Data Engineering Agent 生产准备指南
本文面向准备把 Data Engineering Agent 真正用于生产环境的团队，回答一个核心问题：除了会用 Agent 之外，还要做好哪些事情，才能把它用稳。
先把目录治理做好
生产使用前，任务目录必须清楚，至少要区分测试任务、临时开发、正式生产任务和不同业务域或项目。不要把所有任务都堆在一个目录下，否则后续查找、发布、清理和权限管理都会变困难。
先草稿，再运行，再发布
这应该是默认节奏，而不是例外。推荐顺序是：创建草稿 → 复核代码或画布 → 保存调度配置 → 发布。不要把"草稿创建成功"直接当成"可以上线"。
组合任务一定要复核 DAG
对于组合任务、Flow、多节点编排，任务树里有对象还不够，必须打开画布确认节点和依赖边。这是生产前非常关键的一步，不能只看 Agent 的口头返回。
DQC 先从基础规则和弱规则开始
生产准备阶段，不建议一开始就大量上强规则。更稳妥的顺序是先从行数、非空、去重这类基础规则入手，先用弱规则和手动触发，验证成熟后再升级。
监控要接受"空态也是结果"
生产准备并不意味着所有空间都会立刻有丰富监控数据。在新空间中，监控为空通常表示任务尚未执行、任务尚未发布、工作空间还处于准备阶段。监控排查流程里必须把空态也视为正常分支。
高影响操作必须保留确认
发布、取消发布、重跑、补数、删除、修改依赖等动作，不应被包装成普通日常操作，而应在生产中保留显式确认环节。
测试对象要能清掉
生产准备期一定会产生测试任务、测试规则、测试组合任务。团队应形成统一命名、放入测试目录、验证完成后立即清理的习惯，否则时间一长环境会变得很难治理。
一份最小的生产准备清单
一个团队至少应确认以下事项：
- 任务目录规划已确定
- 草稿、运行、发布边界已讲清
- 组合任务 DAG 复核流程已明确
- DQC 第一批规则已确定
- 监控空态的解释方式已统一
- 删除、补数、重跑的确认流程已明确
- 测试对象清理机制已形成
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