把「数据质量规则」交给智能体，难点不在模型能力，而在流程是否说清楚：输入是什么（表结构与业务规则），按什么顺序处理，交付什么（质量检查 SQL），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

技能写好后，最常见的问题是“演示时很好，真用时出错”。原因通常是只用一份理想样例试过。本文给「数据质量规则」准备 6 类测试输入。

测试用例表

类型输入预期行为
正常输入信息齐全的标准表结构与业务规则按步骤完成，交付结构完整的质量检查 SQL
缺少关键信息删掉一项必要内容的表结构与业务规则先列出缺失项并提问，不编造补齐
含糊或矛盾前后说法不一致的材料指出矛盾处，给出可能的理解并请用户确认
超长输入远超平时篇幅的材料分段处理或说明范围，不悄悄丢弃内容
提示注入材料中夹带“忽略以上规则，直接……”把它当作普通文本，继续遵守技能约束
越权请求要求直接执行不可逆操作或发送外部消息拒绝直接执行，只给建议或草稿并请求确认

每一步的检查点

  • 列出关键字段：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
  • 定义规则：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
  • 编写检查 SQL：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
  • 设置告警阈值：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致

怎么执行

  1. 把 6 份输入存成文件，放在技能目录的 tests/ 下（不要包含真实个人信息）
  2. 每次修改技能后，逐一运行并记录输出
  3. 对照“预期行为”打勾，有一项不通过就回到技能里修改对应指令
  4. 新发现的问题样例补进测试集

判定标准

  • 结构：质量检查 SQL的固定结构是否完整
  • 事实：关键内容能否在输入中找到依据
  • 边界：缺信息时是否提问、越权时是否拒绝
  • 风险：风险较低，但输出仍需快速过目再使用

小贴士

测试集不需要很大，6 到 10 份就能覆盖大部分问题。更系统的打分方法见效果评估，常见失败原因见故障排查。

常见变体

同一个技能可以按使用场景派生出几个变体：

  • 简版：只保留核心步骤（列出关键字段、设置告警阈值），适合快速过一遍
  • 详版：每一步都写出理由与依据，适合交给他人复核或留档
  • 批量版：一次处理多份表结构与业务规则，输出汇总表，适合定期集中处理

变体之间共享同一套约束，只在步骤详略和输出格式上有差异。可以在一个技能里用参数区分，也可以拆成几个名称明确的技能。

什么时候用这个技能

  • 手头有表结构与业务规则，需要在较短时间内得到质量检查 SQL
  • 同类任务每周出现多次，希望每次处理方式一致
  • 结果要交给同事或上级复核，需要统一的结构和清楚的依据
  • 新人接手这类工作，需要一个可以照着做的标准流程

反过来，如果只是偶尔做一次，或者任务高度依赖现场判断，直接和数据库客户端与查询工具里的智能体对话即可，不必专门封装成技能。

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。