数据库调度工具

数据库调度工具，支持备份、定时任务管理、任务执行日志。 使用场景： - 用户说"备份数据库" → backup - 用户说"定时任务" → task - 用户说"查看任务日志" → logs 用法： - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler b...

Security Scan

Skill's purpose (drive a dbskiter CLI) is plausible, but the instructions omit key operational dependencies (the dbskiter binary and database credentials) and give the agent authority to run daemons and backups without specifying how to authenticate or where data will be stored.

Purpose & Capability

The SKILL.md describes a DB scheduler that runs the 'dbskiter' CLI — that is coherent with the name/description. However the skill metadata does not declare the dbskiter binary as a required dependency nor provide an install method, which is an important missing piece for a CLI-driven skill.

Instruction Scope

Instructions explicitly tell the agent to run potentially high-impact commands (backups, start/stop scheduler daemon, create/submit workflows) but do not explain how to obtain or supply database credentials, how to choose the <database> value, or how to confirm destructive actions. The agent is instructed to parse and summarize outputs and logs — acceptable — but the steps grant broad discretion to perform system-level operations without safety checks or credential-handling guidance.

Install Mechanism

There is no install spec (instruction-only skill). That is low risk from an installation perspective, but also means the skill assumes the dbskiter binary is already present and trusted. The absence of an install or verification step is an omission the operator should address.

Credentials

The metadata lists no required env vars or credentials, yet the commands necessarily require access to the target database (credentials, network access) and filesystem (output-dir, daemon control). This mismatch is problematic: the skill should declare how authentication occurs (env vars, config file, socket) and what privileges it needs.

Persistence & Privilege

always:false and default autonomous invocation are normal. The skill does not request permanent platform-level privileges or claim to modify other skills' configs.

What to consider before installing

Before installing or enabling this skill: (1) Confirm you have a trusted 'dbskiter' binary available and consider adding it to the skill's required binaries or providing an install/verification step. (2) Determine how dbskiter authenticates to your databases (env vars, config files, system accounts) and avoid giving the agent broad access to permanent secrets — require explicit user confirmation for actions that need credentials. (3) Be cautious about allowing the agent to start/stop daemons or run backups automatically; require interactive approval for destructive or privileged operations. (4) Verify where backups are stored, whether they are encrypted, and whether the agent/service has permission to write there. (5) If you will use this in production, request the author add explicit required env/config entries (DB host/user/password, credential file path), an install spec or provenance for dbskiter, and safety checks (confirmations, dry-run mode). These changes will reduce the current gaps that make the skill suspicious.

数据库调度 Skill

目标

当用户提到以下关键词时，使用此skill：

用户说法	执行命令	说明
"备份数据库"	dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler backup	执行备份
"定时任务"	dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler task	管理定时任务
"任务日志"	dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler logs	查看执行记录
"启动调度器"	dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler daemon start	启动自动执行
"停止调度器"	dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler daemon stop	停止自动执行
"调度器状态"	dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler daemon status	查看运行状态
"创建工作流"	dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler workflow create	创建DAG工作流
"执行工作流"	dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler workflow submit	提交工作流执行

核心命令

1. 备份数据库

dbskiter --database=<数据库名> scheduler backup --type=full

参数：

• --type: full(全量) | incremental(增量)
• --compress: 压缩备份
• --tables: 指定表（逗号分隔）
• --output-dir: 输出目录

2. 定时任务管理

# 列出所有任务
dbskiter --database=<数据库名> scheduler task list

# 添加任务（每天凌晨2点执行备份）
dbskiter --database=<数据库名> scheduler task add daily_backup "0 2 * * *" --type=backup

# 删除任务
dbskiter --database=<数据库名> scheduler task remove daily_backup

# 启用/禁用任务
dbskiter --database=<数据库名> scheduler task enable daily_backup
dbskiter --database=<数据库名> scheduler task disable daily_backup

# 立即执行任务
dbskiter --database=<数据库名> scheduler task run daily_backup

Cron表达式格式：分 时 日 月 周

表达式	含义
0 2 * * *	每天凌晨2点
0 */6 * * *	每6小时
0 0 * * 0	每周日

3. 查看任务日志

# 查看所有日志
dbskiter --database=<数据库名> scheduler logs

# 查看特定任务日志
dbskiter --database=<数据库名> scheduler logs --task=daily_backup

# 只看失败日志
dbskiter --database=<数据库名> scheduler logs --status=failed

4. 调度器守护进程管理

# 启动调度器（后台自动执行定时任务）
dbskiter --database=<数据库名> scheduler daemon start

# 查看调度器状态
dbskiter --database=<数据库名> scheduler daemon status

# 停止调度器
dbskiter --database=<数据库名> scheduler daemon stop

使用流程：

1. 添加定时任务：dbskiter --database=<name> scheduler task add daily_backup "0 2 * * *"
2. 启动调度器：dbskiter --database=<name> scheduler daemon start
3. 调度器每30秒检查一次，到达执行时间自动运行任务
4. 查看日志：dbskiter --database=<name> scheduler logs

5. DAG工作流管理

# 创建工作流
dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow create maintenance --desc="日常维护"

# 添加任务到工作流
dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow add-task maintenance backup --type=backup
dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow add-task maintenance analyze --type=analyze --depends=backup

# 查看工作流状态
dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow status maintenance

# 执行工作流
dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow submit maintenance

# 列出所有工作流
dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow list

工作流特点：

• 支持任务依赖（DAG）
• 按拓扑排序自动确定执行顺序
• 依赖任务失败会中断后续执行

AI决策流程

场景1：用户说"备份数据库"

步骤1：确认备份类型（默认full）
步骤2：执行 dbskiter --database=<name> scheduler backup --type=full
步骤3：总结备份结果

场景2：用户说"每天凌晨2点自动备份"

步骤1：执行 dbskiter --database=<name> scheduler task add daily_backup "0 2 * * *"
步骤2：确认任务已添加
步骤3：提示用户任务已启用

场景3：用户说"查看备份任务执行情况"

步骤1：执行 dbskiter --database=<name> scheduler logs --task=daily_backup
步骤2：分析执行记录
步骤3：报告成功/失败情况

输出解读

任务列表输出

============================================================
摘要: 共3个任务（2个启用，1个禁用）
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任务名称             类型       调度            状态     下次执行
--------------------------------------------------------------------------------
daily_backup         backup     0 2 * * *       启用     2026-04-23T02:00:00
weekly_analyze       analyze    0 0 * * 0       启用     2026-04-27T00:00:00
old_cleanup          vacuum     0 3 1 * *       禁用     未知

提示: 使用 'scheduler task add' 添加新任务

任务日志输出

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摘要: 共5条日志记录 (任务: daily_backup)
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时间                 任务                 状态     耗时       结果
------------------------------------------------------------------------------------------
2026-04-22T02:00:00  daily_backup         [OK]     45.2s      备份成功
2026-04-21T02:00:00  daily_backup         [OK]     42.8s      备份成功
2026-04-20T02:00:00  daily_backup         [FAIL]   -          磁盘空间不足