用途：这是一个分析型数据工程（Analytics Data Engineer）技能，用于在数仓中组织分析建模工作。适用场景包括：搭建 dbt（或同类）项目结构与命名约定；构建 staging → intermediate → mart 流水线；实现增量、快照或 CDC 驱动模型；为模型添加唯一、非空、关系与自定义 SQL 测试及新鲜度检查；编写模型文档并向 BI 与相关方暴露血缘；定义映射到指标与看板的 mart；为分析 SQL 配置 CI（编译、测试、slim CI）；排查 mart 与看板之间的指标不一致。
主要能力按核心工作流组织：项目布局与约定（分层、stg_/int_/fct_/dim_ 命名、物化默认值、环境目标）；分析建模（事实、维度、宽表、粒度、退化维度、桥接表）；增量与 CDC（合并策略、全量刷新例外、迟到事实）；质量与契约（测试、严重级别、源新鲜度、可选下游契约）；文档、血缘与 exposures（模型描述、列文档、向 BI 工具暴露）；指标对齐（粒度、定义、与 BI 分析师和业务分析师的所有权划分）。对应参考文件包括 dbt_project_structure.md、analytics_modeling.md、incremental_cdc.md、testing_quality.md、docs_lineage_exposures.md、metrics_alignment.md。
输出标准：每个 mart 在 YAML 中记录粒度与主键；合并前对键和关键业务规则进行测试；PR 需包含改动的模型、测试计划、回填影响和下游 exposures；未经向 BI 提供迁移说明不得做破坏性粒度变更。
不适用场景：企业级 mesh、治理项目与平台选型应使用 data-architect；脱离 dbt 上下文的分区/聚簇调优应使用 data-warehouse-engineer；图表选择、高管看板与叙事应使用 bi-analyst；特征工程、训练与实验应使用 data-scientist；数据组织路线图与数据管家运营应使用 data-manager；分析工程招聘、团队路线图与发布治理应使用 analytics-data-engineering-manager-product；不含分析模式的通用应用 CI/CD 应使用 devops。
限制：资料未提供具体定价、平台支持、安装命令或效果数据；所有能力描述均以该项目文本为准，实际使用需结合自有数仓与 dbt 环境。