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《中小企極低成本 AI 全家桶》A2A 示例:
1_4 Data Lineage Tracker

先交一份「工程計算稿（calc-pad）」—把要做的分類／敏感標籤工作壓成可執行的規格和公式；之後再用簡潔步驟講清楚「只用 GPT Store」如何落地（先完全唔用你個 4-步 Setup 架構）。

指出本工具目標：用 GPT 的 NER＋分類能力，為文件加上敏感度／合規標籤，功能對齊 Microsoft Purview 的 classification & sensitivity labeling。

工程計算稿（calc-pad）

1) 標籤分類體系（最小可用 YAML）

label_schema_version: 1.0
languages: [en, zh-Hant, zh-Hans, ja]
sensitivity_levels: [Public, Internal, Confidential, HighlyConfidential]
data_categories:
  - PII: [Name, Email, Phone, NationalID, Address, DOB, BankAccount, CreditCard]
  - Finance: [Invoice, GL, Payroll, TaxID, IBAN, SWIFT]
  - Health: [Diagnosis, Treatment, ICD, LabResult]
  - Legal: [Contract, NDA, Litigation]
compliance_tags: [UK_GDPR, GDPR, PCI_DSS, SOX, HIPAA]
rules:
  regex:                       # 高精度規則（例）
    - name: cc_16
      pattern: '\b(?:\d[ -]*?){13,16}\b'
      maps: {PII: [CreditCard], compliance: [PCI_DSS], sensitivity: HighlyConfidential}
    - name: uk_ni
      pattern: '\b[A-CEGHJ-PR-TW-Z]{2}\d{6}[A-D]\b'
      maps: {PII: [NationalID], compliance: [UK_GDPR], sensitivity: Confidential}
  keywords:
    - term: 'invoice'
      maps: {Finance: [Invoice], sensitivity: Internal}
    - term: 'NDA'
      maps: {Legal: [NDA], sensitivity: Confidential}
confidence_thresholds:
  auto_apply: 0.80
  human_review_band: [0.40, 0.80)
  auto_reject: 0.20

2) 混合判分（規則 × NER × 語義）

對每一個候選標籤 ℓ，算一個置信分：

\text{score}(ℓ) = \sigma\!\big(w_r\,R_\ell + w_n\,N_\ell + w_s\,S_\ell + w_m\,M_\ell\big)

$R_\ell$ ：regex／keyword 命中（0–1）
$N_\ell$ ：NER 抽取密度（實體數／千字，並按類型加權）
$S_\ell$ ：語義相似度／LLM 判別打分（0–1）
$M_\ell$ ：檔案中繼資料（檔名、路徑、欄位名）提示（0–1）
$\sigma$ ：sigmoid；建議 $w_r=0.4, w_n=0.25, w_s=0.25, w_m=0.10$

決策：

若 max score ≥ 0.80 → 自動套用。
若 0.40 ≤ max score < 0.80 → needs_review。
若 < 0.20 → 丟棄。

敏感度聚合：

若任何映射觸發了 HighlyConfidential → 取最高級。
否則按類別映射最高敏感度；同級衝突→取更高者。

3) 輸出合約（固定 JSON）

{
  "doc_id": "<sha1|filename>",
  "language": "zh-Hant",
  "summary": "≤80字不洩露PII的概括",
  "sensitivity": {"level":"Confidential","score":0.87},
  "categories": [
    {"name":"PII.CreditCard","score":0.92},
    {"name":"Finance.Invoice","score":0.71}
  ],
  "compliance": ["UK_GDPR","PCI_DSS"],
  "entities": [
    {"type":"Email","text_masked":"a***@b.com","span":[123,136],"score":0.94},
    {"type":"CreditCard","text_masked":"**** **** **** 1234","span":[402,421],"score":0.98}
  ],
  "evidence": [
    {"rule":"cc_16","hits":2},
    {"keyword":"invoice","hits":5}
  ],
  "decisions": {
    "auto_applied": true,
    "needs_review": false,
    "rationale": "regex+NER合併分≥0.80"
  },
  "label_schema_version": "1.0"
}

4) 衝突處理

規則>NER>語義的優先序；
多語檔案：逐段偵測語言後分段標註；
重複標籤：取最高分一次；
PII 證據一律遮罩（只保留末 4 位或 hash）。

5) 驗證樣本與指標

50–100 份已人工標註金標（golden set）；
報 Precision/Recall/F1（按敏感度級別與類別分桶）；
目標：F1 ≥ 0.85（PII）／≥ 0.75（Finance/Legal）。

用 GPT Store 實作（忽略任何外部框架，只靠 GPT 本身）

思路：做兩個 GPT（或一個帶「模式切換」的 GPT）
A) Policy GPT：維護 taxonomy YAML＋規則；
B) Tagger GPT：實際標註文件並輸出上面的 JSON。

A) 建立「Policy GPT」（管理分類規則）

指示（Instructions）（貼在 GPT Store 的系統提示）
- 角色：Data Labeling Policy Editor。
- 任務：讀／改 label_schema.yaml；檢查 regex 是否過寬；輸出 diff 與測試建議。
- 安全：不得輸出未遮罩的 PII；示例必須遮罩。
知識（Knowledge）：上載 label_schema.yaml、policy.md、regex_tests.txt。
範例（Few-shot）：提供 2–3 個「提議→更新後 YAML＋風險說明」例子。
產物：輸出新 YAML 與「變更影響分析」（受影響的類別／敏感度／潛在假陽性）。

B) 建立「Tagger GPT」（實際分類／標籤器）

指示（Instructions）（可直接複製）

Role: Data Classifier & Sensitivity Labeler.
Task: Detect entities (NER), apply taxonomy from label_schema.yaml, and output ONLY the JSON contract defined in <OUTPUT_CONTRACT>. 
Must: mask all PII in summary/evidence. Never paste raw PII.
Decision rules: priority regex>NER>semantic; thresholds auto_apply≥0.80, review band [0.40,0.80), reject<0.20.
Language: follow document language; if mixed, segment by paragraph.

