Словарь.

Как я называю вещи в текстах, как их называют обычно и что это.

Данные

терминчто этокак называют обычно
сырые таблицытаблицы, как пришли от генератораraw, landing, bronze
промежуточная таблицатаблицы stg_*: почищено, дедуплицировано, приведено к UTCstaging, silver
витринатаблицы fct_* / dim_*, из них агент и считаетmart, gold
код сборкиSQL-файлыdbt-модель, transformation
манифест сборкиJSON, пишется при компиляцииdbt manifest
описания витринYAML: витрины, промежуточные таблицы; до агента доезжают через манифестdbt docs, model descriptions
тесты сборкипроверки, которые сборка прогоняет над своими таблицами: нет дублей, ключи не пустые, связи между таблицами сходятсяdbt tests
срез клиентовcustomers_asof — состояние клиентов на курсорsnapshot, as-of table

Витрина — это результат, код сборки — это причина. Их постоянно смешивают, потому что в dbt и то и другое называется model.

Решения

терминчто этокак называют обычно
файл определений метрикmetrics.ymlsemantic layer, metrics layer
решениеза какой период, включать ли гостейbusiness logic, definition
развилкаместо, где решение можно было принять иначе; признак — можно поставить другое, и запрос останется рабочим—

Агент

терминчто этокак называют обычно
модельязыковая модель, только онаLLM
агентмодель плюс обвязкаagent, LLM app
обвязкакод, который собирает промпт и исполняет SQL; ядро + модуль под типharness, scaffolding
отбор контекстачто положить в промптretrieval, RAG
слой tablesобщий выключатель отбора: сразу для схемы, описаний и примеров значений—
промпттекст, который уходит модели на один вопросprompt
инструкцияконстанта SYSTEM_FREEsystem prompt
блокчасть промптаprompt section
раннерскрипт прогона под тип задачиrunner, eval script
петляу нас её нет: один план, перезапуск только при паденииagent loop, multi-step
контекст ходавводим, когда появится петля: всё, что модель видит на данном ходу; промпт — его первая частьcontext window

Отбор контекста здесь не RAG в привычном смысле. Нет ни векторов, ни эмбеддингов, ни похожести. Это правила: взять таблицы, названные в определении метрики, взять их описания из манифеста. Роль та же — решить, что попадёт в промпт.

Проверка

терминчто этокак называют обычно
эталонный запроспишется по сырым таблицам, правда по построениюground truth query
эталон кейсавердикт, который автор генератора хотел заложить. Намерение, а не пересчёт из данныхlabel, ground truth
стендданные плюс вопросы плюс эталоныbenchmark, eval harness
приёмкапроверка результата под тип; см. приёмку по типамevaluation, acceptance check
подложенная копиязаведомо верный или неверный ответ, которым проверяют приёмку до прогонаplanted answer, canary
отпечатокlayer_sha, context_sha — снимаются с того, что видела модель, не с файлаhash, fingerprint

Образ результата

Приёмка зависит от образа результата. У числа своя правда, у выгрузки другая, у исследования её нет вовсе.

Передаваемость

Передаваемость не про сложность. Задача отдаётся не потому, что простая, а потому, что решения в ней объявлены.

Приёмка по типам

типчем приниматьчто она не видит
числосверка с эталонным запросом; разложение числа на слагаемые; сложение двумя способами; пересчёт с другим решениемсовпадение при разных определениях
правкасверка с прошлой версией с допуском: снятый фильтр — старые строки не тронуты; агрегат — ключи те желишние правки кода — смотреть дифф запроса
выгрузкавнутренние проверки плюс сверка ключей и значенийпустую таблицу — внутренние проверки её пропускают
A/Bвердикт против заложенного; ширина интервала против порога; деление группулики вне сводки
исследованиеустойчивость вывода между повторамиверность — её мерить не с чем

Общий приём для всех типов — чтение того, что агент решил сам: он называет развилки даже без права спросить.