拥抱AI的老粽子

利用ClaudeCode同时开发两个项目，相当于驱动两个资深全栈工程师开发；官方账号与第三方镜像切换使用，可以持续推进工作，避免Claude提示SessionLimit后的工作中断。完成两个复杂项目总共用时在2小时左右（排除等待AI工程师工作时间）。

本项目通过n8n工作流引擎与通义千问大模型构建智能数据分析系统，已完成数据库表结构解析、业务语义建模、自然语言问答等功能开发。系统已支持333张业务表的全量分析，并优化了V0.2版本引入知识库提升问答效率。当前存在输出文件命名不规范、token消耗大等问题，后续计划完成全量测试、发布应用服务，并优化结构化与非结构化数据的综合分析能力。项目运行日志和输出文件已归档，为后续迭代提供参考依据。

本文通过“冰山模型”揭示了数据资产管理中显性与隐性问题的核心矛盾。数据资产可分为两部分：水面上的结构化数据（数据库、报表等）和水面下的数据孤岛、碎片化问题。真正阻碍数据价值释放的并非数据量不足，而是数据难以转化为可用知识。同时，技术项目存在大量隐性成本（业务流程改造、人员培训等），而AI项目失败90%源于组织原因而非技术问题。为解决这些问题，需要推动从传统BI向Data Agent的转变，实现数据与知识的双轮驱动，构建实时决策能力，最终形成从滞后洞察到实时行动的闭环。这一转型路径涵盖了技术、组织和价值评估三