把「SQL 上线审查」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（待执行 SQL），按什么顺序处理，交付什么（审查结论），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

项目说明
技能SQL 上线审查（sql-review-checklist）
作用检查上线 SQL 的风险：无条件更新、大事务、锁
输入待执行 SQL
输出审查结论
形态纯提示词
风险高
适用人群后端与数据工程师

1. 「SQL 上线审查」技能和直接写提示词有什么区别？

技能把步骤、格式和约束固定下来，由平台在相关时自动加载；提示词需要每次手动提供，效果依赖当次写法。

2. 需要会编程吗？

不需要。大部分平台的技能或规则都是写 Markdown 或填表单。

3. 哪个平台最适合？

取决于你在哪里工作：写代码的团队适合 Claude Code、Cursor 等编码工具；业务团队适合 GPTs、扣子、百炼、飞书 aily 等平台。可以先读介绍。

4. 输出可以直接用吗？

不建议。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。

5. 缺资料时会怎样？

如果技能里写了“信息不足先提问”，智能体会先列出缺失项；没写的话可能自行补全，这正是要避免的。

6. 能处理很长的材料吗？

取决于模型上下文长度。材料过长时，建议在技能中要求分段处理并说明处理范围。

7. 数据安全怎么保证？

测试时使用脱敏样例，按最小权限配置工具，并确认平台的数据政策。详见安全审查。

8. 效果不好怎么办？

按故障排查对照症状，一次只改一处并重跑测试。

平台选择建议

同一个「SQL 上线审查」技能可以落在不同平台上，选择时主要看你在哪里工作、要不要执行代码、要不要接外部系统：

  • OpenAI Agents SDK：OpenAI Agents SDK 是一个轻量的智能体开发框架。详见OpenAI Agents SDK 版
  • GPTs：GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手。详见GPTs 版
  • Gemini CLI：Gemini CLI 会读取项目中的 GEMINI.md 作为长期上下文。详见Gemini CLI 版

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，可据此排除不支持相应能力的平台。

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
检查 WHERE 条件按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
估算影响行数按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
检查事务大小按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
建议分批执行按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理审查结论决定是否采用、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审查结论范例，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。