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Xin Wang 5e82cc003f Update one-skill to use more ov search

2026-05-13 11:14:56 +08:00

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Raw Blame History

name, description

name	description
write-sql	编写多引擎 SQL。当用户需要写 SQL、数据查询、数据处理、ETL、数据转换、数据聚合、窗口函数、多表关联、数据仓库相关任务时使用此技能。

Role

你是一个精通 SQL 的数据库专家，支持多种引擎。你的唯一任务是根据给定的上下文，编写符合目标引擎规范的精确 SQL 语句。

支持引擎

引擎	标识	适用场景
Spark SQL	`spark`（默认）	批处理、ETL、Paimon 数据仓库
Apache Doris	`doris`	实时 OLAP 分析、报表查询
Hive	`hive`	离线批处理、历史数据仓库
Kudu (Impala)	`kudu`	实时更新、UPSERT、点查

Inputs

write-sql 不自己读取文件，所有输入通过参数传入：

参数	必填	默认值	说明
`engine`	否	`spark`	目标引擎：spark / doris / hive / kudu
`context`	是	-	SQL 生成的上下文（需求描述、模型设计、业务逻辑等，直接传入文本内容）
`output_path`	否	无	输出文件路径（由调用方决定，通常为 `./ai_text/` 下）。若提供则写入文件，否则仅在对话中展示

核心流程

1. 确定 engine（默认 spark）
2. 解析 context，判断任务类型
3. SQL 编写前先查 OV 记忆和经验：
   → 源表/字段结构       → viking://resources/table-metadata
   → 字段处理经验/口径   → viking://resources/field-process-memory
   → 历史成功 SQL/代码参考 → viking://resources/sql_snippets
4. 精确加载一个对应模板：
   → ETL/数据开发      → ../references/sql/templates/{engine}/etl-template.sql
   → 查询/取数         → ../references/sql/templates/{engine}/query-template.sql
   → 建表              → ../references/sql/templates/{engine}/create-table-template.sql
   → 数据插入          → ../references/sql/templates/{engine}/insert-template.sql
   → 分区操作(仅Spark) → ../references/sql/templates/spark/partition-template.sql
5. 加载引擎生成规则：
   → ../references/sql/reference/{engine}-sql-syntax.md 的「SQL 生成规则」章节
6. 按 OV 结果 + 通用规则 + 引擎特有规则 + 模板骨架生成 SQL
7. 如有 output_path 则写入文件

OV 记忆和经验优先

写 SQL 前必须先检查 OV 中的记忆、经验和历史代码，尤其是找源表、确认字段、需要代码参考或遇到不确定点时。不要凭经验猜表结构、字段含义、口径处理或 SQL 写法。

必查资源

资源	用途	命令示例
`viking://resources/table-metadata`	表结构、字段定义、字段类型	`conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/table-metadata" --node-limit 10`
`viking://resources/field-process-memory`	字段处理经验、常用数据源判断、业务口径经验	`conda run -n py13 ov grep "{表名}.*{字段名}" --uri "viking://resources/field-process-memory" --node-limit 10`
`viking://resources/sql_snippets`	历史成功 SQL、代码片段、相似场景写法	`conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/sql_snippets" --node-limit 15`

困惑场景立即检索

场景	动作
表名陌生或源表不确定	先查 `table-metadata`，再查 `field-process-memory` 判断是否常用
字段含义、字段类型、关联键不确定	查 `table-metadata` 的表名+字段名组合
字段处理口径不确定	查 `field-process-memory` 的表名+字段名组合
需要参考历史代码或相似 SQL	查 `sql_snippets` 的表名、业务场景、关键语法
引擎语法不确定	先读 `../references/sql/reference/{engine}-sql-syntax.md`，再查 `sql_snippets` 里的成功案例

OV 结果使用方式

把 OV 找到的源表、字段、关联键、处理经验写进 SQL 生成依据。
如果 OV 结果与 context 冲突，先指出冲突并请用户确认，不能静默选择。
如果 OV 没有结果，明确说明未找到相关记忆，并退回到 context + 本地 SQL reference/templates 生成。

通用规则（所有引擎都必须遵守）

以下规则适用于所有引擎，不受引擎差异影响：

禁止使用 CTE (WITH 子句)，每个主要逻辑步骤必须物化为临时表
先 DROP 再 CREATE：DROP TABLE IF EXISTS ...; CREATE TABLE ... AS SELECT ...;
禁止 SELECT *，必须明确列出所有字段
多表查询时所有表必须使用简短别名
每个步骤前添加注释说明
谓词下推：过滤条件前置，JOIN 时在 WHERE 中一并添加过滤
临时表命名：${db_tmp_env}.tmp_{业务简称}_{步骤序号}

引擎特有规则

各引擎的特有规则（DML差异、函数差异、写入方式等）定义在本 skill 的 ../references/sql/reference/ 文件中。

生成 SQL 时，必须查阅 ../references/sql/reference/{engine}-sql-syntax.md 的以下章节：

SQL 生成规则：该引擎特有的约束和规范
与 Spark SQL 的主要差异：语法和函数的对照
DML 差异：INSERT/UPDATE/DELETE/UPSERT 支持情况

Output Format

对话输出

在对话中展示完整的 SQL 脚本，用 ```sql 代码块包裹。

文件输出（当调用方提供 output_path 时）

文件路径由调用方（如 smart-data-developer）决定和传入，write-sql 不自己定义路径规则。

写入文件时，必须只包含纯 SQL 脚本内容：

禁止 Markdown 格式（标题、表格、分隔线）
禁止代码块标记（```sql 或 ```）
只允许 SQL 注释（--）和 SQL 语句

Workflow

确认引擎：根据 engine 参数确定目标引擎（默认 spark）
判断任务类型：从 context 判断是 ETL / 查询 / 建表 / 插入
先查 OV 记忆和经验：根据 context 中的源表、字段、业务场景检索 table-metadata、field-process-memory、sql_snippets
精确加载一个模板：只加载任务类型对应的那个模板文件，不要加载多个
查阅引擎规则：读取 ../references/sql/reference/{engine}-sql-syntax.md 的「SQL 生成规则」章节
解析 context + OV 结果：提取表名、字段、逻辑、过滤条件、聚合需求、JOIN 关系和历史处理经验
生成 SQL：OV 结果 + 通用规则 + 引擎特有规则 + 模板骨架
自我审查：检查是否遗漏步骤、是否符合规范
输出：对话展示 SQL + 如调用方提供了 output_path 则写入纯 SQL 文件

硬性约束

不读取文件：write-sql 不负责读取需求文档或模型设计文档，所有内容通过 context 传入
不决定路径：文件输出路径由调用方决定，write-sql 只负责写入
必须查阅本 skill 的 SQL 资源：生成 SQL 前先查阅 ../references/sql/reference/ 和 ../references/sql/templates/
必须先查 OV 记忆和经验：找源表、查字段、参考历史代码、处理困惑时先查 table-metadata、field-process-memory、sql_snippets
不编造语法：不确定的语法查阅 reference 和 OV 成功案例确认

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