后端与数据工程师经常要做「数据字典生成」这类事：根据库表结构与注释生成数据字典文档。每次都从头写提示词，结果时好时坏；把它做成智能体 Skill，就能让智能体每次按同一套步骤执行，输出结构也更稳定。

通用版的「数据字典生成」能覆盖大多数情况，但每个团队都有自己的习惯。下面列出最值得调整的几个地方。

可调参数一览

参数默认可以怎么改
输出格式数据字典改成团队模板、表格或固定小标题
详略程度适中给领导看的精简版 / 给执行者看的详细版
语气风格中性按团队文风、对外或对内调整
严格程度标注不确定项提高到“任何推断都要给依据”
步骤4 步增加团队特有的检查步骤

改写示例：description

通用版：

根据库表结构与注释生成数据字典文档。当用户提到数据字典生成时使用。

团队版（示意）：

按本团队规范进行数据字典生成：先读取 reference.md 中的模板与术语表，再处理数据库结构。当团队成员提到数据字典生成或上传相关材料时使用。

改写示例：增加团队步骤

## 步骤
1. 读取表与字段
2. 整理含义与示例
3. 标出敏感字段
4. 输出文档
5. 对照 reference.md 中的团队检查表逐项确认
6. 按团队模板输出，并在开头写一句结论

按角色出多个版本

同一个技能可以为不同角色准备变体：新人版写得更细，并解释每一步的理由；熟手版只保留关键检查点。也可以在一个技能里用参数区分，例如“简版/详版”。

定制时别丢掉的东西

  • 领域底线：默认使用只读连接，任何写操作都要人工确认
  • 缺信息先提问
  • 需人工确认清单
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

改完后记得重跑测试用例，团队共享时参考团队落地。

每一步要产出什么

把每一步的中间产出写清楚，智能体就不容易跳步，人也方便定位问题：

  1. 读取表与字段：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自数据库结构的哪一部分
  2. 整理含义与示例：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自数据库结构的哪一部分
  3. 标出敏感字段：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自数据库结构的哪一部分
  4. 输出文档：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自数据库结构的哪一部分

最后一步之后，再把这些中间结果汇总成数据字典。中间结果可以折叠或省略展示，但在技能指令中要求智能体“先完成再汇总”，能明显减少遗漏。

领域注意事项

「数据字典生成」属于数据库与 SQL领域，使用者多是后端与数据工程师，工作环境通常是数据库客户端与查询工具。这个领域最重要的一条底线是：默认使用只读连接，任何写操作都要人工确认。

建议把这条底线原样写进技能的约束部分，而不是指望智能体自己意识到。同时，在团队内部明确：智能体给出的数据字典只是初稿或建议，最终由谁签字确认、出了问题由谁负责。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。