基于 Qwen Code Skills 实践构建自定义数据分析智能体-平芜编程栈

一、Qwen Code Skills

Qwen Code是一个面向开发者的智能编码助手，类似于Claude Code，随着Claude Code推出Skills功能，Qwen Code也迅速集成了相关功能，通过Skills可以将专业知识打包成可发现的功能。每个技能由一个SKILL.md文件组成，其中包含模型在相关时可以加载的指令，以及可选的支持文件如脚本和模板。

本文将基于Qwen Code Skills功能构建一个数据库查询Skill，并基于该Skill实现数据方面的问答、分析、以及能够根据数据自动生成分析页面。实验效果如下所示：

其中实验使用数据会在下方实验时说明

技能调用问答：

技能调用、分析生成报表：

生成效果：

在开始实验前，先简单介绍下Qwen Code Skills的使用过程。

1.1 Qwen Code Skills 使用介绍

官方文档地址：

https://qwenlm.github.io/qwen-code-docs/zh/users/features/skills/

Skills功能目前是是实验阶段，需要更新至最新版本的Qwen Code，并且启动时使用--experimental-skills开启Skills功能，例如：

qwen --experimental-skills

Skills技能可以放在个人名下或项目名下，个人技能在所有的项目中都可以使用用，技能信息存储在~/.qwen/skills/中，例如：

mkdir-p~/.qwen/skills/my-skill-name

项目技能可以与团队共享，技能信息存储在项目内的.qwen/skills/中，例如：

mkdir-p.qwen/skills/my-skill-name

在技能目录下必须要有SKILL.md描述技能，示例模版如下：

--- name: your-skill-name description: 简要描述此技能的作用以及何时使用它 --- # 你的技能名称 ## 指令 为 Qwen Code 提供清晰、逐步的指导。

其中name和description不可为空！Qwen Code会验证其中的内容。

额外文件支持，可以根据具体需要添加：

my-skill/ ├── SKILL.md(必需)├── reference.md(可选文档)├── examples.md(可选示例)├── scripts/ │ └── helper.py(可选工具)└── templates/ └── template.txt(可选模板)

二、构建自定义 Skill 数据分析智能体

2.1 使用数据说明

其中分析数据采用数据采用COVID-19测试案例，包括：美国2021-01-28号，各个县county的新冠疫情累计案例信息，包括确诊病例和死亡病例，数据格式如下所示：

date（日期）,county（县）,state（州）,fips（县编码code）,cases（累计确诊病例）,deaths（累计死亡病例） 2021-01-28,Pike,Alabama,01109,2704,35 2021-01-28,Randolph,Alabama,01111,1505,37 2021-01-28,Russell,Alabama,01113,3675,16 2021-01-28,Shelby,Alabama,01117,19878,141 2021-01-28,St. Clair,Alabama,01115,8047,147 2021-01-28,Sumter,Alabama,01119,925,28 2021-01-28,Talladega,Alabama,01121,6711,114 2021-01-28,Tallapoosa,Alabama,01123,3258,112 2021-01-28,Tuscaloosa,Alabama,01125,22083,283 2021-01-28,Walker,Alabama,01127,6105,185 2021-01-28,Washington,Alabama,01129,1454,27

下载地址如下：

https://github.com/BIXUECHAO/covid-19-tes-data/blob/main/us-covid19-counties.csv

创建数据表，并导入上述数据：

CREATETABLE`us_covid19_counties`(`date`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_ai_ciDEFAULTNULLCOMMENT'日期',`county`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_ai_ciDEFAULTNULLCOMMENT'县',`state`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_ai_ciDEFAULTNULLCOMMENT'州',`fips`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_ai_ciDEFAULTNULLCOMMENT'县编码code',`cases`intDEFAULTNULLCOMMENT'累计确诊病例',`deaths`intDEFAULTNULLCOMMENT'累计死亡病例')ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ciCOMMENT='COVID-19 案例';

2.2 构建 Skill

在项目的目录下创建.qwen/skills/db技能包，整体结构如下所示：

.qwen/skills/db/ ├── SKILL.md ├── scripts/ │ └── run_sql.py

其中scripts/run_sql.py用于动态查询数据库中的数据，接收一个SQL参数，通过bash指令运行。

2.2.1 编写 SKILL.md

主要描述出技能的能力，这里数据查询的场景，可以放入表结构，如果表特别多的情况下，也可以写一个scripts脚本动态获取。另外为了更好的让大模型处理，最好提供调用脚本的指令示例。

内容示例如下所示，注意Python路径修改为你电脑的实际路径，如果配置了环境变量可直接改为python -u scripts/run_sql.py --sql "{sql}"：

--- name: db-skill description: COVID-19数据查询, 包括：美国 2021-01-28 号，各个县county的新冠疫情累计案例信息，包括确诊病例和死亡病例 --- # 数据查询 ## 数据表结构 ``sql CREATE TABLE `us_covid19_counties` ( `date` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL COMMENT '日期', `county` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL COMMENT '县', `state` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL COMMENT '州', `fips` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL COMMENT '县编码code', `cases` int DEFAULT NULL COMMENT '累计确诊病例', `deaths` int DEFAULT NULL COMMENT '累计死亡病例' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='COVID-19 案例'; `` ## 数据样例 ``data date（日期）,county（县）,state（州）,fips（县编码code）,cases（累计确诊病例）,deaths（累计死亡病例） 2021-01-28,Pike,Alabama,01109,2704,35 2021-01-28,Randolph,Alabama,01111,1505,37 2021-01-28,Russell,Alabama,01113,3675,16 2021-01-28,Shelby,Alabama,01117,19878,141 2021-01-28,St. Clair,Alabama,01115,8047,147 2021-01-28,Sumter,Alabama,01119,925,28 2021-01-28,Talladega,Alabama,01121,6711,114 2021-01-28,Tallapoosa,Alabama,01123,3258,112 2021-01-28,Tuscaloosa,Alabama,01125,22083,283 2021-01-28,Walker,Alabama,01127,6105,185 2021-01-28,Washington,Alabama,01129,1454,27 `` ## 指令 运行辅助脚本： ``bash # 查询天气 E:\anaconda\conda\envs\openai\python.exe -u scripts/run_sql.py --sql "{sql}" `` ## 示例 - 统计每个州的累计确诊病例 ``bash E:\anaconda\conda\envs\openai\python.exe -u scripts/run_sql.py --sql "SELECT state, COUNT(*) AS total_cases FROM us_covid19_counties GROUP BY state ORDER BY total_cases DESC" ``

2.2.2 编写 scripts 脚本

添加一个run_sql.py脚本，执行用户数据的查询动作，放在.qwen/skills/db/scripts下，内容如下所示：

importjsonimportargparseimportpymysqldefget_conn():returnpymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,database="test3",user="root",password="root",autocommit=True)defquery(sql):conn=get_conn()cursor=conn.cursor()cursor.execute(sql)columns=[column[0]forcolumnincursor.description]res=list()forrowincursor.fetchall():res.append(dict(zip(columns,row)))cursor.close()conn.close()returnresdefrun_sql(sql:str):"""执行MySQL SQL语句查询数据，一次仅能执行一句SQL！"""try:ifnotsql:print("请传递需要查询的SQL！")returnfetch=query(sql)print(f"数据库查询结果: \n{fetch}")exceptExceptionase:print(f"执行SQL错误：{str(e)},请修正后重新发起。")if__name__=='__main__':parser=argparse.ArgumentParser(description="Run a SQL query.")parser.add_argument('--sql',type=str,required=True,help='SQL query to execute')args=parser.parse_args()sql=args.sql run_sql(sql)