把「死锁分析」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（死锁日志），按什么顺序处理，交付什么（原因分析），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

本文介绍如何在 Function Calling 上实现这个技能，包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目说明
技能死锁分析（deadlock-analysis）
作用根据死锁日志分析原因并给出预防建议
输入死锁日志
输出原因分析
形态纯提示词
风险中
适用人群后端与数据工程师

处理流程分四步：

  1. 解析事务与锁
  2. 还原加锁顺序
  3. 找出冲突点
  4. 建议调整顺序或粒度

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；属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点。

在 Function Calling 中是什么形态

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，模型在需要时返回结构化的调用参数，由你的程序执行后再把结果交回模型。

函数定义随每次 API 请求传入；真正的执行逻辑在你的服务端，模型只负责决定是否调用以及填写参数。

示例配置

函数定义示例（示意，字段结构以所用 API 文档为准）：

{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "deadlock_analysis",
    "description": "根据死锁日志分析原因并给出预防建议",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "content": { "type": "string", "description": "死锁日志" },
        "mode": { "type": "string", "enum": ["draft", "review"], "description": "draft 只出草稿，review 需附检查清单" }
      },
      "required": ["content"]
    }
  }
}

示例里最重要的是两处：一是描述（或指令开头）要写明「什么时候用」，让智能体在后端与数据工程师提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「默认使用只读连接，任何写操作都要人工确认」这类领域规矩，避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

  1. 确定技能中哪一步需要程序执行（读取、计算、查询）
  2. 用 JSON Schema 写函数名、描述与参数
  3. 在服务端实现函数，并校验模型给出的参数
  4. 把执行结果作为工具消息交回模型生成最终回答
  5. 记录调用日志，便于排查

实操：一次完整的运行

假设你在数据库客户端与查询工具中发出这样的请求（虚构示例）：

用死锁分析技能处理这份死锁日志，输出原因分析。

智能体识别到任务与「死锁分析」相关后，会依次解析事务与锁、还原加锁顺序、找出冲突点、建议调整顺序或粒度。最终交付原因分析，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始死锁日志抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。

测试与验收

构造参数缺失、参数类型错误和恶意参数三种情况，确认服务端都能拒绝或报错。

针对这个技能，还建议额外准备：

  • 一份信息齐全的标准死锁日志，检查输出是否完整
  • 一份缺少关键信息的输入，检查智能体是否先提问而不是编造
  • 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入，检查约束是否仍然有效

常见坑

  • 直接信任模型返回的参数去执行写操作。
  • 函数描述与实际行为不一致，模型反复调用失败。
  • 只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的原因分析结构不同。
  • 没有给出样例，智能体对“好结果”的理解与你不一致；在参考资料里放一两份范例会明显改善。

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。