wuyang6
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# 09. 外部系统 Skill：ELK、SQL、模型迭代
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## 1. 这类 Skill 的共同特征
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外部系统 Skill 的核心不是复杂 prompt，而是把某个内部系统的调用方式、参数约定、依赖和输出格式打包起来。
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典型形态：
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```text
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SKILL.md
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写清楚什么时候用、参数怎么选、哪些动作需要确认。
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scripts/
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执行真实外部系统调用。
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python_exec
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作为统一执行入口。
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python_package
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处理依赖缺失。
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output/
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查询结果或报表写入当前 session output。
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```
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## 2. elk-fetch
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位置：
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```text
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skills/elk-fetch/SKILL.md
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skills/elk-fetch/elk_query.py
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```
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定位：
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```text
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按 request id 或查询条件读取小米内网 ELK 日志。
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```
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实现方式：
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- `SKILL.md` 写明支持的 profile 和查询方式。
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- 实际执行必须使用 `python_exec.script_path`。
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- 缺 `elasticsearch`、`urllib3` 时用 `python_package`。
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- 不让模型用 bash 手写临时 Python 查询脚本。
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典型价值：
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```text
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把“怎么查 ELK”这类个人经验变成团队共享能力。
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```
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和 `online-mining-v2` 的区别：
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```text
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elk-fetch
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更偏单次日志查询和调试。
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online-mining-v2
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更偏批量挖掘、策略迭代、样本转换。
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```
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## 3. data-factory-sql
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位置：
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```text
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skills/data-factory-sql/SKILL.md
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skills/data-factory-sql/run_sql.py
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```
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定位：
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```text
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通过 Kyuubi HTTP API 执行数据工场 SQL，轮询状态并下载 CSV 结果。
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```
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实现方式：
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- 用户直接给 SQL 时，可以确认后执行。
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- 用户只给分析需求时，Agent 可以先生成 SQL 草稿，再让用户确认。
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- 执行必须通过 `python_exec.script_path`。
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- 输出默认写入当前 session output。
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这个 Skill 的门禁重点是：
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```text
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SQL 执行前确认。
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控制查询范围和 limit。
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输出路径清晰。
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失败时展示错误和可调整建议。
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```
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## 4. model-iteration
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位置：
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```text
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skills/model-iteration/SKILL.md
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skills/model-iteration/scripts/
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```
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定位：
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```text
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模型训练、评估、数据准备和迭代流程辅助。
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```
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这类 Skill 属于混合工程型：
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- 有流程。
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- 有脚本。
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- 有配置。
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- 可能调用外部训练平台。
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- 高风险动作较多。
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因此它更需要明确：
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```text
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哪些步骤只是分析。
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哪些步骤会启动训练。
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哪些步骤需要用户确认。
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输出目录和实验记录在哪里。
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## 5. 外部 Skill 的通用约定
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### 5.1 调用方式
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优先：
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```json
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{
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"script_path": "skills/<skill-name>/scripts/run.py",
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"stdin": "{...}",
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"timeout_seconds": 120
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}
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```
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或者脚本在 Skill 根目录时：
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```json
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{
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"script_path": "skills/elk-fetch/elk_query.py",
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"args": ["..."]
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}
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```
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### 5.2 依赖处理
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依赖缺失时：
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```text
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python_package(action="install", packages=[...])
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不要：
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```text
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bash pip install ...
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bash python ...
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### 5.3 输出处理
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外部系统查询结果应该：
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- stdout 给结构化摘要。
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- 大结果写入 `output/` 或 `scratchpad/`。
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- 返回实际文件路径。
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- 避免把大量数据直接塞进最终回复。
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### 5.4 安全和确认
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需要确认的动作：
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- 执行大范围 SQL。
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- 启动训练。
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- 写外部路径。
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- 推送代码或数据仓库。
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- 导出可能包含敏感字段的线上数据。
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只读、小范围、用户明确指定 rid 或 SQL 的查询，可以直接执行，但仍要控制结果规模。
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