用途：当用户希望把数据仓库、湖仓或 BigQuery/Snowflake 风格的数据目录表示为 OKF bundle，或为已有目录导出补充精选上下文时使用。资料称这是 OKF 的旗舰用例：智能体拥有精选的表、指标和连接路径上下文时，回答数据问题效果远好于原始模式。
两遍模型：元数据遍（低成本、确定性）遍历目录，仅用结构元数据为每个持久资产生成一个概念；增强遍（选择性、有来源）从文档、dbt 模型、查询历史或负责人处补充描述、注意事项、血缘和连接路径，外部文档引用放在 # Citations 下。不要因增强遍阻塞元数据遍，骨架目录可立即使用并逐步增强。
目录结构：<catalog>/ 下含 AGENTS.md、index.md、log.md、datasets/、tables/、metrics/、decisions/。超大目录可嵌套 tables/<dataset>/<table>.md 以保持路径稳定、索引浅层。
概念类型：dataset/schema 为 Dataset；table/view 为 Table；物化指标/KPI 为 Metric；业务定义为 Business Term；管道/定时任务为 Runbook；建模或治理选择为 Architectural Decision。
表概念模式包含 frontmatter（type、title、description、resource、tags、timestamp）及 # Summary、# Schema、# Grain、# Relationships 等章节。外键和连接关系以 Markdown 链接表达，例如 customer_id 列链接到 customers，这些链接成为图边，帮助智能体规划多表查询，优先使用 bundle 相对绝对链接。
指标：每个受治理指标单独成概念，含精确定义、SQL 或公式、来源表（链接）和注意事项。模糊指标是错误分析答案最常见原因，定义须明确。
资源 URI：使用真实控制台或目录 URI（BigQuery 控制台 URL、Snowflake 对象路径、dbt 文档 URL），不得编造；无规范 URI 时省略 resource。
质量门：每个表概念有 # Schema 章节；外键以链接而非散文表达；每个指标有公式和具名来源表；bundle 内 AGENTS.md 说明如何以纯 OKF Markdown 消费目录，无需 Codex 或 OKF 专用工具。交接前运行 python tools/okf_tool.py lint <catalog> 和 python tools/okf_tool.py visualize <catalog> -o <artifact-dir>/viz.html，便于审阅者查看连接图。
完成报告：返回已记录的数据集/表/指标、创建的连接边、增强缺口（仍缺描述或负责人的表）及验证状态。