「敏感字段识别」Skill 组合用法：和相关技能串成流水线

把「敏感字段识别」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（表结构与样例（脱敏）），按什么顺序处理，交付什么（敏感字段清单），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

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「敏感字段识别」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	ER 图生成	根据表结构生成实体关系图	Mermaid ER 图
2	敏感字段识别	扫描库表，标出可能包含个人信息的字段	敏感字段清单
3	SQL 上线审查	检查上线 SQL 的风险：无条件更新、大事务、锁	审查结论
4	问卷分析	汇总问卷选择题与开放题	分析报告

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
「敏感字段识别」接收的是表结构与样例（脱敏），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：

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
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
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：ER 图生成 → 敏感字段识别 → SQL 上线审查 → 问卷分析
1. 调用 er-diagram，保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 pii-column-scan，保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 sql-review-checklist
4. 调用 survey-analyzer 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
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
每个技能单独测试通过后再组合

什么时候用这个技能

手头有表结构与样例（脱敏），需要在较短时间内得到敏感字段清单
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

建议把敏感字段清单固定成下面的结构（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
- 按字段名与类型初筛：……
- 抽样判断：……
- 分级标注：……
- 建议脱敏方式：……

## 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。