DataClaw 快速入门

第一步：创建 DataClaw 实例

1. 登录阿里云 DATA+AI Studio。

2. 单击立即创建，等待实例初始化完成。

   说明

   实例初始化通常需要 1~2 分钟，请耐心等待。

第二步：配置访问凭证（可选）

DataClaw 支持通过授权访问用户的 DMS 实例与数据库。此配置为可选项，未授权时系统仍可正常使用。

1. 单击 “凭证管理” → “添加凭证”。

2. 添加你的AK/SK。

3. 保存配置将触发服务重启。服务重启成功后，方可调用 DMS 相关接口或功能。

第三步：配置第三方通讯工具（推荐）

DataClaw 完成任务后会通过第三方通讯工具向您推送通知，或者直接通过工具与DataClaw进行对话。

1. 在创建DataClaw实例弹窗中，单击渠道配置（选填）。

2. 按需输入钉钉/飞书/企业微信/QQ机器人的ClientId(AppId)和ClientSecret(AppSecret)。

   • 钉钉应用及机器人创建方式请参考：钉钉应用创建。

   • 飞书应用创建方式请参考：飞书应用创建。

   • QQ机器人创建方式请参考：QQ机器人创建。

   • 企业微信机器人创建方式：访问企业微信管理后台，在左侧导航栏单击管理工具 > 智能机器人。单击创建机器人，单击手动创建，选择API模式创建。连接方式选择“使用长连接”，“点击获取”Secret，记录下Bot ID和Secret，点击保存即可。

3. 发送一条测试消息，确认群内能正常收到。

4. （可选）飞书机器人会返回配对码，通过让dataclaw执行改命令完成配对。

   

   

第四步：安装 Skills（可选）

DataClaw 已内置核心 Skills，您也可以根据需要安装扩展 Skills。

• 内置 Skills（开箱即用）

  Skill 名称	说明
  DMS 数据管理 Skill	数据查询、变更、工单管理。
  DMS 安全审计 Skill	权限控制、操作审计。
  DAS 智能运维 Skill	慢 SQL 诊断、性能分析。
  Meta Agent Skill	业务语义理解。
  DMS Data Agent Skill	专业的数据分析智能体，从数据到洞察，释放企业数据价值

• 可选 Skills（按需安装）

  Skill 名称	说明
  DataWorks 集成 Skill	对接 DataWorks 数据开发平台。
  Redis 运维 Skill	Redis 专项监控与诊断。
  MongoDB 分析 Skill	MongoDB 查询优化建议。