（把上面的 JSON 合約貼入 <OUTPUT_CONTRACT>）

知識（Knowledge）：同樣上載 label_schema.yaml、regex_cheatsheet.md、2–3 份人工標註示例（作 few-shot）。
上載與輸出流程
- 你在 GPT 對話直接上載檔案（PDF/DOCX/TXT/CSV）；
- Tagger GPT 讀檔→執行 NER＋規則＋語義判分→只輸出合約 JSON；
- 如 needs_review=true，同帖再加一段「審核清單」（簡短 bullet，仍遮罩）。
批量處理（無 API 情況）
- 將多份檔案 ZIP 上載；要求 GPT 逐檔處理，對每個檔案單獨輸出一個 JSON 區塊；
- 或者一檔一上載（最穩陣，避免 context 混淆）。
質量控制
- 先用 golden set 驗證：逐檔讓 GPT 輸出 JSON，手動匯入試算表比對指標；
- 達標後再用於真實庫；邊用邊把人工修正回饋到 Policy GPT（更新 YAML）。

建議的「對話開場白」樣板（Tagger GPT）

你是一個文件敏感度／合規標籤器。請：
1) 讀取上載檔案；
2) 依 label_schema.yaml 判分與輸出 JSON（只輸出 JSON，不要其他文字）；
3) 一律遮罩任何 PII 字串；
4) 若任何標籤 score ∈ [0.40,0.80)，把 decisions.needs_review 設 true。

當前文件語言：<auto>

Few-shot（縮短版）

示例輸入：invoice_2025_08.pdf（含 Email、IBAN、金額）
示例輸出（節錄）：

{
  "doc_id":"sha1:...e3",
  "language":"en",
  "summary":"發票與銀行資料（已遮罩）。",
  "sensitivity":{"level":"Confidential","score":0.84},
  "categories":[{"name":"Finance.Invoice","score":0.82}],
  "compliance":["UK_GDPR"],
  "entities":[
    {"type":"Email","text_masked":"a***@b.com","span":[221,233],"score":0.93},
    {"type":"IBAN","text_masked":"GB** **** **** **34","span":[410,432],"score":0.88}
  ],
  "evidence":[{"rule":"keyword:invoice","hits":3}],
  "decisions":{"auto_applied":true,"needs_review":false,"rationale":"scores≥0.80"},
  "label_schema_version":"1.0"
}

人工審核與稽核

人工審核面板（靠你自己的表格／Notion）：讀入 JSON 的 needs_review=true 條目；
記錄審核結果（accepted/edited/rejected）與原因；
每週把統計回饋到 Policy GPT，自動生成「規則調整建議＋影響分析」。
審計軌跡：JSON 內已含 label_schema_version；你另存一份 label 檔的版本快照即可追溯。

安全與私隱（DLP）

輸出層面嚴禁泄露原文 PII：所有 entities.text_masked 必須遮罩；
summary 只能語義描述，不可包含敏感實值；
若文件被判為 HighlyConfidential，在輸出 JSON 外，加一句「警告：請限制傳閱」（仍不含原值）。

度量與持續改進

每月跑一次 golden set，出 F1 報告（PII、Finance、Legal 三大桶）；
低於門檻的類別，讓 Policy GPT 自動建議：
- 新 regex、加權調整 $w_r,w_n,w_s,w_m$ 、或加 few-shot；
保持一次只改少量規則並回測，避免 precision 大跌。

總結（一句話）

你可以只靠 GPT Store：做一個「規則維護 GPT」＋一個「標註 GPT」，上載 taxonomy YAML／few-shot／規則，規定固定 JSON 合約輸出、遮罩證據、用混合判分+閾值控人審，基本就能復刻 Purview 類的「分類與敏感度標籤」核心流程（而且成本極低）。

純手動模式需要補充的全部動作

好，我先用一張「工程計算稿（calc-pad）」列清楚純手動模式需要補充的全部動作；之後給你一份可直接跟的 SOP＋範本（拎住就用，零 Actions、零 API 都得）。

工程計算稿（calc-pad）

目標
在 GPT Store 的自訂 GPT（LineageGPT）裡，不用任何外部連接/Actions，只憑你手動整理與上載的檔案／貼文，就能穩定輸出：

lineage_ledger.json（機器可讀總帳）
graph.dot（Graphviz DAG）
audit.md（人類審核報告）

純手動的補充操作本質
把「系統自動拉取」變成「人手預處理與打包」：

你（或數據擁有人）按統一格式先做四件事：①建RUN信封、②收集最小證據、③做PII/密鑰遮罩、④用固定檔名打包；
在 GPT 對話中用固定口令觸發 LineageGPT 的「三檔產出流程」；
對 audit.md 的 TODO/警示逐一補料，最少化回合，直到三檔過關。

關鍵設計

「RUN信封」＝這次追溯要素（id/時間/操作者/來源/輸出）＋最小證據位置；
「最小證據」＝能讓 GPT 建表級→欄級 lineage 的寫入步驟與I/O 痕跡（SQL 的 CTAS/INSERT..SELECT，或 pandas/spark 的 read_* / to_* 行），不求全碼；
「遮罩規則」＝把密鑰/PII 刪或打碼後再上載；
「固定口令」＝讓 GPT 每次產生一致三檔、用一致不變式做驗證。

純手動模式：SOP（一步步做）

0) 建資料夾骨架（你本機/雲端硬碟）

/lineage_runs/
  {date}_{batchID}/
    inputs/
      RUN.yml
      sql/         # 只放「寫入/輸出」那段SQL（CTAS / INSERT..SELECT / MERGE）
      py/          # 擷取含 read_* / to_* / saveAsTable 的幾行就好
      logs/        # 編排器/dbt/ADF/Airflow 的run片段，或應用匯出日誌
      headers/     # CSV首行/Excel表頭（另存txt或小csv）
      schemas/     # 可選：SHOW CREATE TABLE / DDL
      descriptors/ # 缺代碼時的「轉換描述」塊（見下）
    outputs/       # 放 GPT 回來的三個檔

