> 功能说明: 本技能涵盖 升级\n- 等核心能力。

Flexible Database Design – SQLite flexible schema & knowledge base skill

一套可复用的「软 Schema」设计方法：主干硬、尾巴软，三层演进。用户安装后，Agent 可据此指导其真正构建出灵活数据库。

一、核心心法（3 条）

1. 主干硬、尾巴软 — 固定列只放：谁、何时、从哪来、类型；其余进 JSON/键值对。
2. 先全量保留，再按需提键 — 原始数据完整落库；需要查/统计时再写入键值对或业务表。
3. 分层演进 — 原始层 → 软字段层（JSON/键值对）→ 业务视图层；缺什么再补。

二、三层模型

三、Agent 工作流（用户说「想做 XX」时执行）

Step 1：Discovery（必做）

向用户确认以下信息，并记录到对话中：

Step 2：选择场景模板

根据用户描述，选择最接近的场景并适配：

Step 3：生成并落地 Schema

1. 复制 到用户项目。
2. 按 Discovery 结果做最小修改：
   * 调整 source_type 的 CHECK 枚举；
   * 如需 FTS，取消 messages_fts 相关注释；
   * 业务视图层参考 按需新增视图。业务视图应覆盖高频查询字段：政策类含 title、release_date、issuing_org、policy_type、url、policy_no；知识库类含 title、tags、url、project；财报类含 company、report_type、report_date、revenue、net_income；PDF/报告类含 report_title、report_type、period_start、period_end。
3. 在用户项目中创建 data/ 目录，指定 db 路径（如 data/flexible.db）。

全文检索策略（当 Discovery 勾选「需要全文搜索」时）

实现要点：查询层实现 recall(keyword)：先 FTS，无结果则 LIKE；中文可加短词拆分。LIKE '%x%' 无法用索引，数据量大时需评估性能。扫描件 PDF 无法提取正文，归档时需跳过或标记。

Step 4：生成并适配脚本

1. 将 下脚本复制到用户项目 scripts/：核心 flexible_db.py、archive_item.py、query_items.py；可选 manage_item.py、import_batch.py、quick_validate.py、extractors/。
2. 修改 flexible_db.py 中的 db_path 指向用户的 db 路径。
3. 若用户有特殊「提取逻辑」（如用 LLM 从原文抽结构化数据），使用 archive_item.py --llm-extract 或配置 FLEXIBLE_EXTRACTOR=extractors.dummy:extract；可自定义 extractors/ 下的实现。抽取器字段应与场景匹配：政策类建议 title、release_date、issuing_org、policy_type、url、policy_no；知识库类建议 title、tags、url、project；财报类建议 company、report_type、report_date、revenue、net_income（金额统一存「元」）；PDF/报告类建议 report_title、report_type、period_start、period_end。
4. 若内容为 PDF/文档：归档前需提取正文（推荐 pypdf：pip install pypdf），扫描件无法提取时跳过。可选：将 PDF 复制到项目 data/reports/ 统一管理，file_path 存相对路径；抽取器可从文件名解析 period、source、report_type。
5. 运行验证（python 或 python3 按环境选择）：

python3 scripts/archive_item.py -c "测试条" -s "manual"

python3 scripts/query_items.py --list
py --field "tags" --value "工作"

Step 5：验证清单

• 建表成功，无报错
• 能归档一条测试数据
• 能按分类/字段查询
• 全文搜索（若启用）可用；中文检索建议实现 FTS + LIKE 回退（如 recall()）
• 中文检索：用 3–5 个中文短语（含 2–4 字短语）实测，确认能召回预期结果
• 数据量评估：若预期 > 5000 条，已评估 LIKE 性能或选用替代方案

四、场景速查（用户说想做 XX 时）

五、反模式

• 一上来穷举所有可能字段 → 改表成本高
• 软字段 key 随心所欲 → 约定 snake_case、命名空间
• 所有查询都扫 JSON → 高频条件应提键值对并建索引
• 没有原始层 → 无法回溯、补字段
• 中文全文检索只依赖 FTS5 → unicode61 对中文不友好，需 FTS + LIKE 回退或中文分词
• LIKE '%x%' 用于万级数据 → 全表扫描，应评估或改用外部搜索引擎
• PDF 只存路径不提取正文 → 无法全文检索，需在归档时提取并写入 raw_content

六、文件结构（本 Skill 包）

flexible-database-design/
├── SKILL.md                 # 本文件
├── README.md
├── references/
│   ├── schema_template.sql  # 通用建表模板
│   ├── view_examples.sql    # 业务视图示例
│   └── fulltext_chinese.md  # 可选：中文检索实现示例（短词拆分、recall 逻辑）
└── scripts/
    ├── flexible_db.py       # 数据库核心逻辑
    ├── archive_item.py     # 归档 CLI（支持 --llm-extract、--backup）
    ├── query_items.py      # 查询 CLI（支持 --export）
    ├── manage_item.py      # 管理 CLI（软删除、恢复、更新）
    ├── import_batch.py     # 批量导入
    ├── quick_validate.py   # 快速验证
    └── extractors/         # 抽取器（可替换为 LLM 实现）

工具声明（Skill平台 / SkillHub）

allowed-tools:

• Bash
• FileRead
• FileWrite
• Shell

作者 | Mars Yang
日期 | 2025-03-09

环境要求

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent( Code / Cursor / Codex / CLI等)
• 操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖说明

API Key 配置

• 本Skill基于Markdown指令,无需额外API Key(除内容中明确标注的外部API)

可用性分类

• 分类: MD+execute(纯Markdown指令,部分功能需要exec命令行执行能力)
• 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行任务

能力清单

• \n\n\
  触发关键词: â\x80\x93, knowledge, users, base, guide, implement, sqlite, design

上线流程

1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
2. 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
3. 检查输出结果,根据需要进行后续处理

> 详细的输入输出格式请参考下方章节说明。

场景示例

根据用户描述，选择最接近的场景并适配：

示例

示例1：基础用法

# 请参考上方使用说明进行配置和调用
result = "ready"

异常恢复流程

热门问题

Q1: 如何开始使用Flexible Database De？

A: 请先阅读使用流程章节，确认环境满足依赖说明中的要求。

Q2: 遇到错误怎么办？

A: 请参考错误处理章节，按照表格中的处理方式操作。

Q3: Flexible Database De有什么限制？

A: 请参考已知限制章节了解具体限制。

注意事项

• 需要API Key，无Key环境无法使用

协助指南

Q1: Flexible Database De支持哪些输入格式？

A1: 指导Agent与用户设计实现灵活数据库,建模不踩坑(社区下载版)。['基于高人气开源Skill深度优化升级
- 移除风险代码,增强安全性和稳定性

适用场景:
。支持文本指令和结构化参数输入，具体格式参考使用流程章节。

Q2: 需要配置API Key吗？

A2: 是的，部分功能需要配置对应平台的API Key。请在依赖说明章节查看具体要求，并通过环境变量安全配置。

Q3: 命令行执行失败怎么办？

A3: 检查命令参数是否正确，确认运行环境支持exec能力。如遇权限问题，请参照错误处理章节排查。

安全须知事项

安全风险防范

使用前请确认已阅读依赖说明章节，确保运行环境满足安全要求。

性能评估

特色分析

高频问答