「SQL 方言转换」Skill 组合用法：和相关技能串成流水线
把「SQL 方言转换」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（SQL 与目标数据库），按什么顺序处理，交付什么（转换后的 SQL），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「SQL 方言转换」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 | 种子数据生成 | 为开发库生成符合约束的种子数据 | 插入语句或脚本 |
| 2 | SQL 方言转换 | 把 SQL 从一种数据库方言转换到另一种 | 转换后的 SQL |
| 3 | 分区建议 | 为大表评估分区策略 | 分区方案 |
| 4 | 数据报告叙述 | 把数字结果写成管理层能读懂的报告 | 报告正文 |
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
- 「SQL 方言转换」接收的是SQL 与目标数据库，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：种子数据生成 → SQL 方言转换 → 分区建议 → 数据报告叙述
1. 调用 seed-data-generator，保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 sql-dialect-convert，保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 partition-advisor
4. 调用 report-narrative 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
- 风险较低，但输出仍需快速过目再使用
- 每个技能单独测试通过后再组合
相关技能
什么时候用这个技能
- 手头有SQL 与目标数据库，需要在较短时间内得到转换后的 SQL
- 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
建议把转换后的 SQL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
- 识别方言特性：……
- 替换函数与语法：……
- 处理分页与日期：……
- 标注需验证处：……
## 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
- SQL 方言转换 · Cursor Rules 版
- SQL 方言转换 · Windsurf Rules 版
- SQL 方言转换 · Dify 工作流 版
- 文档库建模 · 组合用法
- CSV 入库 · 组合用法
- 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。