1) 寫「RUN信封」：`inputs/RUN.yml`

run_id: 2025-08-27T10:00Z_batch42
actor: ops.alex
started_at: "2025-08-27T10:00Z"

systems:
  warehouse: BigQuery
  saas: [ "M365", "Salesforce" ]

sources:
  - kind: file
    locator: "/in/sales_aug.csv"
    hash: "md5:REDACTED"
  - kind: table
    locator: "stg.crm_opps"

targets:
  - kind: table
    locator: "dw.sales_daily"

evidence:
  sql: "sql/sales_daily_ctas.sql"
  pandas: "py/sales_daily_io.py"
  log: "logs/dbt_run_snippet.txt"
  headers: ["headers/sales_aug.header.txt"]
  ddl: ["schemas/dw.sales_daily.ddl.sql"]

要點：sources[]/targets[] 最少要有；evidence 指向的檔案只需關鍵片段即可。

2) 收集「最小證據」

SQL：把寫入步驟抽出成獨立檔（CTAS / INSERT..SELECT / MERGE / UPDATE..FROM 的那段）。
Python/pandas/PySpark：只留 I/O 那幾行（例如 read_csv(...)、merge(...)、to_gbq(...) / saveAsTable(...)）。
日誌：截三十行內可定位「從哪來→寫去哪」的 run 片段。
表頭/DDL：CSV 首行欄名；或目標表 DDL，幫助欄級映射。
轉換描述（缺代碼時，放 descriptors/…）：

name: sales_daily_refresh
tool: sql
write_step:
  type: CTAS
  target: dw.sales_daily
  mode: replace
sources:
  - table: stg.crm_opps
  - file: /in/sales_aug.csv
logic:
  group_by: [date, region]
  measures:
    amt: "SUM(amount)"
schedule: "daily 02:00Z"
owner: "ops.alex"

3) 做遮罩（上載前最後一步）

把代碼/日誌中的敏感資訊打碼或刪除（常用正則策略）：

API Key/Token：([A-Za-z0-9]{16,}) → ***KEY***
郵箱/電話/IP：(\S+@\S+)|(\+?\d[\d\- ]{7,})|(\b\d{1,3}(\.\d{1,3}){3}\b) → ***PII***
雲端路徑含客戶名 → 以 {tenant} 代替

原則：遮罩後仍然能看出 I/O 關係與欄名即可。

4) 上載到 GPT（對話第一句固定口令）

把 RUN.yml 先貼入／上載，然後傳：

MODE: PURE-MANUAL
Please read RUN.yml and all referenced files under /inputs/.
Produce exactly:
1) lineage_ledger.json
2) graph.dot
3) audit.md
Apply invariants and quality gates. If info is insufficient, list TODO in audit.md and stop.

再把 /inputs/ 裡的檔案全部上載（或逐個貼內容）。

5) 下載三檔，先做本地快速驗證

檢查 lineage_ledger.json 是否有四大陣列：assets/operations/edges/runs（就算空也要有）；
graph.dot 能否渲染（Windows / macOS 任選其一）：
- Windows（已裝 Graphviz）：
```
dot -Tpng outputs/graph.dot -o outputs/graph.png
```
- macOS（Homebrew）：brew install graphviz 後同上。
audit.md 是否有：Sources / Transform / Outputs / Warnings / Next Actions 五節。

6) 針對 `audit.md` 的 TODO / 警示做最小補料（迭代最小化）

常見 TODO 舉例與對應補料：

「找不到寫入步驟」→ 提供那段 SQL 或 to_* 行；
「欄級映射置信度低」→ 上載目標表DDL 或 CSV表頭；
「來源重名/模糊」→ 在 RUN.yml 內補 hash/commit 或更準確 locator；
「日誌不足」→ 貼具體任務/模型名稱＋完成時間的 10–30 行片段。

把新增證據直接回覆在同一對話（不用重來），並回一句固定口令：

Update with new evidence only. Re-run outputs and keep file names identical.

7) 命名與入庫（版本化）

把三檔移到 outputs/ 並按 run_id 命名副本：

outputs/
  lineage_ledger_2025-08-27T10-00Z_batch42.json
  graph_2025-08-27T10-00Z_batch42.dot
  audit_2025-08-27T10-00Z_batch42.md

同時保留一份「總帳滾動檔」：ledger_master.json（可在下一次對話上載請 GPT 合併）。

8) 人手 QA Checklist（每次 3–5 分鐘）

runs[0].sources 與 RUN.yml.sources 一致
每條 edges[*] 的 from_asset/to_asset 都能在 assets 找到
有 op_id 並被 operations 參照
Warnings是否可接受（<3 條且都非關鍵），否則回補證據重跑
graph.png（你渲染出來的）與你心中流程一致

進階補充（仍屬純手動）

A. 欄級映射加速小工具（可選、全手動）

在 headers/columns_map.csv 自建簡表（可空白但有框架）：

source_asset,source_column,target_asset,target_column,transform,hint_confidence
stg.crm_opps,date,dw.sales_daily,date,identity,0.9
stg.crm_opps,amount,dw.sales_daily,amt,sum,0.8

上載後在口令加一句：

Use columns_map.csv as hints; if conflicts, prefer evidence-derived mapping.

B. 多 RUN 合併（無 Actions）

把過往 lineage_ledger_*.json 一併上載，對 GPT 說：

Merge these ledgers into ledger_master.json (dedupe assets by normalized locator; prefer latest run_id on conflicts).

