痛点：每次写Dataflow都要手撸M代码，烦不烦？
做Power BI或Fabric数据分析的同学，应该都有过这种经历：
- 要建一个Dataflow Gen 2，先连数据源，再写M代码做合并、清洗、建日期表……
- 光是写一个带多表合并+日期表的Dataflow，少说要半小时
- M代码语法又不那么友好，稍不留神就报错
要是能直接跟AI说一句“我要什么”，它就自动把Dataflow建好，不用写一行M代码，那该多好？
这不是未来的功能。现在就能用。
实战演示：一句话建好Dataflow Gen 2
Reza Rad 在最新视频里演示了这套组合拳：GitHub Copilot + Fabric Skills。
场景是这样的：
- Fabric 工作区里有一个 Lakehouse
- Lakehouse 里放了一个 Excel 文件，包含三张表：Product、ProductSubcategory、ProductCategory
Reza 给 GitHub Copilot 发了一条 prompt：
“我想在这个工作区创建一个 Dataflow Gen 2，名字叫[自定义名称]。连接到那个 Lakehouse 里的 Excel 文件，把三张产品表合并成一张完整的产品表。”
注意，他没有指定：
- 用哪一列做合并
- 用什么合并类型（左连接、内连接？）
- 任何 M 代码
- 甚至没打开 Power Query 编辑器
结果呢？
GitHub Copilot 借助 Fabric Skills，自动：
- 连接到 Lakehouse，识别出三张表
- 自动判断出合并列（SubcategoryID 和 CategoryID——两张表里共有的字段）
- 写出完整的 M 代码实现 merge 步骤
- 在工作区里创建好 Dataflow Gen 2
再加一句话：自动生成带财年的日期表
更精彩的是，Reza 在同一个 prompt 里追加了一句：
“我还想加一张日期表，财年从7月1日开始。”
Copilot 直接给 Dataflow 里加了一张完整的日期表，包含：
- 标准日期列：年、月、日、季度
- 财务相关列：财年、财月、财季度
- 财年起始日已配置为7月1日
全程没写一行 M 代码，没点一下 Power Query 界面。
怎么做到的？原理很简单
这套能力靠的是 Fabric Skills——它是 Microsoft Fabric 为 Copilot 提供的一组 API 接口，让 AI 能直接“看懂”你的 Fabric 工作区：
- 读取数据源结构
- 理解表关系和字段
- 自动生成 M 代码
- 创建/修改 Dataflow Gen 2
GitHub Copilot 充当了“翻译官”，把你的自然语言描述转成 Fabric Skills 能执行的指令。
国内用户怎么看？
目前 Fabric Skills 还在预览阶段，国内用户需要留意：
- 依赖 GitHub Copilot 和 Fabric 的全球版服务
- 国内 Fabric 环境（由世纪互联运营）暂未同步此功能
- 但方向很明确：BI 开发的“低代码化”正在变成“零代码化”
对于日常要做大量 Dataflow 开发的团队，这套工作流能极大提升效率——尤其适合：
- 快速搭建数据管道原型
- 非技术业务人员自助建数据流
- 减少重复性的 M 代码编写
总结
一句话：用自然语言描述需求，AI 帮你建好 Dataflow Gen 2，连日期表都配好了。
如果你还在手动写 M 代码做表合并和日期表，不妨试试这套新玩法。
想看完整操作演示？Reza Rad 的原版视频在 YouTube 上（RADACAD 频道），搜索“No Code Dataflow in Microsoft Fabric using Github Copilot and Skills”即可。
