Function Calling 实战:给迁移脚本编写设计 JSON Schema
「迁移脚本编写」是后端与数据工程师的高频任务。它的输入通常是变更需求,期望得到的是迁移与回滚脚本。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作,很适合封装成智能体 Skill。
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 | 迁移脚本编写(migration-writer) |
| 作用 | 为结构变更编写可回滚的迁移脚本 |
| 输入 | 变更需求 |
| 输出 | 迁移与回滚脚本 |
| 形态 | 纯提示词 |
| 风险 | 高 |
| 适用人群 | 后端与数据工程师 |
处理流程分四步:
- 确认当前结构
- 编写升级脚本
- 编写回滚脚本
- 评估锁表风险
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;属于高风险:涉及权限、个人信息或不可逆操作,Skill 只产出建议或草稿,执行前必须人工确认。
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": "migration_writer",
"description": "为结构变更编写可回滚的迁移脚本",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"content": { "type": "string", "description": "变更需求" },
"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
- 确定技能中哪一步需要程序执行(读取、计算、查询)
- 用 JSON Schema 写函数名、描述与参数
- 在服务端实现函数,并校验模型给出的参数
- 把执行结果作为工具消息交回模型生成最终回答
- 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):
用迁移脚本编写技能处理这份变更需求,输出迁移与回滚脚本。
智能体识别到任务与「迁移脚本编写」相关后,会依次确认当前结构、编写升级脚本、编写回滚脚本、评估锁表风险。最终交付迁移与回滚脚本,并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始变更需求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变更需求,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,导致每次输出的迁移与回滚脚本结构不同。
- 高风险技能没有设置人工确认环节,智能体直接执行了不可逆操作。
延伸阅读
- 迁移脚本编写 · 极简与进阶
- 迁移脚本编写 · 定制指南
- 迁移脚本编写 · AGENTS.md 版
- 数据质量规则 · Function Calling 版
- 恢复演练脚本 · Function Calling 版
- 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。