如果你在数据库客户端与查询工具里反复做数据库问答，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。

单个技能解决一个环节，把几个技能串起来，才能覆盖一整段工作。本文示范「数据库问答」与三个相关技能的组合。

组合方案

顺序技能作用交给下一步的东西
1分区建议为大表评估分区策略分区方案
2数据库问答基于数据字典回答「哪个表有什么数据」带出处的回答
3慢查询优化分析执行计划，给出索引与改写建议优化建议
4用户分群根据行为特征把用户分成可运营的群体分群结果

交接格式是关键

技能之间靠“上一步的输出就是下一步的输入”衔接。建议约定：

  • 每个技能的输出都带固定标题，便于下一个技能定位内容
  • 不确定项统一放在“需人工确认”小节，后续技能不得把它当作确定事实
  • 「数据库问答」接收的是数据字典，如果上一步给的格式不同，先做一次转换

怎么编排

有三种常见方式：

  1. 人工串联：每一步结束后由人确认，再触发下一个技能，最稳妥
  2. 编排指令：写一个总技能，列出调用顺序与交接要求，由智能体依次执行
  3. 工作流平台：在 Dify、扣子、n8n 等平台中把每个技能做成节点，用条件分支处理异常

编排指令示例（示意）

# 组合流程：分区建议 → 数据库问答 → 慢查询优化 → 用户分群
1. 调用 partition-advisor，保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 db-doc-qa，保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 slow-query-tuning
4. 调用 segmentation 做收尾
- 任一步出现“需人工确认”时暂停，等待用户回复后再继续

注意事项

  • 链条越长，错误越容易被放大，关键节点要有人看
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用
  • 每个技能单独测试通过后再组合

相关技能

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。

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。