然後要求再輸出新的 graph.dot（全域 DAG）＋一份 audit.md 合併報告。

C. 常見難點的手動提示法

MERGE/UPsert：在 RUN.yml 的 evidence.note 補「upsert keys: …」；
臨時表/CTE：在 SQL 片段上方加註解 -- temp tables are ephemeral；
動態SQL：貼出展開後查詢（可以是日誌中的 final SQL）；
Excel PowerQuery：輸出成 M 語言步驟或用「轉換描述」列明來源/步驟/目標。

D. 安全與遮罩補充

最小可用原則：只給足夠重建 lineage 的片段（I/O 與聚合/Join 關鍵行）；
三行證據上限：audit.md 只允許最多 3 行原始碼截圖（其餘以摘要代替）；
本地留底：把未遮罩原檔放內網，audit.md 只記「證據位置ID」。

一句話總結

純手動模式的「補充操作」= 事前整理（RUN信封＋最小證據＋遮罩＋固定檔名） + 事中固定口令觸發三檔產出 + 事後按 audit.md 的 TODO 精準補料直至過關。
這樣你零 API 也能跑，而且每次輸出都一致、可審核、可合併。如果你想，我可以幫你把以上檔案骨架打成一個可複製的 ZIP 樣板清單（檔名＋空白模板），之後每次只要填空就行。

Store 如何用 python 碼讀檔案、模擬 API 獲取資料和解析策略

在 GPT Store 的自訂 GPT 裏面，你可以開啟 Code Interpreter（Python 沙盒），模型會自動「寫 Python＋執行」去讀你上載的檔案、解析內容、產生輸出檔（例如 lineage_ledger.json / graph.dot / audit.md）。這部分不需要 API。(OpenAI Platform, Microsoft Learn)
但 Python 沙盒並不等同可對外取數的 API：它是隔離／沙盒環境，不會自行連你公司的資料庫或雲端。要「拉外部數據」必須在 GPT 內**加 Actions（OpenAPI）**去調你的後端/雲端服務。(OpenAI Platform, OpenAI Help Center)

你可如何用「Python沙盒 +（可選）Actions」實作

A) 純 Python 沙盒（最簡）

用途：讀/解析你上載的 SQL、Python 片段、CSV/Excel、ETL 日誌，然後組裝 lineage 三件套（JSON/DOT/MD）。
做法：在 GPT Store 的 Create a GPT → Tools 內啟用 Code Interpreter；在系統提示寫清楚「遇到上載檔案時，必須用 Python 讀檔、解析、並輸出固定檔名」。模型會自動寫/跑 Python 完成。(OpenAI Platform)
局限：讀得到的只有你上載／對話內提供的檔；沙盒是隔離的（不能隨便連外面系統）。(Microsoft Learn)

B) 加 Actions（像 API 一樣取數）

用途：要從 Git、物件儲存、資料庫、SaaS 拉原始檔/清單/日誌。
做法：在 GPT 的 Actions 加入你的 OpenAPI 規格（GET /repo, GET /storage/list, GET /dbt/runs/{id}…）。模型會按規格自行決定何時呼叫 API，把回傳的檔/JSON 丟給 Python 沙盒繼續解析。(OpenAI Platform, OpenAI Help Center)
好處：這才是「像 API 那樣取數」的正途；你可控權限、審計、節流。(OpenAI Platform)

和你要的「解析策略」對位

需求	是否可用 Python 沙盒做到	備註
SQL 解析（CTAS / INSERT..SELECT / MERGE / UPDATE..FROM / CTE）提取表級與欄級lineage	✅ 可以。用正則/基礎 parser 即可；把結果組裝成 `assets/edges/operations`。	若需更精細庫（如 sqlparse），可退而用規則法；或把 parser 打包成你後端 API，透過 Actions 調用。(OpenAI Platform)
解析 pandas / PySpark 的 `read_* / merge / to_* / saveAsTable`	✅ 可以。直接掃描上載的 .py / .ipynb 文本。	沙盒能處理上載檔案與生成檔案。(OpenAI Platform)
讀 CSV/Excel 表頭、比對 DDL 生成欄級 mapping	✅ 可以。	只要檔案由你上載或由 Actions 拉回來。(OpenAI Platform)
從 GitHub/物件儲存自動「拉倉掃倉」	⛔️ 單靠 Python 不行 → ✅ 用 Actions	以 OpenAPI 連你的內容倉，模型再把回傳檔交 Python 分析。(OpenAI Platform)
直接連公司 DB 做查詢	⛔️ 單靠 Python 不行 → ✅ 用 Actions	用你後端做查詢/匯出 API，Actions 只拿結果。(OpenAI Platform)

在 GPT Store 具體勾選／設置（最短路）

Tools → 開啟 Code Interpreter（又名 Advanced Data Analysis）：允許模型寫/跑 Python、讀寫上載檔。(OpenAI Platform)
（可選）Actions → Import OpenAPI：把你的讀倉/列檔/取日誌端點加進去，設好 auth。(OpenAI Help Center)
Instructions（系統提示）：寫明「遇到輸入檔時必用 Python 解析並輸出三檔；如需外部檔，再用 Actions 拉回來再解析；不足資訊就列出 TODO，不要臆造。」
上載測試檔：RUN.yml、寫入 SQL 片段、CSV 表頭、dbt/Airflow 日誌；讓 GPT 產生 lineage_ledger.json / graph.dot / audit.md。

常見誤解釐清

「用 Python 就等同可『模擬 API』？」→ 不是。Python 沙盒不會幫你「神祕連線」外部系統；要取外部數據，一定用 Actions（OpenAPI）。(OpenAI Platform)
「Python 會不會不穩定？」→ 你可在系統提示強制流程：先驗證輸入→再輸出三檔→不確定就列 TODO，確保穩定可審計。
「能否同時用檔案檢索＋Python？」→ 可以；GPT/Assistants 支援同時啟用多種工具（例如檔案檢索＋Code Interpreter＋Actions），由模型按需要調用。(Microsoft Learn)

一句收束

要讀你給的檔、完成解析策略與輸出檔 → 開 Code Interpreter（Python 沙盒） 就足夠。(OpenAI Platform)
要像 Purview 那樣「跨系統自動取料」 → 另外加 Actions（OpenAPI） 串你的倉/儲存/任務日誌，再交由 Python 解析。(OpenAI Platform, OpenAI Help Center)

如果你要，我可以把你現有的「RUN.yml＋最小證據」流程，翻成一段現成的系統提示（粵＋英），專門強制 GPT 先拉 Actions、後落 Python，最後固定輸出三檔。

Data Lineage Tracker Q&A

https://chatgpt.com/share/68aede00-06cc-8010-bacb-25104d06669b

What is the purpose of Data Lineage Tracker?

