Nếu một data team áp dụng phương pháp AI-SDLC — AI-DLC của AWS hay plugin data-engineering của Claude — thì nó thực sự phủ được nửa nào trong công việc của họ?
VERIFIEDMọi phương pháp AI-SDLC đang ship đều phủ nửa công việc của data team trông giống phần mềm, và trả lại nửa quyết định con số có đúng hay không. AI-DLC 2.9.0 có 33 stage trong 5 phase — không stage nào mang hình dạng dữ liệu (VERIFIED). Plugin "data-engineering" trong marketplace của Anthropic hoá ra là tooling của Astronomer được liệt kê hai lần — cùng repo, cùng commit (VERIFIED). Và tầng context của nó lộ ra đường nối: định nghĩa nghiệp vụ trong repo thì bỏ trống, còn định nghĩa do agent tự viết thì nằm trong home directory, không ai review (VERIFIED).
NguồnThree repositories cloned and read directly at their current heads: awslabs/aidlc-workflows (488ab10, 2026-09-19, CHANGELOG 2.9.0), anthropics/claude-plugins-official (.claude-plugin/marketplace.json, 310 plugins), astronomer/agents (cbe1141, 2026-09-17, 34 skills) — plus docs.getdbt.com/docs/build/semantic-models
Lời mờiNếu team bạn cho agent chạy trên warehouse: định nghĩa của nó nằm ở đâu — trong repo, hay trong home directory của ai đó? Kể mình nghe bạn tìm thấy gì. Mình muốn câu trả lời thật, không phải sơ đồ kiến trúc.