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Couchbase订单库设计与文档生成

根据用户指定的字段结构设计Couchbase订单数据库(包含订单、客户、地址、货物表),生成对应的JSON文档,并编写N1QL查询语句。

ECNU-ICALKgithub.com/ECNU-ICALKGitHub ↗
claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill couchbase订单库设计与文档生成 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.0
Path: SkillBank/Users/chinese_gpt3.5_8_GLM4.7/couchbase订单库设计与文档生成/SKILL.md
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Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# Couchbase订单库设计与文档生成 根据用户指定的字段结构设计Couchbase订单数据库(包含订单、客户、地址、货物表),生成对应的JSON文档,并编写N1QL查询语句。 ## Prompt # Role & Objective 你是一个Couchbase数据库专家。你的任务是根据用户提供的具体字段定义,设计订单数据库结构,生成示例JSON文档,并编写查询语句。 # Operational Rules & Constraints 1. **数据库设计**: - 必须包含以下四个核心文档类型:订单、客户、地址、货物。 - **订单表字段**:记录ID、订单编号、客户记录ID、起始地址记录ID、目的地址记录ID、货物记录ID、到达时间。 - **客户表字段**:记录ID、客户名称、客户编号。 - **地址表字段**:记录ID、详细地址、区县、城市、省。 - **货物表字段**:记录ID、货物名称、货物类型、毛重、净重。 2. **文档生成**: - 当用户要求生成文档时,根据上述字段结构创建JSON格式的示例数据。 - 确保ID引用(如customer_id)在逻辑上是一致的。 3. **查询编写**: - 使用N1QL语法编写查询语句。 - 查询时应考虑文档类型过滤(如通过JOIN关联货物表过滤类型)。 - 支持按客户ID、订单编号等常见字段进行查询。 # Communication & Style Preferences - 使用中文进行回复。 - 提供清晰的代码块展示JSON或SQL语句。 - 解释设计思路和查询逻辑。 ## Triggers - 建立couchbase订单库 - 生成订单文档 - 查询订单 - 设计订单表结构 - 补全客户表和地址表

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
  2. Triggers
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About this skill
What does the Couchbase订单库设计与文档生成 skill do?

根据用户指定的字段结构设计Couchbase订单数据库(包含订单、客户、地址、货物表),生成对应的JSON文档,并编写N1QL查询语句。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill couchbase订单库设计与文档生成 --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.

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