好問題 👍 我幫你拆開來講：

這份任務（Data Lineage Tracker + 敏感標籤器）的目的，可以分三層：

1️⃣ 直接目的（工具本身要做到咩）

自動（或半自動）幫文件／數據打上敏感度、分類、合規標籤
→ 類似 Microsoft Purview 的「Classification & Sensitivity Labeling」功能，但用 GPT Store 自訂 GPT、低成本復刻。
建立 Data Lineage（數據血緣追溯）
→ 知道每個資料表、檔案、ETL 程序的來源和去向，用 JSON（lineage_ledger.json）、Graphviz（graph.dot）畫出流程，並有 audit.md 做審計報告。

簡單講：
👉 「這份數據／文件，來自邊度？經過咩步驟？包含咩敏感資料？要套咩合規標籤？可唔可以直接信／要唔要審？」

2️⃣ 幫助組織 corp data 嘅「組織意義」

數據治理（Data Governance）：統一標準，知道資料分 Public / Confidential / HighlyConfidential，避免亂傳。
合規（Compliance）：自動對齊 GDPR、HIPAA、PCI-DSS 等要求，減少 audit 時候出事。
風險控制（Risk Management）：避免敏感資料（PII、財務、醫療）走漏，設立遮罩規則。
審計與可追溯性（Auditability）：有 JSON log + graph + audit.md，可一份份追蹤「來源—轉換—輸出」，留痕。

換句話說：
👉 幫公司「整理、分類、控管」自己散落各處的數據，令管理層、法規審查員、IT 安全部門都有清楚 trace。

3️⃣ 實際用途 / 改善

合規審查更快：有清楚 JSON log 與 Graphviz DAG，審計師可以即時 check，唔駛靠人手問答。
提升安全性：一律自動遮罩 PII，避免在文件流轉時洩露。
數據平台透明化：ETL pipeline／SQL／pandas code 嘅 lineage 可以圖形化，方便新同事理解「數據點 → 報表」之間的關係。
降低成本：原本要買 Microsoft Purview / Collibra 這類貴工具，依家用 GPT Store 就可以做到核心流程。
持續改進：透過 golden set（人工標註樣本）計 Precision/Recall/F1，逐步調整規則，令自動化越嚟越準。

✅ 一句話總結
呢個任務目的係：用 GPT 幫公司低成本建一套「數據敏感度標籤 + 血緣追溯」系統，令 corp data 可以 分類有序、合規可查、安全可控，最終提升 數據治理、風險管理、合規審計 整體水平。

要唔要我幫你畫一個「數據治理流程圖」(簡單版)，展示這個工具喺公司 Data Flow 裡面嘅作用？

⌈建立 Data Lineage（數據血緣追溯）⌋
這是什麽意思？
另外，這是用什麽原理來實現？
由於我什麽都不懂，請先講大原則。下一個 Prompt 我才問技術的細節。

好 👍 我先用「大原則」講清楚，唔落技術細節。

🌱 什麼叫 Data Lineage（數據血緣追溯）？

想像公司入面有好多數據：Excel、報表、資料庫、ETL pipeline（SQL / Python 程序）。

問題：最後老闆睇到一份「銷售報表」，佢會問：

呢個數字到底係邊度嚟？可靠嗎？
答案：要能追得返「數據嘅生命史」：
1. 從哪裡來（來源：CRM、Excel、外部API…）
2. 經過什麼加工（清理、Join、Sum、Group by…）
3. 變成什麼結果（寫入新表、報表、圖表…）

這個 來源—轉換—輸出 嘅完整路徑，就叫 Data Lineage。

📌 簡單講：
👉 Data Lineage 就係 幫每份數據建立「家譜」／「履歷表」，知道佢點樣一路流轉到最終報表。

⚙️ 大原則：它是靠什麼原理實現？

其實就係「證據鏈 + 解讀 + 記錄」三步：

證據鏈
- 系統會收集你平時處理數據嘅痕跡：SQL 語句、Python 程式、ETL log、CSV 表頭。
- 例如：
  - SELECT SUM(amount) FROM sales_aug.csv JOIN stg.crm_opps → 存入 dw.sales_daily
  - 就已經是一條 lineage 證據。
解讀
- 工具（這裡用 GPT + 規則）會讀呢啲證據，抽象成「來源表 → 操作 → 目標表」嘅關係。
- 如果有多個欄位，甚至可以做到「欄位對欄位」的追溯。
記錄
- 最後將呢啲追溯關係，用 固定格式 儲存：
  - JSON（lineage_ledger.json）＝機器可讀「總帳」
  - Graph（graph.dot）＝可視化數據流向圖
  - Audit（audit.md）＝人類審計用報告

🎯 為什麼要做？

信任來源：知道報表數字係「從哪裡來」
合規審計：GDPR／SOX／金融監管都要求能 trace data
排錯快：如果有錯數字，可以順着 lineage 找問題出在哪一步
團隊透明：新人或者審計師，可以一眼睇到數據 pipeline 嘅結構

