「迁移脚本编写」智能体 Skill 是什么：能做什么、适合谁、怎么开始
把「迁移脚本编写」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（变更需求），按什么顺序处理，交付什么（迁移与回滚脚本），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
一句话说明
「迁移脚本编写」技能让智能体为结构变更编写可回滚的迁移脚本。你提供变更需求，它按固定步骤处理，交付迁移与回滚脚本。
| 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 |
它解决什么问题
没有技能时，后端与数据工程师每次都要重新描述要求，智能体的输出时详时略、格式不一，关键的检查步骤也经常被跳过。把流程写成技能后：
- 每次都按同样的顺序执行：确认当前结构→编写升级脚本→编写回滚脚本→评估锁表风险
- 输出结构固定，便于复核和归档
- 领域规矩（如「默认使用只读连接，任何写操作都要人工确认」）写在技能里，不靠临时提醒
适合与不适合
适合：经常处理变更需求、希望结果格式统一、愿意花十分钟把流程写清楚的后端与数据工程师。
不适合：一次性的临时任务；需要大量现场判断、无法写成步骤的工作；以及没有人复核就要直接对外使用的场景。
可以在哪些平台实现
同一个技能的思路可以落在不同平台上，常见选择有：
- OpenAI Agents SDK：OpenAI Agents SDK 是一个轻量的智能体开发框架
- n8n AI Agent：n8n 是可自托管的工作流自动化工具
- Claude Code Skill：Claude Code 的 Agent Skills 以文件夹为单位：一个 SKILL.md（YAML 头写 name 与 description）加上可选的脚本和参考资料。智能体平时只看到 description
- AGENTS.md：AGENTS.md 是放在仓库根目录、写给编码智能体看的说明文件
怎么开始
建议先用纯提示词版本在日常对话助手里试几次，确认步骤合理；再按SKILL.md 写法封装成技能；最后用测试用例验收。
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。
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 |
|---|---|---|
| 确认当前结构 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 编写升级脚本 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 编写回滚脚本 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 评估锁表风险 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 最终交付 | 整理迁移与回滚脚本 | 决定是否采用、是否对外 |
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。
准备一份好范例
在技能的参考资料里放一份你认可的迁移与回滚脚本范例，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
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。