「数据比对」智能体 Skill 是什么：能做什么、适合谁、怎么开始
「数据比对」是后端与数据工程师的高频任务。它的输入通常是两份数据，期望得到的是差异报告。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作，很适合封装成智能体 Skill。
一句话说明
「数据比对」技能让智能体比较两份数据集的差异行与差异字段。你提供两份数据，它按固定步骤处理，交付差异报告。
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 技能 | 数据比对（data-diff） |
| 作用 | 比较两份数据集的差异行与差异字段 |
| 输入 | 两份数据 |
| 输出 | 差异报告 |
| 形态 | 带脚本 |
| 风险 | 低 |
| 适用人群 | 后端与数据工程师 |
它解决什么问题
没有技能时，后端与数据工程师每次都要重新描述要求，智能体的输出时详时略、格式不一，关键的检查步骤也经常被跳过。把流程写成技能后：
- 每次都按同样的顺序执行：确定主键→逐行比对→汇总差异类型→输出样例
- 输出结构固定，便于复核和归档
- 领域规矩（如「默认使用只读连接，任何写操作都要人工确认」）写在技能里，不靠临时提醒
适合与不适合
适合：经常处理两份数据、希望结果格式统一、愿意花十分钟把流程写清楚的后端与数据工程师。
不适合：一次性的临时任务；需要大量现场判断、无法写成步骤的工作；以及没有人复核就要直接对外使用的场景。
可以在哪些平台实现
同一个技能的思路可以落在不同平台上，常见选择有：
- Cline Rules：Cline 支持在项目中用
.clinerules写规则（可以是单个文件 - Function Calling：Function Calling（工具调用）是主流大模型 API 的通用能力：你用 JSON Schema 描述函数
- Dify 工作流：Dify 是开源的大模型应用开发平台
- GPTs：GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手
怎么开始
建议先用纯提示词版本在日常对话助手里试几次，确认步骤合理；再按SKILL.md 写法封装成技能；最后用测试用例验收。
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。
智能体与人的分工
技能不是把工作全部交出去，而是把重复、机械的部分交给智能体，人把住判断和责任：
| 步骤 | 智能体负责 | 人负责 |
|---|---|---|
| 确定主键 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 逐行比对 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 汇总差异类型 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 输出样例 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 最终交付 | 整理差异报告 | 决定是否采用、是否对外 |
风险较低，但输出仍需快速过目再使用。
准备一份好范例
在技能的参考资料里放一份你认可的差异报告范例，往往比多写十条规则更有效。好范例应当：
- 来自真实工作，但已去除个人信息和敏感数据
- 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
- 包含一处“需人工确认”的标注示范，让智能体学会如何表达不确定
- 篇幅适中，不要比平时的产出长太多
范例不必多，一到两份即可；太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。
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。