BD text-to-sql-query
Запрашивайте базу данных розничной торговли напрямую с помощью Text-to-SQL. На основе описания пользователя на естественном языке генерирует SQL-запрос и выполняет его. Этот Skill не зависит от семантического слоя или платформы метрик, а напрямую генерирует SQL на основе схемы базы данных. Сценарии использования: когда пользователю нужно запрашивать розничные данные, генерировать SQL-запросы, анализировать данные о продажах/клиентах/товарах.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«直接通过 Text-to-SQL 方式查询零售数据库。根据用户自然语言描述，生成 SQL 查询语句并执行。 本 Skill 不依赖语义层或指…»
直接通过 Text-to-SQL 方式查询零售数据库。根据用户自然语言描述，生成 SQL 查询语句并执行。 本 Skill 不依赖语义层或指标平台，而是直接基于数据库 schema 生成 SQL。 触发场景：用户需要查询零售数据、生成 SQL 查询、分析销售/客户/商品数据时使用。
Запрашивайте базу данных розничной торговли напрямую с помощью Text-to-SQL.
Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5522 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5522 токенов
- 100Шаги. Шагов: 61
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -232 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 48 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
- +4Есть примеры (23 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.