工具面：8 个只读工具
tools/list 原样 · 全部 readOnlyHint=true · 入参 additionalProperties:false① 名词落实体search 把服务名 / 表名 / 接口路径 / 报错片段落到登记实体；表名不确定用 catalog，列与登记关系用 describe——不凭记忆写表名列名。
② 场景先找命名查询部署溯源 / 改表影响 / 配置真值 / 报错反查 / 页面归属 / 服务坐标 / 库定位：先 queries 再 query，SQL 在服务端、Agent 只传参数。
③ 取行与下钻rows 精确取行（值含 % 为通配），drill 沿 describe 给出的登记关系走、带全部锚列；答不了的交接，不猜。
对话回放：四个真实场景
每一步的工具返回都是发布区的原样信封，结论里的数字由页面从返回行现算Ontology Manifest v0 草案
由注册表 + 目录 + 命名查询目录生成，零运行时数字怎么用：零运行时数字（CI 门禁）；作为 MCP instructions 与 Resource ontoos://manifest 下发；对应 Cortex Sense 的 Share，只做只读上下文；按角色裁剪——小胡（CTO 助手）/ 小微（研发运维）/ 小休（缺陷修复）各取一面，硬上限 32 KB，深层内容留在 Resources 按需拉取。
A5 对照实验设计：有 / 无 Manifest
先拿到带分母的差值，再决定 L3 投入要不要加码| 要素 | 设计 |
|---|---|
| 两臂 | 无 Manifest / 有 Manifest v0；同一 MCP、同一模型、同一提示壳 |
| 题集 | 运维 Agent 闭卷考准入的 31 案例（或 ops bench 85 题公开集）× 三轮 |
| 计分 | 三色盲评：绿 = 答对；蓝 = 诚实 unknown 计通过；红 = 有害错，零容忍 |
| 判对规则 | 写成代码、分母固定；人工校准环保留（LLM-Judge 与人工相关性仅 0.11） |
| 产出 | 报告公布带分母的绿差值与红计数；Manifest 版本号与 bench 成绩一起入档 |
| 闸门 | 绿差值 < 5 pp → context 不是当前瓶颈：阶段 B 的 L3 投入降级，转投语义供给（度量 / 同义词） |
Snowflake 对位
同一范式的两种接口面| Snowflake | OntoOS 今天 | 差异 |
|---|---|---|
| Cortex Analyst：语义视图上的自然语言 → SQL，Verified Query Repository 兜底高频问法 | MCP 8 个只读工具 + 7 条命名查询（SQL 在服务端，Agent 只传参数） | OntoOS 不生成 SQL：场景问题走验证过的命名查询，取行走 rows / drill；B6 要把 7 条扩到 30 条并带黄金样例随发布冒烟 |
| Cortex Agents：Snowflake 内的 Agent 编排 | Claude Code / Codex 客户端 + 三个技能：ontoos-probe（湖仓）/ ontoos-code-probe（源码）/ ontoos-dms-query（业务数据） | 编排在客户端，不在仓里；交接路由写进工具说明与 Manifest |
| Cortex Sense · Share：按用户角色注入运行时上下文 | Manifest v0（A4，草案见上）作为 MCP instructions / Resource 下发 | 只做只读上下文、零运行时数字；是否值得加码由 A5 的对照数决定 |
| 定位：本体是 Agent 的 context substrate | 本体层是「执行时强制关口」的只读半身 | 答不了就交接、不猜；写操作（改配置 / 重启 / 发布）一律指向 Apollo 控制台与发布流程并给负责人线索；C2 再补事前预检 |