✅ 一句話總結：
Data Lineage = 數據的家譜。
佢靠「收集處理痕跡 → 讀懂來源與去向 → 用標準格式記錄」來實現，目的係令數據「可信、可審、可追溯」。

要唔要我下一步用一個「生活化比喻」解釋？例如將 Data Lineage 畫成「食物從農田 → 工廠加工 → 餐桌」的過程，你就會一秒明白。

所以提供比如一堆“XX報告”之前，必須先做個設置，
就是告訴系統“XX報告”產出的相關邏輯？
告訴 GPT Store 的方法，是把技術文件沒頭沒腦的全給 GPT Store 嗎？

你捉到重點啦 ✅！

係嘅：
要做到 Data Lineage（數據血緣追溯），你唔可以只丟一份「XX報告」俾系統，就指望佢自動知「報告數字係點樣計出嚟」。
因為報告只係「最終結果」，中間邊度讀數據、點樣加工，系統係唔會自己知。

🌱 原則上要做咩準備？

先交代「產出邏輯」
- 即係話：呢份報告（target）係由邊啲來源（sources）加工出嚟。
- 用 SQL、Python、ETL log、表頭，甚至簡單描述都得。
- 呢啲就係 evidence（最小證據）。
再交代「任務信封」
- 好似個 RUN.yml：記 run_id、操作者、來源檔案、目標表、時間等。
- 佢就係一個 meta 信息，幫 GPT 理解「今次 lineage 嘅範圍同背景」。

🛠️ 告訴 GPT Store 嘅方法

唔係「亂七八糟成個 codebase / 文檔都塞晒落去」。
而係：抽取最小必要證據 → 打包 → 上載。

例子：

如果你有 SQL：
就只要貼「INSERT…SELECT…」嗰段，唔洗成份大 SQL 檔。
如果你有 Python：
只要貼住讀數據同寫數據嘅幾行（read_csv → merge → to_gbq）。
如果你冇代碼：
可以寫個 descriptors（自然語言）：「來源 A+B，按日期分組求和，產出報告 C」。

🎯 你應該諗嘅係：

唔係：我要 dump 成個系統比 GPT
而係：我要交到足夠「能重建來源→加工→產出」嘅最小證據

GPT Store（或者 LineageGPT）會：

用呢啲 evidence 做解析
幫你建 JSON lineage_ledger（機器讀得懂）
畫 Graphviz（你肉眼睇流程圖）
出 audit.md（講清楚有咩疑問、缺咩證據）

✅ 一句話：
係，你要 先設置／先交代「XX報告係點做出嚟」嘅邏輯證據，
但唔需要「成個技術文件亂咁塞」，
而係「挑最小必要片段」交俾 GPT Store。

要唔要我下一步幫你舉一個「XX報告」嘅完整例子？（例如：用 SQL + CSV → 報表，然後我示範點樣抽最小證據俾 GPT）

好。請例子包括 GPT 消化輸入後，輸出的會是什麽？

好呀！下面用一個「月度銷售報告（XX報告）」的迷你例子，示範：

你交俾 GPT 的最小輸入證據係點樣；
GPT 消化之後會輸出啲乜（三件套：lineage_ledger.json、graph.dot、audit.md）。

我會用極精簡版本，夠你一眼睇明（全程遮罩敏感資訊）。

📨 你提供俾 GPT 的輸入（最小證據）

A) RUN.yml（任務信封）

run_id: 2025-08-27T10:00Z_sales_m08
actor: ops.alex
started_at: "2025-08-27T10:00Z"

systems:
  warehouse: BigQuery

sources:
  - kind: file
    locator: "/in/sales_aug.csv"
    hash: "md5:REDACTED"
  - kind: table
    locator: "stg.crm_opps"

targets:
  - kind: table
    locator: "dw.sales_monthly_report"

evidence:
  sql: "sql/monthly_report_ctas.sql"
  pandas: "py/quick_check_io.py"
  headers: ["headers/sales_aug.header.txt"]
  log: "logs/dbt_run_snippet.txt"

B) SQL（只要「寫入那段」）

-- sql/monthly_report_ctas.sql
CREATE OR REPLACE TABLE dw.sales_monthly_report AS
SELECT
  DATE_TRUNC(order_date, MONTH) AS month,
  s.region,
  SUM(s.amount) AS amt,
  COUNT(*) AS orders
FROM READ_CSV('/in/sales_aug.csv') s
LEFT JOIN stg.crm_opps o ON s.opportunity_id = o.id
GROUP BY 1, 2;

C) Python I/O 片段（讀/寫幾行就夠）

# py/quick_check_io.py
import pandas as pd
df = pd.read_csv('/in/sales_aug.csv')              # read_*
df['month'] = pd.to_datetime(df['order_date']).dt.to_period('M').dt.to_timestamp()
out = df.groupby(['month','region'])['amount'].agg(['sum','count']).reset_index()
# 假寫：實務可能 to_gbq / to_csv；此處只示意寫出
out.to_csv('/out/sales_monthly_report.csv', index=False)  # to_*

D) CSV 表頭（幫欄級映射）

# headers/sales_aug.header.txt
order_id,order_date,region,amount,opportunity_id,buyer_email

E) 日誌片段（可定位來源與目標）

# logs/dbt_run_snippet.txt
[2025-08-27 10:02:11Z] model=dw.sales_monthly_report status=success
sources=['/in/sales_aug.csv','stg.crm_opps'] rows=12456

