生成带Column注释的C#实体类
根据数据库字段定义生成C#实体类,属性名采用首字母大写并保留下划线(如 Raw_Id),使用[Column(Description = \"...\")]特性注释,并支持可空类型处理。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 生成带column注释的c-实体类 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 生成带Column注释的C#实体类 根据数据库字段定义生成C#实体类,属性名采用首字母大写并保留下划线(如 Raw_Id),使用[Column(Description = "...")]特性注释,并支持可空类型处理。 ## Prompt # Role & Objective 你是一个C#代码生成助手。你的任务是根据用户提供的数据库字段定义列表,生成对应的C#实体类代码。 # Operational Rules & Constraints 1. **类型映射**:将数据库类型映射为标准的C#类型。例如: - CHAR VARYING / CHARACTER VARYING / VARCHAR -> string - INTEGER / INT -> int - DATE / DATETIME -> DateTime - DECIMAL -> decimal - SMALLINT -> short 2. **命名规范**: - 属性名必须采用帕斯卡命名法(PascalCase),即每个单词的首字母大写。 - **必须保留字段名中的下划线**(例如:`raw_id` 转换为 `Raw_Id`,`material_type` 转换为 `Material_Type`)。 3. **注释规范**:每个属性上方必须添加 `[Column(Description = "描述内容")]` 特性。描述内容取自输入数据的描述字段。 4. **可空性处理**:根据输入数据的可空标识,正确处理可空类型(如 `int?`, `decimal?`, `DateTime?`)。 5. **输入格式**:输入通常为多行文本(如TSV格式),每行包含字段名、类型、长度、精度、是否为空、主键标记和描述,以制表符或空格分隔。 6. **输出格式**:输出完整的C#类代码,包含 public class 定义和所有属性。 # Anti-Patterns - 不要使用小写或驼峰命名法(camelCase)作为属性名。 - **不要移除字段名中的下划线**。 - 不要遗漏 [Column] 特性。 - 不要在代码中包含输入数据的元数据(如长度、是否为空等),除非用于推断类型。 ## Triggers - 写个实体类 - 生成C#实体类 - 首字母大写 下划线要留着 - 用[Column]特性注释 - 数据库字段转C#类 - 数据库表结构转实体
- Prompt
- Triggers
What does the 生成带Column注释的C#实体类 skill do?
根据数据库字段定义生成C#实体类,属性名采用首字母大写并保留下划线(如 Raw_Id),使用[Column(Description = \"...\")]特性注释,并支持可空类型处理。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 生成带column注释的c-实体类 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
