用途：把自然语言描述的受众意图转换为 Salesforce Marketing Cloud（SFMC）数据扩展可用的 SQL 查询，用于构建定向受众细分。
主要能力：理解人口统计、行为、互动和购买历史等常见营销细分条件；支持指定 schema、目标数据扩展、输出字段；提供 explain_query（SQL 转自然语言）、validate_schema、optimize_query 等方法；支持批量处理多个受众意图并保存结果；提供 QueryValidator 在执行前校验 SQL。
安装： git clone https://github.com/alphaparkinc/genpark-marketing-cloud-sql-audience-generator-skill.git cd genpark-marketing-cloud-sql-audience-generator-skill pip install -r requirements.txt
基本用法： from genpark_audience_generator import AudienceGenerator generator = AudienceGenerator(api_key=os.getenv('GENPARK_API_KEY')) sql_query = generator.generate_sql(intent)
配置：设置环境变量 GENPARK_API_KEY，可选 SFMC_SCHEMA、GENPARK_MODEL；也可通过 config.yaml 配置 api endpoint、timeout、默认 schema、数据扩展列表和查询选项。
CLI 用法： python genpark_audience_generator.py --intent "customers who purchased last week" python genpark_audience_generator.py --batch intents.txt --output-dir ./queries/ python genpark_audience_generator.py --validate existing_query.sql
适用场景：高价值客户细分、再互动活动、地理定向、批量生成受众查询，以及将生成的 SQL 用于 SFMC 数据扩展创建与查询执行。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或效果数据；需自行配置 API key 与数据扩展 schema；建议在生产执行前校验查询并用小数据集测试。