📤 GPT 會輸出乜（三件套）

注意：以下為縮短示例，真實輸出會再長少少，但結構一樣。

1) `lineage_ledger.json`（機器可讀「總帳」）

{
  "label_schema_version": "lineage.v1",
  "runs": [
    {
      "run_id": "2025-08-27T10:00Z_sales_m08",
      "actor": "ops.alex",
      "started_at": "2025-08-27T10:00Z",
      "systems": {"warehouse":"BigQuery"}
    }
  ],
  "assets": [
    {"asset_id":"file:/in/sales_aug.csv","kind":"file"},
    {"asset_id":"table:stg.crm_opps","kind":"table"},
    {"asset_id":"table:dw.sales_monthly_report","kind":"table"}
  ],
  "operations": [
    {
      "op_id": "op_0001",
      "type": "CTAS",
      "run_id": "2025-08-27T10:00Z_sales_m08",
      "target": "table:dw.sales_monthly_report",
      "logic_summary": "READ CSV + LEFT JOIN crm_opps; group by month, region; sum(amount), count(*)",
      "evidence": {
        "sql": "sql/monthly_report_ctas.sql",
        "pandas": "py/quick_check_io.py",
        "log": "logs/dbt_run_snippet.txt"
      }
    }
  ],
  "edges": [
    {"from_asset":"file:/in/sales_aug.csv","to_asset":"table:dw.sales_monthly_report","op_id":"op_0001","level":"table"},
    {"from_asset":"table:stg.crm_opps","to_asset":"table:dw.sales_monthly_report","op_id":"op_0001","level":"table"}
  ],
  "column_lineage": [
    {
      "target_asset":"table:dw.sales_monthly_report",
      "mappings":[
        {"target_column":"month","from":[{"asset":"file:/in/sales_aug.csv","column":"order_date","transform":"DATE_TRUNC(MONTH)"}]},
        {"target_column":"region","from":[{"asset":"file:/in/sales_aug.csv","column":"region","transform":"identity"}]},
        {"target_column":"amt","from":[{"asset":"file:/in/sales_aug.csv","column":"amount","transform":"SUM"}]},
        {"target_column":"orders","from":[{"asset":"file:/in/sales_aug.csv","column":"order_id","transform":"COUNT"}]}
      ]
    }
  ]
}

2) `graph.dot`（Graphviz：可渲染數據流向圖）

digraph LINEAGE {
  rankdir=LR;
  "file:/in/sales_aug.csv" -> "table:dw.sales_monthly_report" [label="op_0001"];
  "table:stg.crm_opps" -> "table:dw.sales_monthly_report" [label="op_0001"];
}

你用 Graphviz 渲染成 PNG，一眼見到來源 → 目標嘅箭咀。

3) `audit.md`（人類審核報告）

# Audit Report — 2025-08-27T10:00Z_sales_m08

## Sources
- file:/in/sales_aug.csv (header seen: order_id, order_date, region, amount, opportunity_id, buyer_email)
- table:stg.crm_opps

## Transform (Summary)
- CTAS: month = DATE_TRUNC(order_date, MONTH)
- LEFT JOIN on opportunity_id = id
- Aggregations: SUM(amount) → amt, COUNT(*) → orders
- Group by: month, region

## Outputs
- table:dw.sales_monthly_report

## Warnings
- Column `buyer_email` detected in source CSV but not propagated. Ensure PII is masked/omitted by design. (Info)
- No explicit target DDL provided; column types inferred. (Minor)

## Next Actions
- (Optional) Provide target table DDL to lock data types.
- Confirm join key cardinality (opportunity_id vs id) to avoid duplication.

✅ 重點回帶

你唔需要丟晒成個系統或所有技術文件；
你只需提供：
① 一個 RUN.yml 任務信封（講清今次 run 涉及什麼）；
② 少量「最小證據」：寫入用的 SQL 段 / I/O 幾行 Python / CSV 表頭 / 日誌十數行；
GPT 就會輸出 三件套：
- lineage_ledger.json（給機器/後續合併用）
- graph.dot（畫數據流向圖）
- audit.md（審核用、列警示與 TODO）

如果你想，我可以將以上例子的文件骨架打包成一個 ZIP 清單（空白模板），你每次只要「填空」就可以跑到相同的輸出。

一開首問及的《中小企極低成本 AI 全家桶》A2A 示例: 1_4 Data Lineage Tracker 系統對於層層曡曡的報告結構，這套簡單系統，是否就沒有追溯來源/相互關連的能力？

你問得好準 🎯。
我幫你拆解清楚：

🌱 層層疊疊的報告結構是什麼意思？

現實公司裡面，報告往往唔係「一層」咁簡單：

第一層：從原始數據 → 建立基礎表（staging table）
第二層：基礎表再加工 → 出中間報表（例如每日銷售）
第三層：中間報表再 join 其他表 → 出最終管理層 dashboard

就好似：
CSV檔 → stg.crm_opps → dw.sales_daily → dw.sales_monthly → CEO 報告
這個就叫 多層 lineage（multi-hop lineage）。

⚙️ 這套「低成本 Data Lineage 系統」能否追溯？

答案係：可以，但靠你提供分層證據，然後逐 run 串連。

原理：

每一層輸出（run），你都要交一份最小證據（RUN.yml + SQL 片段 / Python I/O / 表頭…）。
- 例如：
  - Run A：從 CSV → stg.crm_opps
  - Run B：從 stg.crm_opps → dw.sales_daily
  - Run C：從 dw.sales_daily → dw.sales_monthly
GPT 每次 run 都會產生 lineage_ledger.json。
之後可以將多份 ledger 合併（dedupe assets by locator，prefer 最新 run），自然就串出全鏈路。

這樣就可以「層層追溯」到最原始數據。

🚧 限制在哪裡？

唔會自動跨檔案「猜」connection：
如果你冇交 Run B 嘅證據，系統唔會神奇知道 stg.crm_opps 係邊度嚟。
需要人手整理最小證據：
每一層都要有人負責提供寫入步驟／代碼片段，否則只能停在「已知」的層。
合併靠「定位符號」（例如表名、檔案路徑、hash）去認 asset 是否同一樣。

✅ 總結一句

呢套簡單系統 有能力處理層層疊疊的報告結構，
但前提係：
👉 你每一層都要交「最小證據」讓 GPT 記錄 lineage，
之後再透過 ledger 合併，
就能一路追到最底層來源，形成全公司報告之間的關聯地圖。

要唔要我幫你畫一個「三層報告 lineage 圖」示例？（從 CSV → 中間表 → 最終報告，展示 GPT 合併之後的全局 DAG）

Disclaimer

This book is the product of a collaboration between the author and OpenAI's GPT-5 language model. While every effort has been made to ensure accuracy, clarity, and insight, the content is generated with the assistance of artificial intelligence and may contain factual, interpretive, or mathematical errors. Readers are encouraged to approach the ideas with critical thinking and to consult primary scientific literature where appropriate.