  安装方式：进入 Skills 市场，单击目标 Skill 的 安装 按钮即可。

第五步：开始使用

DataClaw 支持以下三种交互方式。

• 方式一：在 DMS 控制台使用

  1. 单击顶部导航栏的 DataClaw 入口，进入对话界面。

  2. 在输入框中使用自然语言描述您的需求。

• 方式二：通过钉钉/飞书机器人交流使用

  在已配置的第三方通讯工具中进行对话，DataClaw会自动回复。

• 方式三：定时任务自动运行

  在 DataClaw 控制台创建定时任务，到点将自动执行，并将结果推送到您的 IM 工具。

自然语言提工单

• 适用场景

  需要提交数据变更工单，但不想手动填写复杂表单。

• 使用方法

  在对话框中直接描述您的变更需求。例如：

  把 orders 表里 3 月之前 pending 的订单全部改成 cancelled

  DataClaw 会自动完成：

  1. 意图识别：识别目标库表、筛选条件和变更内容。

  2. SQL 生成：生成准确的 UPDATE 语句。

  3. 影响预估：预估本次变更将影响的数据行数。

  4. 方案生成：自动生成回滚 SQL 方案。

  5. 工单提交：创建数据变更工单并提交至审批流。

• 多任务编排

  您可以在一条指令中描述完整的工作流，DataClaw 会自动拆解并按序执行。例如：

  把 orders 表里 3 月之前 pending 的订单改成 cancelled，改完后查一下确认没有遗漏

  DataClaw 会自动拆解为以下步骤：

  1. 执行 UPDATE 变更。

  2. 查询验证 pending 记录是否清零。

  3. 生成执行报告并推送通知。

智能数据查询与分析

• 适用场景

  快速查询数据、探索性分析、生成报表。

• 基础查询

  输入查询需求，DataClaw 会自动生成并执行 SQL，返回结果表格。例如：

  查询上周各渠道的订单量和 GMV

  DataClaw 会自动识别时间范围，关联订单表和渠道维度表，生成并执行 SQL，返回结果表格。

• 多轮追问

  DataClaw 支持基于上下文的多轮对话。您可以在前序查询的基础上继续追问：

  只看华东区的，再按天分组看看趋势

• 根因分析

  DataClaw 支持智能根因分析，不仅展示数据变化趋势，还会自动下钻定位异常原因。例如：

  最近一周 GMV 为什么下降？

  DataClaw 会关联取消率、退款率等指标，下钻到地区、品类维度，定位到具体异常点（如"某地区物流超时激增"），给出可操作的结论。

定时巡检与主动汇报

• 适用场景

  替代每日手动巡检，实现异常主动通知。

• 配置方法

  在 DataClaw 对话中描述巡检需求，例如：

  每天早上 9 点，检查所有生产库的连接数、慢查询 Top10、磁盘使用率和主从延迟，生成日报推送到钉钉群

  DataClaw 会执行以下操作：

  1. 创建定时任务（每天 09:00 执行）。

  2. 自动巡检所有已授权的生产库。

  3. 生成结构化日报（包含异常标记和诊断建议）。

  4. 推送到已配置的钉钉/飞书群。

• 日报内容示例

  【DataClaw 数据健康日报】2026-03-06 09:00
  
  巡检概览
    正常实例：12/14
    需关注：2/14
  
  异常详情
    【prod-mysql-01】磁盘使用率 87%，建议清理 binlog 或扩容
    【prod-mysql-03】慢查询新增 3 条，详见附件分析报告
  
  诊断建议
    - prod-mysql-01：binlog 已积累 180G，可清理 30 天前日志释放约 120G
    - prod-mysql-03：慢查询均为库存校验 SQL，建议添加复合索引 (sku_id, warehouse_id)

SQL 任务托管

• 适用场景

  长时间运行的 SQL 任务，如大数据量变更、复杂分析查询等。

• 使用方法

  在 SQL 窗口或 DataClaw 对话中提交任务时，选择 托管给 DataClaw。

  DataClaw 会执行以下操作：

  1. 全程监控任务执行状态。

  2. 异常时自动诊断（如锁等待、连接超时）。

  3. 支持自动重试（可配置重试次数）。

  4. 完成后主动推送执行结果。

  5. 生成执行报告（包含耗时、影响行数、资源消耗等信息）。

• 异常处理示例

  【DataClaw 任务异常通知】
  
  任务：订单历史数据归档
  状态：执行中断
  原因：连接超时（超过 300s 无响应）
  
  诊断结果
    - 目标表数据量过大（约 2.3 亿行）
    - 建议分批执行，每批 500 万行
  
  自动操作
    DataClaw 已按建议分批重试，当前进度 34%，预计 45 分钟后完成

审批智能预审

• 适用场景

  作为审批人快速评估变更风险。

• 使用方法

  在工单审批页面，单击 让 DataClaw 预审。DataClaw 会自动分析以下维度：

  分析维度	说明
  风险等级	基于影响行数、执行时间、锁范围评估为低/中/高。
  影响范围	涉及的库表、预估行数、是否跨分片等。
  回滚方案	是否可回滚、回滚语句预览。
  优化建议	是否有更高效的执行方式。

• 预审报告示例

  【DataClaw 预审报告】工单 #4825
  
  变更概要
    类型：UPDATE（数据订正）
    目标：orders_prod.orders
    影响：预估 2,341 行
  
  风险等级：中
    原因：UPDATE 涉及主键范围较广，可能触发行锁竞争
  
  影响分析
    - 锁等待风险：中等（建议低峰期执行）
    - 主从延迟：预计增加 2~5s
    - 回滚可行性：支持（已生成回滚语句）
  
  优化建议
    当前 SQL：UPDATE orders SET status='cancelled' WHERE ...
    建议改为：分批执行，每批 500 条，间隔 1s
    可降低锁竞争约 80%
  
  预审结论：

Skills 管理

DataClaw 的能力由一系列可插拔的 Skills 提供。您可以像管理手机应用一样，对 Skills 进行安装、更新和卸载。管理入口为DataClaw 控制台 → “Skills 管理” / “Skills 市场”。

安全与合规

• 权限控制：DataClaw 严格遵循 DMS 的权限体系，所有操作都不会超越您为 DataClaw 配置的账号权限。权限规则如下：

  权限级别	说明	适用场景
  只读	仅可执行 SELECT 查询	数据分析、报表生成
  读写	可执行 DML（INSERT/UPDATE/DELETE）	数据订正、批量更新
  变更	可提交 DDL/DML 工单	结构变更、数据变更
  管理	可管理其他用户权限	团队管理员

• 敏感数据保护：自动继承 DMS 的敏感数据脱敏规则，在查询结果和 AI 模型交互中对敏感字段进行脱敏处理。敏感列脱敏规则如下：

  • 手机号、身份证号、银行卡号等敏感字段自动脱敏显示

  • AI 模型调用时不传输敏感数据明文

  • 审计日志中敏感字段显示为 ***

• 操作审计：所有通过 DataClaw 发起的操作（包括自然语言指令和生成的 SQL）都会被详细记录，可在 DMS 的 “安全审计” → “DataClaw 操作日志” 中查看。记录规则如下：

  • 操作人（谁发起的指令）

  • 操作时间

  • 执行内容（自然语言指令 + 生成的 SQL）

  • 影响范围（库表、行数）

  • 执行结果（成功/失败）

• 高危变更拦截：内置高危操作识别规则（如 DELETE 不带 WHERE、DROP TABLE 等），在执行前会进行风险提示并要求二次确认，且会自动通知管理员。DataClaw 内置高危操作识别规则：

  • DELETE 不带 WHERE 条件

  • UPDATE 影响行数超过 10 万

  • DROP TABLE/DATABASE

  • 跨分片大批量更新