Valida i nomi delle tabelle mart e l'uso di clean_input

[Gabrymi93]

Sintesi

• valida mart.tables[].name come identificatore SQL sicuro
• fallisce prima se un SQL MART usa clean_input ma clean.sql non e' configurato

Perche'

Sono due fix piccoli di DX che evitano errori DuckDB opachi durante il run del mart.

Note

• nessun lavoro su support: in questa PR
• la feature support: resta un follow-up separato

[Gabrymi93]

Ho completato la review del PR Valida i nomi delle tabelle mart e l'uso di clean_input. Questo intervento migliora significativamente la Developer Experience (DX) del toolkit, intercettando errori comuni di configurazione prima che arrivino allo strato di esecuzione di DuckDB.

Findings

Nessuno. L'implementazione è robusta e segue le best practice di validazione anticipata (fail-fast) già adottate nel progetto.

Analisi situata (Lenses v1.2)

Repo Lens: toolkit (Engine/Core)

• Robustezza della Configurazione: L'aggiunta del field_validator in MartTableConfig è eccellente. Validare che i nomi delle tabelle MART siano identificatori SQL sicuri (regex ^[A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*$) evita che caratteri speciali o nomi non validi causino errori opachi durante la creazione delle viste in DuckDB.
• Fail-Fast: La guardia introdotta in run_mart per l'uso di clean_input è utilissima. Se un file SQL MART tenta di referenziare lo strato CLEAN, ma quest'ultimo non è configurato nel dataset.yml, il toolkit ora fallisce con un messaggio d'errore esplicito invece di restituire un generico "table or file not found".

Phase Lens: pilot (Hardening)

• Supporto ai Progetti Pilota: Man mano che i dataset nel dataset-incubator diventano più complessi (es. OpenBDAP), la probabilità di errori di referenziazione tra i layer (RAW -> CLEAN -> MART) aumenta. Questo fix riduce il tempo di debug per chi sta scrivendo nuove trasformazioni SQL.

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Verdict

Tip

Verdict: merge

Questo PR aggiunge un layer di "sapienza" al toolkit: il motore ora capisce la relazione semantica tra i file SQL e la configurazione YAML, fornendo feedback immediati e azionabili all'utente.

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Review effettuata seguendo la skill canonica review-pr (lab-ops v1.2).