Nov 3, 2026
用自动构建的上下文层给你的数据智能体提供经审批的指标
Kaelio/ktx 把你的 wiki、dbt 模型和数仓元数据吸收成一个能自动化解 join 陷阱的语义层,再通过 CLI 和 MCP 向智能体提供经审批的指标和只读 SQL——2k star,本地优先,设计上只读。
通用智能体查数仓时,每个问题都要重新摸一遍 schema,自创一套指标逻辑,最后给出的数字和你公司已经审批过的定义对不上。获 YC 投资的 Kaelio 出品的 Kaelio/ktx——一个 2k star 的上下文层——从输入侧解决这个问题:它构建并维护智能体应该使用的指标定义、可 join 列和业务知识,然后通过 CLI 和 MCP 提供出去。
为什么这个 Skill 重要
README 的诊断是:传统语义层需要持续的人工维护,也吸收不了公司其他地方的知识。ktx 两件事都自动做。它从公司知识中学习——吸收 wiki 内容、归类整理、去重,并把矛盾之处标记出来交人工审核。它绘制数据栈地图——采样表、捕获元数据和使用模式、探测可 join 的列。它通过一个能自动化解 chasm 和 fan 陷阱的 join 图构建语义层,让智能体声明式地取用指标,而不是每次重写一遍规范化 SQL。执行阶段它通过 CLI 和 MCP 工具服务智能体,提供覆盖 wiki 和语义层实体的全文加语义联合检索。
README 自己的对比表里,通用智能体只拿到一个 Partial(用于智能体执行的 CLI + MCP),传统语义层只有「经审批的指标定义」加上手工的 join 陷阱探测;ktx 拿下全部,包括设计上只读。
安装
全局安装,然后运行 setup:
npm install -g @kaelio/ktx
ktx setup
ktx status
ktx setup 创建或恢复一个本地 ktx 项目,配置 provider 和连接,构建上下文,并安装智能体集成。就绪项目的 ktx status 会报告 LLM、embedding、数据库、上下文来源和智能体集成——例如 Agent integration ready: yes (codex:project)。
已经在用智能体了?README 建议的提示词:
Run npx skills add Kaelio/ktx --skill ktx and use the ktx skill to install and configure ktx in this project.
ktx 用你自己的 LLM API key 或本地智能体登录运行——通过 Claude Code 用 Claude Pro/Max 订阅,或你本地的 Codex 认证。ktx 不产生额外用量计费。
实战:用经审批的指标回答问题
- 运行
ktx setup,接上你的数仓(支持 PostgreSQL、Snowflake、BigQuery、ClickHouse、MySQL、SQL Server、SQLite、DuckDB、Amazon Athena 和 MongoDB)和知识来源——dbt、MetricFlow、LookML、Looker、Metabase、Sigma、Notion、Google Drive 均可集成。 - 运行
ktx ingest,为每个已配置的连接构建上下文。 - 如果
ktx status打印出ktx mcp start --project-dir ...,先运行它再打开智能体客户端——MCP 守护进程按需启动。 - 向智能体提业务问题。它在背后检索 wiki 和语义层(CLI 等价命令是
ktx sl "revenue"、ktx wiki "refund policy"),拿到经审批的指标定义,并编译成针对数仓的只读 SQL。 - 像代码一样给知识做版本管理:提交
ktx.yaml、semantic-layer/和wiki/;.ktx/(本地状态和密钥)留在 git 之外。
实战:核对互相矛盾的定义
当同一个指标在 dbt、Looker 和某页 Notion wiki 里定义各不相同时,吸收过程不会悄悄替你选边——ktx 会整理 wiki 内容、去重,并把矛盾标记出来交人工审核。接上新来源后运行 ktx ingest,先解决被标记的冲突,再让智能体引用任何一边。
技巧
- 连接是只读的——ktx 绝不写你的数据库。也没有托管服务:ktx 本地运行,离开你机器的数据只有你发给所配置 LLM provider 的那些。
- LLM 后端:Anthropic API、Google Vertex AI、AI Gateway、通过 Claude Agent SDK 的本地 Claude Code 会话,以及通过 Codex SDK 的本地 Codex 认证。
- 遥测注重隐私(目录类事件不记录文件路径、主机名、SQL 或 schema/表/列名),退出选项见遥测文档页。
- 值得记住的头几条命令:
ktx setup、ktx status、ktx ingest、ktx sl "..."、ktx wiki "..."、ktx mcp start。
何时不用这个 Skill
README 给出了自己的跳过条件:ktx 架在 SQL 数仓之上,没有数仓它就无事可做;如果你只需要一条临时查询,psql 或一个 notebook 就够了。两个极端之间——真实的数仓、反复出现的智能体提问、散落各处的定义——才是它值回配置成本的地方。
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