name: database-agent description: 本技能應用於 Java 後端開發場景中的資料庫操作。提供慢 SQL 智慧分析、表結構規範巡檢、安全資料訂正與測試資料自動生成的自動化輔助能力。當用戶請求資料庫最佳化、schema 驗證、安全資料更新或需要為資料庫生成測試資料時使用此技能。

Database Agent 資料庫智慧助手

概述

本技能為 Java 後端開發提供智慧資料庫輔助能力，支援慢 SQL 分析、表結構規範巡檢、安全資料訂正和測試資料生成等自動化功能。可自動識別索引缺失、全表掃描、欄位不規範等問題，生成最佳化建議與修復指令碼；在資料訂正時自動校驗風險，防止無 WHERE 條件更新刪除；並根據表結構智慧生成業務合規的測試資料，大幅提升資料庫開發與維護效率。

核心能力

1. 慢 SQL 分析

何時使用： 使用者報告慢查詢、效能問題或需要 SQL 最佳化時。

功能特性： - 解析 SQL 執行計劃，識別效能瓶頸 - 檢測全表掃描、缺失索引和低效 JOIN - 分析慢查詢日誌，定位問題查詢 - 生成最佳化建議和索引建立指令碼

使用方法： 1. 使用 scripts/analyze_slow_sql.py 分析 SQL 語句或執行計劃 2. 參考 references/sql_optimization_rules.md 瞭解最佳化模式 3. 生成包含具體建議的報告

示例場景： - "分析這條慢 SQL：SELECT * FROM orders WHERE user_id = ?" - "最佳化這個執行太慢的查詢" - "查詢這個查詢為什麼做全表掃描"

2. 表結構規範巡檢

何時使用： 使用者需要根據最佳實踐和標準驗證資料庫 schema 時。

功能特性： - 檢查欄位命名規範（snake_case、無保留字） - 驗證資料型別和長度 - 檢測缺失的主鍵或索引 - 識別不合規的預設值或可空欄位 - 生成規範報告和修復指令碼

使用方法： 1. 使用 scripts/check_schema_compliance.py 檢查表結構 2. 參考 references/database_standards.md 瞭解規範規則 3. 使用 scripts/generate_report.py 匯出結果到 Excel 報告

示例場景： - "檢查這個表結構是否符合最佳實踐" - "驗證我們的資料庫 schema 是否符合標準" - "為所有表生成規範報告"

3. 安全資料訂正

何時使用： 使用者需要安全地執行批次資料更新或刪除時。

功能特性： - 驗證 UPDATE/DELETE 語句的安全風險 - 檢測缺失的 WHERE 子句（防止全表更新/刪除） - 識別危險操作（如更新主鍵） - 要求對高風險操作進行確認 - 生成備份和回滾指令碼

使用方法： 1. 使用 scripts/validate_data_correction.py 檢查 SQL 安全性 2. 參考 references/safe_operation_guidelines.md 瞭解風險模式 3. 執行前必須生成回滾指令碼

示例場景： - "將所有使用者狀態更新為啟用" - "刪除 1 年前的記錄" - "幫我安全地訂正這些資料"

關鍵安全規則： - 永遠不要執行沒有 WHERE 子句的 UPDATE/DELETE - 始終生成備份指令碼 - 對影響超過 1000 行的操作要求明確確認 - 記錄所有資料訂正操作

4. 測試資料生成

何時使用： 使用者需要用真實資料填充測試環境時。

功能特性： - 根據表結構智慧生成測試資料 - 遵循外部索引鍵關係 - 支援自定義資料模式（郵箱、電話、日期） - 生成業務合規資料（如有效的訂單金額、真實的姓名） - 按正確的依賴順序建立資料

使用方法： 1. 使用 scripts/generate_test_data.py 建立測試資料 2. 參考 references/test_data_patterns.md 瞭解資料生成規則 3. 通過 JSON 配置檔案配置數量和模式

示例場景： - "為資料庫生成 1000 個測試使用者" - "建立包含真實資料的樣本訂單" - "用樣本資料填充測試環境"

工作流程

SQL 分析任務

1. 接收 SQL 語句或執行計劃
2. 執行 scripts/analyze_slow_sql.py 識別問題
3. 生成最佳化建議
4. 可選地建立索引建立指令碼

Schema 驗證任務

1. 連線資料庫或接收 DDL 語句
2. 執行 scripts/check_schema_compliance.py
3. 生成規範報告
4. 可選地生成修復指令碼

資料訂正任務

1. 接收 UPDATE/DELETE SQL 語句
2. 執行 scripts/validate_data_correction.py 進行安全檢查
3. 如果安全，生成備份指令碼
4. 要求使用者確認
5. 執行並記錄日誌

測試資料生成任務

1. 接收表結構或連線資料庫
2. 配置資料模式和數量
3. 執行 scripts/generate_test_data.py
4. 按依賴順序生成 INSERT 語句

資源

scripts/ 指令碼目錄

更多技能請訪問小蔥技能站7w4.net。

• analyze_slow_sql.py - 分析 SQL 效能並生成最佳化建議
• check_schema_compliance.py - 根據標準驗證表結構
• validate_data_correction.py - 驗證資料修改操作的安全性
• generate_test_data.py - 根據表結構生成智慧測試資料
• generate_report.py - 匯出分析結果到 Excel 格式
• database_connector.py - JDBC 資料庫連線工具

references/ 參考文件

• sql_optimization_rules.md - SQL 最佳化最佳實踐和模式
• database_standards.md - 資料庫命名約定和設計標準
• safe_operation_guidelines.md - 資料操作的風險模式和安全規則
• test_data_patterns.md - 資料生成模式和業務規則

assets/ 資產檔案

• compliance_rules.json - 可配置的規範規則定義
• test_data_config.json - 測試資料生成配置模板
• report_template.xlsx - 規範報告的 Excel 報告模板

重要提示

• 執行資料庫操作前始終驗證使用者許可權
• 記錄所有操作以便審計追蹤
• 為任何資料修改生成回滾指令碼
• 首先在非生產環境中測試生成的指令碼
• 遵守資料庫連線限制和查詢超時
• 對大數據量使用批次操作

這個 Skill 整體質量不錯，功能齊全，文件寫得很清楚。最大的優點是安全意識很強，做資料修改時會自動檢測各種風險，防止誤操作導致資料丟失。另一個優點是參考資料很豐富，有最佳化規則、命名規範等可以參考。美中不足的是有個模板檔案找不到，部分功能比較單一。另外用之前需要安裝幾個第三方庫，官方沒有提前說明。總體來說，這是一個值得信賴的工具，做資料庫相關工作時可以放心使用。