Gemini CLI 自定义命令实现「数据字典生成」：TOML 写法与用法
如果你在数据库客户端与查询工具里反复做数据字典生成，可以考虑把经验沉淀为一个 Skill：写清触发条件、步骤、输出格式和边界，让智能体代劳重复部分，人只负责把关。
本文介绍如何在 Gemini CLI 上实现这个技能，包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。
这个技能做什么
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 技能 | 数据字典生成（data-dictionary） |
| 作用 | 根据库表结构与注释生成数据字典文档 |
| 输入 | 数据库结构 |
| 输出 | 数据字典 |
| 形态 | 带脚本 |
| 风险 | 低 |
| 适用人群 | 后端与数据工程师 |
处理流程分四步：
- 读取表与字段
- 整理含义与示例
- 标出敏感字段
- 输出文档
这个技能需要运行本地脚本（解析文件、调用命令行工具等），要求运行环境允许执行代码；风险较低，但输出仍需快速过目再使用。
在 Gemini CLI 中是什么形态
Gemini CLI 会读取项目中的 GEMINI.md 作为长期上下文，还支持在 .gemini/commands/ 下用 TOML 文件定义自定义斜杠命令，把一段固定提示封装成一个命令。
项目级命令放在仓库的 .gemini/commands/，个人级放在用户目录下的 .gemini/commands/；命令中可用 {{args}} 接收调用时的参数。
示例配置
自定义命令示例（示意）：
# .gemini/commands/data-dictionary.toml
description = "数据字典生成：根据库表结构与注释生成数据字典文档"
prompt = """
你现在执行「数据字典生成」任务。
输入：{{args}}
按以下步骤处理：
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
最后输出：数据字典，并列出需要人工确认的内容。
"""
示例里最重要的是两处：一是描述（或指令开头）要写明「什么时候用」，让智能体在后端与数据工程师提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「默认使用只读连接，任何写操作都要人工确认」这类领域规矩，避免智能体自作主张。
安装与启用步骤
- 在项目中新建
.gemini/commands/data-dictionary.toml - 填写 description 与 prompt，prompt 中写清步骤与输出
- 在 GEMINI.md 中补充项目约定，供命令执行时参考
- 在 CLI 中输入
/data-dictionary加参数调用 - 提交到仓库，团队共享
实操：一次完整的运行
假设你在数据库客户端与查询工具中发出这样的请求（虚构示例）：
这是今天的数据库结构，按团队的数据字典生成流程处理一下。
智能体识别到任务与「数据字典生成」相关后，会依次读取表与字段、整理含义与示例、标出敏感字段、输出文档。最终交付数据字典，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始数据库结构抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。
测试与验收
用空参数、正常参数和超长参数各调用一次命令，确认提示中的步骤与约束都生效。
针对这个技能，还建议额外准备：
- 一份信息齐全的标准数据库结构，检查输出是否完整
- 一份缺少关键信息的输入，检查智能体是否先提问而不是编造
- 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入，检查约束是否仍然有效
常见坑
- 把所有流程都塞进 GEMINI.md，导致每次对话上下文过长。
- 命令名与内置命令或其他命令重名，调用时混淆。
- 只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的数据字典结构不同。
- 没有给出样例，智能体对“好结果”的理解与你不一致；在参考资料里放一两份范例会明显改善。
延伸阅读
- 数据字典生成 · 测试用例
- 数据字典生成 · 极简与进阶
- 数据字典生成 · 定制指南
- 敏感字段识别 · Gemini CLI 版
- 文档库建模 · Gemini CLI 版
- 智能体Skills 分类：625 个技能 × 32 个角度
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。