This work is speculative, interdisciplinary, and exploratory in nature. It bridges metaphysics, physics, and organizational theory to propose a novel conceptual framework—not a definitive scientific theory. As such, it invites dialogue, challenge, and refinement.

I am merely a midwife of knowledge.

2025年8月27日星期三

《中小企極低成本 AI 全家桶》A2A 示例: 1_4 Data Lineage Tracker

《中小企極低成本 AI 全家桶》A2A 示例: 1_4 Data Lineage Tracker

工程計算稿（calc-pad）

1) 標籤分類體系（最小可用 YAML）

2) 混合判分（規則 × NER × 語義）

3) 輸出合約（固定 JSON）

4) 衝突處理

5) 驗證樣本與指標

用 GPT Store 實作（忽略任何外部框架，只靠 GPT 本身）

A) 建立「Policy GPT」（管理分類規則）

B) 建立「Tagger GPT」（實際分類／標籤器）

建議的「對話開場白」樣板（Tagger GPT）

Few-shot（縮短版）

人工審核與稽核

安全與私隱（DLP）

度量與持續改進

總結（一句話）

純手動模式需要補充的全部動作

工程計算稿（calc-pad）

純手動模式：SOP（一步步做）

0) 建資料夾骨架（你本機/雲端硬碟）

1) 寫「RUN信封」：inputs/RUN.yml

2) 收集「最小證據」

3) 做遮罩（上載前最後一步）

4) 上載到 GPT（對話第一句固定口令）

5) 下載三檔，先做本地快速驗證

6) 針對 audit.md 的 TODO / 警示做最小補料（迭代最小化）

7) 命名與入庫（版本化）

8) 人手 QA Checklist（每次 3–5 分鐘）

進階補充（仍屬純手動）

A. 欄級映射加速小工具（可選、全手動）

B. 多 RUN 合併（無 Actions）

C. 常見難點的手動提示法

D. 安全與遮罩補充

一句話總結

Store 如何用 python 碼讀檔案、模擬 API 獲取資料和解析策略

你可如何用「Python沙盒 +（可選）Actions」實作

A) 純 Python 沙盒（最簡）

B) 加 Actions（像 API 一樣取數）

和你要的「解析策略」對位

在 GPT Store 具體勾選／設置（最短路）

常見誤解釐清

一句收束

Data Lineage Tracker Q&A

What is the purpose of Data Lineage Tracker?

1️⃣ 直接目的（工具本身要做到咩）

2️⃣ 幫助組織 corp data 嘅「組織意義」

3️⃣ 實際用途 / 改善

⌈建立 Data Lineage（數據血緣追溯）⌋這是什麽意思？另外，這是用什麽原理來實現？由於我什麽都不懂，請先講大原則。下一個 Prompt 我才問技術的細節。

🌱 什麼叫 Data Lineage（數據血緣追溯）？

⚙️ 大原則：它是靠什麼原理實現？

🎯 為什麼要做？

所以提供比如一堆“XX報告”之前，必須先做個設置，就是告訴系統“XX報告”產出的相關邏輯？告訴 GPT Store 的方法，是把技術文件沒頭沒腦的全給 GPT Store 嗎？

🌱 原則上要做咩準備？

🛠️ 告訴 GPT Store 嘅方法

🎯 你應該諗嘅係：

好。請例子包括 GPT 消化輸入後，輸出的會是什麽？

📨 你提供俾 GPT 的輸入（最小證據）

A) RUN.yml（任務信封）

B) SQL（只要「寫入那段」）

C) Python I/O 片段（讀/寫幾行就夠）

D) CSV 表頭（幫欄級映射）

E) 日誌片段（可定位來源與目標）

📤 GPT 會輸出乜（三件套）

1) lineage_ledger.json（機器可讀「總帳」）

2) graph.dot（Graphviz：可渲染數據流向圖）

3) audit.md（人類審核報告）

✅ 重點回帶

一開首問及的《中小企極低成本 AI 全家桶》A2A 示例: 1_4 Data Lineage Tracker 系統對於層層曡曡的報告結構，這套簡單系統，是否就沒有追溯來源/相互關連的能力？

🌱 層層疊疊的報告結構是什麼意思？

⚙️ 這套「低成本 Data Lineage 系統」能否追溯？

🚧 限制在哪裡？

✅ 總結一句

Disclaimer

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《中小企極低成本 AI 全家桶》A2A 示例:
1_4 Data Lineage Tracker

1) 寫「RUN信封」：`inputs/RUN.yml`

6) 針對 `audit.md` 的 TODO / 警示做最小補料（迭代最小化）

⌈建立 Data Lineage（數據血緣追溯）⌋
這是什麽意思？
另外，這是用什麽原理來實現？
由於我什麽都不懂，請先講大原則。下一個 Prompt 我才問技術的細節。

所以提供比如一堆“XX報告”之前，必須先做個設置，
就是告訴系統“XX報告”產出的相關邏輯？
告訴 GPT Store 的方法，是把技術文件沒頭沒腦的全給 GPT Store 嗎？

1) `lineage_ledger.json`（機器可讀「總帳」）

2) `graph.dot`（Graphviz：可渲染數據流向圖）

3) `audit.md`（人類審核報告）