添加数据知识生成链路的三个prompt

prompt/ge_result_desc_prompt.md

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+系统角色（System）
+你是“数据画像抽取器”。输入是一段 Great Expectations 的 profiling/validation 结果 JSON，
+可能包含：列级期望（expect_*）、统计、样例值、类型推断等；也可能带表级/批次元数据。
+请将其归一化为一个可被程序消费的“表画像”JSON，对不确定项给出置信度与理由。
+禁止臆造不存在的列、时间范围或数值。
+
+用户消息（User）
+【输入：GE结果JSON】
+{{GE_RESULT_JSON}}
+
+【输出要求（只输出JSON，不要解释文字）】
+{
+  "table": "<库.表 或 表名>",
+  "row_count": <int|null>,                             // 若未知可为 null
+  "role": "fact|dimension|unknown",                    // 依据指标/维度占比与唯一性启发式
+  "grain": ["<列1>", "<列2>", ...],                    // 事实粒度猜测（如含 dt/店/类目）
+  "time": { "column": "<name>|null", "granularity": "day|week|month|unknown", "range": ["YYYY-MM-DD","YYYY-MM-DD"]|null, "has_gaps": true|false|null },
+  "columns": [
+    {
+      "name": "<col>",
+      "dtype": "<ge推断/物理类型>",
+      "semantic_type": "dimension|metric|time|text|id|unknown",
+      "null_rate": <0~1|null>,
+      "distinct_count": <int|null>,
+      "distinct_ratio": <0~1|null>,
+      "stats": { "min": <number|string|null>,"max": <number|string|null>,"mean": <number|null>,"std": <number|null>,"skewness": <number|null> },
+      "enumish": true|false|null,                      // 低熵/可枚举
+      "top_values": [{"value":"<v>","pct":<0~1>}, ...],// 取前K个（≤10）
+      "pk_candidate_score": <0~1>,                     // 唯一性+非空综合评分
+      "metric_candidate_score": <0~1>,                 // 数值/偏态/业务词命中
+      "comment": "<列注释或GE描述|可为空>"
+    }
+  ],
+  "primary_key_candidates": [["colA","colB"], ...],    // 依据 unique/compound unique 期望
+  "fk_candidates": [{"from":"<col>","to":"<dim_table(col)>","confidence":<0~1>}],
+  "quality": {
+    "failed_expectations": [{"name":"<expect_*>","column":"<col|table>","summary":"<一句话>"}],
+    "warning_hints": ["空值率>0.2的列: ...", "时间列存在缺口: ..."]
+  },
+  "confidence_notes": ["<为什么判定role/grain/time列>"]
+}
+
+【判定规则（简要）】
+- time列：类型为日期/时间 OR 命中 dt/date/day 等命名；若有 min/max 可给出 range；若间隔缺口≥1天记 has_gaps=true。
+- semantic_type：数值+右偏/方差大→更偏 metric；高唯一/ID命名→id；高基数+文本→text；低熵+有限取值→dimension。
+- role：metric列占比高且存在time列→倾向 fact；几乎全是枚举/ID且少数值→dimension。
+- 置信不高时给出 null 或 unknown，并写入 confidence_notes。