google-cloud-solution-agentic-analytics-spark-knowledge-catalogGoogle官方放心用帮你设计跨云智能分析架构，联邦查询结构化与非结构化数据。
这个 Skill 会先通过对话收集你的业务需求，再基于 Google Cloud 生成一套治理化、安全的跨云智能分析方案。它能处理分布在 Google Cloud、其他云厂商或本地机房中的结构化与非结构化数据（如 PDF 文档、Iceberg 表、Salesforce、SAP、Snowflake 等），并借助 Apache Iceberg、零拷贝 ETL 或远程查询下推等联邦机制，避免把外部数据全部搬迁。整个流程分为需求发现、架构设计、方案验证和成果汇总四个阶段，且第一阶段只会澄清问题，不会提前给出具体架构。
适合的场景包括：企业数据散落在 AWS S3、Azure Blob、Google Cloud Storage 以及多个 SaaS/数据库中，需要统一做清洗、建模和预测分析；或者数据科学家希望在 VS Code、Antigravity IDE 里用自然语言查询异构数据。使用前最好已经梳理清楚数据源位置、合规要求（如 GDPR/HIPAA）、RTO/RPO 和查询延迟目标。注意它主要输出架构设计与验证脚本，不会直接替你部署生产集群。
在下面找到你用的工具，复制命令粘进终端就装好了：
npx skills add google/skills装好后不用任何配置，直接在对话里说：
我有数据分散在多个云上，想设计一套智能分析架构，从需求梳理开始。AI 检测到任务匹配时会自动加载这个 Skill，不需要手动开关。
SKILL.mdassets/references/ 不会直接连接。它指导你通过 Iceberg、零拷贝 ETL 或远程查询下推等方式做联邦访问，重点输出架构设计与验证脚本。
这是严格流程：需求发现阶段要先澄清数据源、合规、性能目标，避免先给架构再返工。等你确认已完成，它才会进入架构设计。
可以配合回答业务问题，但落地需要数据工程师或架构师参与，因为它输出的技术分解和验证脚本需要专业知识实施。