Flowertex：AI驱动的数据管道 medallion 架构与对话式运维平台

Flowertex是集成medallion数据管道架构（Bronze-Silver-Gold）与AI对话式运维的开源项目，支持一键部署到AWS和Databricks，通过Claude AI实现实时管道监控、故障诊断和自动修复，支持WhatsApp、Telegram、Discord多渠道交互，解决传统数据管道运维低效问题。

现代数据架构中medallion架构已成为数据湖仓设计标准模式，但管道复杂度增加导致传统监控运维方式耗时低效：工程师需翻阅日志、检查配置、分析依赖关系。Flowertex将medallion架构与AI对话式运维结合，通过自然语言交互实现实时监控、智能诊断和自动修复。

分层架构：前端层（Nuxt4+Vue3）、后端层（FastAPI+SQLAlchemy2+Pydantic）、消息网关层（Omni Gateway支持多渠道）、数据管道层（Databricks PySpark实现medallion架构）。 medallion三层：Bronze层摄取原始数据（保持完整性）、Silver层清洗转换（数据质量检查+脱敏）、Gold层业务聚合（构建业务指标）。 Observer Agent：持续监控管道状态，异常时调用Claude诊断并创建GitHub PR修复，形成检测-诊断-修复-验证闭环。

12个实时工具集成：管道监控（list_databricks_jobs等）、数据查询（query_delta_table等）、代码协作（list_recent_prs等）、运维操作（update_job_schedule等）。 多渠道会话统一：Web/WhatsApp/Telegram/Discord保持会话状态无缝衔接。 智能命令系统：支持/pipelines、/resume、/status等斜杠命令提升交互效率。

安全加密：JWT身份验证、Fernet加密敏感凭证、Redis会话缓存。 混沌测试：注入受控故障验证Observer Agent的检测恢复能力。 一键部署：Terraform配置AWS基础设施，Docker Compose快速搭建环境。 测试覆盖：204个pytest测试（Observer框架113个、管道库91个），前端Vitest+Playwright测试。

保险行业客服数据分析：分析WhatsApp聊天记录优化客服流程。 实时业务监控：业务团队通过自然语言查询关键指标（如新投保客户数）。 故障快速响应：自然语言查询故障根因，系统自动分析日志并执行修复。

快速开始：克隆仓库→配置环境变量→docker compose启动→数据库迁移→访问Web界面部署管道。 未来展望：预测性维护、自然语言ETL、跨系统关联分析、智能数据治理。