数据库问答 Skill 一页检查清单
后端与数据工程师经常要做「数据库问答」这类事：基于数据字典回答「哪个表有什么数据」。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。
把下面的清单保存下来，每次使用或修改「数据库问答」技能时过一遍。
编写时
- description 写清做什么、什么时候用
- 输入写明需要数据字典，并要求缺信息先提问
- 步骤为编号列表：检索相关表、给出字段与含义、附示例查询、不确定时说明
- 输出写明带出处的回答的结构
- 约束包含领域底线与不可逆操作的处理方式
- 长资料拆到参考文件
上线前
- 6 类测试输入全部通过
- 权限按最小范围配置
- 技能文件中没有密钥和真实个人信息
- 有负责人和变更记录
每次使用时
- 输入材料已脱敏或确认可以交给所用平台
- 观察智能体是否加载了技能
- 查看“需人工确认”清单
- 对照原始材料抽查关键信息
- 风险较低，但输出仍需快速过目再使用
使用后
- 记录明显的问题样例
- 输出被大幅修改时，分析原因并考虑改技能
- 定期检查平台更新是否影响技能
每一步的快速核对
- 检索相关表
- 给出字段与含义
- 附示例查询
- 不确定时说明
什么时候用这个技能
- 手头有数据字典，需要在较短时间内得到带出处的回答
- 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。
交付物结构示例
建议把带出处的回答固定成下面的结构（示意），方便复核与归档：
## 结论
一句话说明最重要的发现或结果
## 主要内容
- 检索相关表：……
- 给出字段与含义：……
- 附示例查询：……
- 不确定时说明：……
## 依据
- 引用输入中的具体位置或数据
## 需人工确认
- ……（没有则写“无”）
结构固定之后，复核的人只要先看“结论”和“需人工确认”两部分，就能快速判断结果能否使用。
平台选择建议
同一个「数据库问答」技能可以落在不同平台上，选择时主要看你在哪里工作、要不要执行代码、要不要接外部系统：
- GitHub Copilot 指令与提示文件：GitHub Copilot 支持仓库级自定义指令文件
.github/copilot-instructions.md。详见GitHub Copilot 指令与提示文件 版 - OpenAI Agents SDK：OpenAI Agents SDK 是一个轻量的智能体开发框架。详见OpenAI Agents SDK 版
- GPTs：GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手。详见GPTs 版
这个技能纯指令型，不需要额外脚本或外部连接，复制到大多数平台都能用，可据此排除不支持相应能力的平台。
延伸阅读
- 数据库问答 · 安全审查
- 数据库问答 · 效果评估
- 数据库问答 · Claude 应用中的 Skills 版
- CSV 入库 · 检查清单
- 迁移脚本编写 · 检查清单
- 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。