snowflake-semanticview
bởi github
Xây dựng và xác thực các semantic view trong Snowflake bằng Snowflake CLI với tính năng tạo và kiểm tra DDL có hướng dẫn. Xử lý toàn bộ vòng đời của semantic view: soạn thảo DDL, điền từ đồng nghĩa và chú thích từ siêu dữ liệu bảng Snowflake, xác thực với Snowflake qua CLI, và thực thi các câu lệnh CREATE hoặc ALTER cuối cùng. Yêu cầu cài đặt Snowflake CLI một lần và thiết lập kết nối; xác nhận các điều kiện tiên quyết trước khi tiến hành xác thực. Xác thực tất cả DDL với Snowflake bằng view tạm thời...
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill snowflake-semanticviewSnowflake Semantic Views
One-Time Setup
- Verify Snowflake CLI installation by opening a new terminal and running
snow --help. - If Snowflake CLI is missing or the user cannot install it, direct them to https://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/installation/installation.
- Configure a Snowflake connection with
snow connection addper https://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/connecting/configure-connections#add-a-connection. - Use the configured connection for all validation and execution steps.
Workflow For Each Semantic View Request
- Confirm the target database, schema, role, warehouse, and final semantic view name.
- Confirm the model follows a star schema (facts with conformed dimensions).
- Draft the semantic view DDL using the official syntax:
- Populate synonyms and comments for each dimension, fact, and metric:
- Read Snowflake table/view/column comments first (preferred source):
- If comments or synonyms are missing, ask whether you can create them, whether the user wants to provide text, or whether you should draft suggestions for approval.
- Use SELECT statements with DISTINCT and LIMIT (maximum 1000 rows) to discover relationships between fact and dimension tables, identify column data types, and create more meaningful comments and synonyms for columns.
- Create a temporary validation name (for example, append
__tmp_validate) while keeping the same database and schema. - Always validate by sending the DDL to Snowflake via Snowflake CLI before finalizing:
- Use
snow sqlto execute the statement with the configured connection. - If flags differ by version, check
snow sql --helpand use the connection option shown there.
- Use
- If validation fails, iterate on the DDL and re-run the validation step until it succeeds.
- Apply the final DDL (create or alter) using the real semantic view name.
- Run a sample query against the final semantic view to confirm it works as expected. It has a different SQL syntax as can be seen here: https://docs.snowflake.com/en/user-guide/views-semantic/querying#querying-a-semantic-view Example:
SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
my_semview_name
DIMENSIONS customer.customer_market_segment
METRICS orders.order_average_value
)
ORDER BY customer_market_segment;
- Clean up any temporary semantic view created during validation.
Synonyms And Comments (Required)
- Use the semantic view syntax for synonyms and comments:
WITH SYNONYMS [ = ] ( 'synonym' [ , ... ] )
COMMENT = 'comment_about_dim_fact_or_metric'
- Treat synonyms as informational only; do not use them to reference dimensions, facts, or metrics elsewhere.
- Use Snowflake comments as the preferred and first source for synonyms and comments:
- If Snowflake comments are missing, ask whether you can create them, whether the user wants to provide text, or whether you should draft suggestions for approval.
- Do not invent synonyms or comments without user approval.
Validation Pattern (Required)
- Never skip validation. Always execute the DDL against Snowflake with Snowflake CLI before presenting it as final.
- Prefer a temporary name for validation to avoid clobbering the real view.
Example CLI Validation (Template)
# Replace placeholders with real values.
snow sql -q "<CREATE OR ALTER SEMANTIC VIEW ...>" --connection <connection_name>
If the CLI uses a different connection flag in your version, run:
snow sql --help
Notes
- Treat installation and connection setup as one-time steps, but confirm they are done before the first validation.
- Keep the final semantic view definition identical to the validated temporary definition except for the name.
- Do not omit synonyms or comments; consider them required for completeness even if optional in syntax.
Thêm skills từ github
console-rendering
github
Hướng dẫn sử dụng hệ thống kết xuất console dựa trên thẻ struct trong Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu rõ ràng để lập bản đồ, tài liệu hóa hoặc làm quen với một mã nguồn hiện có. Kích hoạt cho các lời nhắc như "lập bản đồ mã nguồn này", "tài liệu hóa…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Tạo tệp hướng dẫn AI agent tùy chỉnh thông qua lệnh hướng dẫn AgentRC. Tạo ra tệp .github/copilot-instructions.md (mặc định, được khuyến nghị cho Copilot trong VS…)
official
acreadiness-policy
github
Giúp người dùng chọn, viết hoặc áp dụng chính sách AgentRC. Chính sách tùy chỉnh điểm sẵn sàng bằng cách tắt các kiểm tra không liên quan, ghi đè mức độ tác động/cấp độ, thiết lập…
official
add-educational-comments
github
Thêm các bình luận giáo dục vào các tệp mã để biến chúng thành tài liệu học tập hiệu quả. Điều chỉnh độ sâu giải thích và giọng điệu theo ba cấp độ kiến thức có thể cấu hình: sơ cấp, trung cấp và nâng cao. Tự động yêu cầu một tệp nếu không có tệp nào được cung cấp, với danh sách đánh số để chọn nhanh. Mở rộng tệp lên tới 125% chỉ bằng các bình luận giáo dục (giới hạn cứng: 400 dòng mới; 300 dòng cho tệp trên 1.000 dòng). Bảo toàn mã hóa tệp, kiểu thụt lề, tính đúng đắn cú pháp và...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Viết, gỡ lỗi và tối ưu hóa các tập lệnh tự động hóa Adobe Illustrator bằng ExtendScript (JavaScript/JSX). Sử dụng khi tạo hoặc sửa đổi các tập lệnh thao tác…
official
agent-governance
github
Các chính sách khai báo, phân loại ý định và nhật ký kiểm toán để kiểm soát quyền truy cập và hành vi công cụ của tác nhân AI. Các chính sách quản trị có thể kết hợp xác định công cụ được phép/bị chặn, bộ lọc nội dung, giới hạn tốc độ và yêu cầu phê duyệt — được lưu trữ dưới dạng cấu hình, không phải mã. Phân loại ý định ngữ nghĩa phát hiện các lời nhắc nguy hiểm (rò rỉ dữ liệu, leo thang đặc quyền, tiêm lời nhắc) trước khi thực thi công cụ bằng tín hiệu dựa trên mẫu. Trình trang trí quản trị cấp công cụ thực thi các ch
official