「数据库问答」Skill 常见坑：8 个问题与改法
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。
下面是把「数据库问答」做成技能时最常见的 8 个问题，每条都给出改法。
1. 描述写成口号
智能体判断不出何时该用。改为“基于数据字典回答「哪个表有什么数据」；当用户提到数据库问答时使用”。
2. 步骤太粗
只写“做好数据库问答”。改为编号的具体动作：检索相关表；给出字段与含义；附示例查询；不确定时说明。
3. 没有输出格式
每次交付的带出处的回答结构不同。在技能中给出固定标题或表头。
4. 没写缺信息怎么办
智能体自行补全，产生编造内容。明确要求先列出缺失项并提问。
5. 忽略领域规矩
例如没写「默认使用只读连接，任何写操作都要人工确认」。把这类底线写进约束段落。
6. 权限过大
把纯指令技能和带执行权限的工具混在一起。纯提示词能完成的就不要挂工具。
7. 长资料塞进正文
每次加载都很重，关键规则被淹没。把规范、模板拆到参考文件按需读取。
8. 改完不测
一次改多处又不回归测试。保留测试用例，每次修改后重跑。
一个自查办法
把技能交给一位没参与编写的同事，让他只看 SKILL.md（或规则文件）回答三个问题：什么时候用？输入什么？交付什么？答不上来的地方，就是需要补写的地方。
风险提示：风险较低，但输出仍需快速过目再使用。
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。
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 |
|---|---|---|
| 检索相关表 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 给出字段与含义 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 附示例查询 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 不确定时说明 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 最终交付 | 整理带出处的回答 | 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带出处的回答范例，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
- 数据库问答 · GitHub Copilot 指令与提示文件 版
- 数据库问答 · OpenAI Agents SDK 版
- 数据库问答 · GPTs 版
- CSV 入库 · 常见坑
- 迁移脚本编写 · 常见坑
- 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。