数仓团队落地 Claude Code：从重复劳动到 AI 辅助的实战路径

data-warehouse/
├── CLAUDE.md              # Claude Code 全局指令文件
├── .claude/
│   └── settings.json      # 工具行为配置
├── metadata/
│   ├── tables.json        # 表结构元数据摘要
│   └── conventions.md     # 团队规范文档
├── sql/
│   ├── ods/
│   ├── dwd/
│   ├── dws/
│   └── ads/
└── scripts/
    └── etl/

# Data Warehouse Project — Claude Code Instructions

## 项目概述
本项目为得物离线数仓，基于 Hive/Spark SQL，采用 ODS → DWD → DWS → ADS 四层分层模型。

## 核心规则
- 表命名：{业务域}_{分层}_{实体描述}，如 `trade_dwd_order_detail`
- 字段命名：snake_case，禁止拼音
- 每个DDL必须包含：字段注释、分区字段注释、表注释、创建人标记
- DWD层清洗规则：空值用默认值填充（字符串空串、数值0、日期'1970-01-01'），禁止直接丢弃
- 分区字段统一为 `dt`，格式 `yyyy-MM-dd`

## 上下文文件
- 表结构元数据见 `metadata/tables.json`
- 团队规范详见 `metadata/conventions.md`

## 生成要求
- 生成DDL时，先查阅 metadata/tables.json 中源表字段，确保字段来源可追溯
- 生成ETL脚本时，必须包含分区过滤条件 `WHERE dt = '${bizdate}'`
- 所有SQL语句末尾加分号，缩进用2空格

{
  "ods": {
    "ods_trade_order": {
      "comment": "交易订单原始表",
      "partition": "dt",
      "key_fields": [
        {"name": "order_id", "type": "string", "comment": "订单ID"},
        {"name": "user_id", "type": "string", "comment": "买家用户ID"},
        {"name": "item_id", "type": "string", "comment": "商品ID"},
        {"name": "order_status", "type": "int", "comment": "订单状态(0待支付 1已支付 2已发货 3已完成 4已取消)"},
        {"name": "pay_amount", "type": "decimal(16,2)", "comment": "支付金额"},
        {"name": "create_time", "type": "timestamp", "comment": "下单时间"}
      ]
    }
  },
  "dwd": {
    "dwd_trade_order_detail": {
      "comment": "交易订单明细清洗表",
      "partition": "dt",
      "key_fields": [
        {"name": "order_id", "type": "string", "comment": "订单ID"},
        {"name": "user_id", "type": "string", "comment": "买家用户ID"},
        {"name": "item_id", "type": "string", "comment": "商品ID"},
        {"name": "order_status", "type": "int", "comment": "订单状态(清洗后: 1有效 0无效)"},
        {"name": "pay_amount", "type": "decimal(16,2)", "comment": "支付金额，空值填充0"},
        {"name": "create_time", "type": "timestamp", "comment": "下单时间"}
      ]
    }
  }
}

# 启动 Claude Code（已安装前提下）
cd data-warehouse
claude

# 在交互中输入指令，以下为示例 prompt：
> 根据 metadata/tables.json 中 ods_trade_order 的字段，
> 生成 dwd 层的 DDL 和对应的 ETL INSERT 脚本，
> 表名为 trade_dwd_order_detail，
> 清洗规则按 CLAUDE.md 中的 DWD 层规范执行。
> 输出文件放到 sql/dwd/ 目录下。

-- sql/dwd/trade_dwd_order_detail_ddl.sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS trade_dwd_order_detail (
    order_id      STRING      COMMENT '订单ID',
    user_id       STRING      COMMENT '买家用户ID',
    item_id       STRING      COMMENT '商品ID',
    order_status  INT         COMMENT '订单状态(清洗后: 1有效 0无效)',
    pay_amount    DECIMAL(16,2) COMMENT '支付金额，空值填充0',
    create_time   TIMESTAMP   COMMENT '下单时间'
)
COMMENT '交易订单明细清洗表 — 创建人: ai-assisted'
PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT '日期分区 yyyy-MM-dd')
STORED AS ORC;

-- sql/dwd/trade_dwd_order_detail_etl.sql
INSERT OVERWRITE TABLE trade_dwd_order_detail PARTITION (dt = '${bizdate}')
SELECT
    order_id,
    user_id,
    item_id,
    CASE WHEN order_status IN (1,2,3) THEN 1 ELSE 0 END AS order_status,
    COALESCE(pay_amount, 0)        AS pay_amount,
    create_time
FROM ods_trade_order
WHERE dt = '${bizdate}';

> 为 dwd_trade_order_detail 生成上线比对SQL，
> 比对新老表同分区下的总行数、pay_amount 总额、order_status 分布，
> 输出到 scripts/verify/ 目录。