在 AGENTS.md 里写「查询结果解读」技能：通用编码智能体都能用
「查询结果解读」是数据分析师与运营的高频任务。它的输入通常是查询结果，期望得到的是业务解读。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 AGENTS.md 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 | 查询结果解读（sql-to-insight） |
| 作用 | 把 SQL 查询结果翻译成业务结论 |
| 输入 | 查询结果 |
| 输出 | 业务解读 |
| 形态 | 纯提示词 |
| 风险 | 低 |
| 适用人群 | 数据分析师与运营 |
处理流程分四步：
- 理解查询口径
- 识别关键数字
- 对比基准
- 写结论
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；风险较低，但输出仍需快速过目再使用。
在 AGENTS.md 中是什么形态
AGENTS.md 是放在仓库根目录、写给编码智能体看的说明文件，多个编码智能体工具都会读取它。把常用流程写成其中的一个小节，就相当于给所有智能体装上同一个技能。
根目录的 AGENTS.md 对整个仓库生效；子目录也可以放自己的 AGENTS.md，就近补充或覆盖说明。
示例配置
AGENTS.md 中的小节示例（示意）：
## 查询结果解读（sql-to-insight）
- 何时使用：用户需要把 SQL 查询结果翻译成业务结论
- 输入：查询结果
- 输出：业务解读
- 步骤：
1. 理解查询口径
2. 识别关键数字
3. 对比基准
4. 写结论
- 约束：
- 结论要回到原始数据核对口径，避免把相关当因果。
- 信息不足时先提问，不要自行编造数据或事实。
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」，让智能体在数据分析师与运营提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「结论要回到原始数据核对口径，避免把相关当因果」这类领域规矩，避免智能体自作主张。
安装与启用步骤
- 在仓库根目录打开（或新建）AGENTS.md
- 新增一个以技能名命名的小节，写清何时使用、输入、步骤与约束
- 引用项目里已有的命令和脚本，不要写不存在的命令
- 让智能体执行一次相关任务，检查是否遵循
- 随代码评审一起维护这个小节
实操：一次完整的运行
假设你在表格、数据库与 Notebook中发出这样的请求（虚构示例）：
帮我做一下查询结果解读，材料是附上的查询结果。
智能体识别到任务与「查询结果解读」相关后，会依次理解查询口径、识别关键数字、对比基准、写结论。最终交付业务解读，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始查询结果抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。
测试与验收
让两个不同的编码智能体分别执行同一任务，对比是否都按小节中的步骤进行。
针对这个技能，还建议额外准备：
- 一份信息齐全的标准查询结果，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
- AGENTS.md 越写越长，变成没人维护的百科；每个小节保持一屏以内。
- 写了与实际不符的构建或测试命令，智能体会照做并失败。
- 只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的业务解读结构不同。
- 没有给出样例，智能体对“好结果”的理解与你不一致；在参考资料里放一两份范例会明显改善。
延伸阅读
- 查询结果解读 · MCP 服务 版
- 查询结果解读 · 阿里云百炼智能体应用 版
- 查询结果解读 · 钉钉 AI 助理 版
- 用户分群 · AGENTS.md 版
- 表格数据清洗 · AGENTS.md 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。