prisma-client-api (prisma/skills)
提供 Prisma Client 查詢、篩選、運算子與方法參考，涵蓋 CRUD、關聯與交易。
prisma-client-api：沒有可測量的效果：18 次執行全部通過每一項檢查（對照組 5.0、一句話提示組 5.0、技能組 5.0）；模型本來就能寫出道地的 Prisma 程式碼。
Codex CLI · gpt-6-astra
24.0 / 30
相對未使用技能的提升：+0.00 · 視情況推薦 · 18 次執行
視情況推薦：提升幅度 +0.00 低於 +1.0。推薦條件為總分至少 22/30、產出品質至少 3.5、提升幅度至少 +1.0。
SOTA
透過使用 Codex 測試。
涵蓋 Codex, Claude Code
Codex CLI 0.166（SOTA 等級）：18 次評分執行。依我們的等級規則，在這裡通過也涵蓋 Claude Code；但這不代表第二等級的結果。
分數
每個維度為 0 到 5 分，六個維度相加即為滿分 30 的總分。每個維度都是 5 分最好。成本 5 分代表便宜又快速；安裝 5 分代表容易安裝。
- 觸發可靠性
- 5.0
- 相對未使用技能的提升
- 2.0
- 產出品質
- 5.0
- Token 與時間成本
- 5.0
- 安裝與可攜性
- 3.0
- 安全性
- 4.0
安全審查
安全靜態掃描：9 CRITICAL / 9 HIGH / 0 MEDIUM。人工審查：可在無網路沙箱中安全執行（已說明掃描器的發現）。掃描結果不能證明技能一定安全。
安裝
npx skills@latest add prisma/skills --skill prisma-client-api
固定 Commit: 8ea289b730c2e89f7ff1f518af128b113d842a92
測試日期: 2026-11-02
我們測了什麼
- 依描述撰寫型別化查詢 — 使用 Prisma Client 撰寫 src/queries.ts，包含以下函式：getUserWithPosts(id) 回傳該使用者及僅限已發布的文章，依最新排序，最多 10 篇；searchPosts(term, cursor?) 為游標分頁（每頁 20 筆）、不分大小寫的標題搜尋；upsertUser(…
- 移除 N+1 查詢 — src/report.ts 在大型資料表上很慢。請修正 src/report.ts 的效能問題，並維持相同的回傳結構。
- 審查 Prisma 程式碼的錯誤 — 請審查 src/search.ts 和 src/report.ts 是否有 Prisma 錯誤及任何有風險的地方；依嚴重程度由高到低列出問題。不要修改任何檔案。
優點
- 技能即使未被點名也會被採用：6/6 次實驗組執行都讀取了技能檔案。
- 沒有 Token 額外負擔：Token 用量是未使用技能的 1.05 倍。
- 使用技能後的絕對品質很高：5.0 / 5。
缺點
- 相較於未使用技能，沒有可測量的提升（+0.00，落在雜訊範圍內）。
- 一句話提示得分 5.0，使用技能則為 5.0（+0.00）。
- 對照組本來就拿到 5.0：這是天花板效應，因此測試無法顯示提升。
- 每個任務的每個組別 n=2；約 1 分以內的差異屬於雜訊。
評測
在專用的 Windows 測試電腦上執行 Codex CLI 0.166（gpt-6-astra，低推理），每次執行都使用全新的暫存專案，以及臨時的 HOME/TMPDIR/快取；技能分成已安裝（實驗組）、未安裝（對照組），以及未安裝但把技能的核心要求濃縮成一句話附加在提示詞後（一句話提示組）。每個任務的每個組別各執行 2 次，關閉網路，封鎖 /tmp 寫入。提示詞從未提及技能（下方註明者除外）。使用一個小型 Prisma 專案（schema、seed、src 檔案）。任務：撰寫 src/queries.ts，包含五個型別化的查詢函式（使用者及其最近 10 篇已發布文章、以游標分頁且不分大小寫的搜尋、upsert、原子性的文章轉移、groupBy 計數）；修正 src/report.ts 的 N+1，同時維持輸出結構；審查兩個檔案中的 Prisma 錯誤（一個用字串插值組出的 raw query 等）。提示詞未指名 Prisma 功能。一句話提示組則用一句話列出這些慣用做法。
三組對照
| 組別 | 平均分數（0-5） | 每次執行 Token 用量 |
|---|---|---|
| 未使用技能 | 5.0 | 92k |
| 一句話提示 | 5.0 | 88k |
| 使用技能 | 5.0 | 97k |
以 Codex CLI 執行 18 次，採規則式檢查評分，不經 LLM 評審。總分 24.0 / 30，評級為 視情況推薦。
判定：視情況而定（24.0 / 30）。 來源：prisma/skills，prisma-client-api，固定於提交 8ea289b。安裝：npx skills@latest add prisma/skills --skill prisma-client-api。授權條款： Apache-2.0（儲存庫 LICENSE）。
這是什麼
prisma-client-api 技能（prisma/skills）：Prisma Client 查詢 API 的參考（findUnique/findMany、select/include、篩選、游標分頁、upsert、交易、groupBy、原始查詢），加上文件風格的指引，以 SKILL.md 與規則檔案的形式提供。
我們如何測試
在專用 Windows 測試 PC 上使用 Codex CLI 0.166（gpt-6-astra，低推理），每次執行都使用全新的暫存專案與暫存 HOME/TMPDIR/快取，安裝技能（實驗組）、未安裝（對照組），或未安裝但將技能核心要求濃縮成一句話附加在提示詞後（一句話提示組），每個任務每組執行 2 次，網路關閉，/tmp 寫入封鎖。提示詞從未提及技能（以下註明的措辭除外）。
一個小型 Prisma 專案（schema、seed、src 檔案）。任務：寫出 src/queries.ts，包含五個具型別的查詢函式（使用者及其最近 10 篇已發布文章、以游標分頁且不區分大小寫的搜尋、upsert、原子性地轉移文章、groupBy 計數）；修正 src/report.ts 的 N+1 並維持輸出的形狀；以及審查兩個檔案中的 Prisma 錯誤（以字串插值建構的原始查詢等）。提示詞不點名 Prisma 功能。一句話提示則用一句話列出慣用功能。
- 依描述寫出具型別的查詢 — 使用 Prisma Client 寫出 src/queries.ts，包含這些函式：getUserWithPosts(id) 回傳該使用者以及僅其已發布的文章，最新在前，最多 10 篇；searchPosts(term, cursor?) 以游標分頁（每頁 20 筆）進行不區分大小寫的標題搜尋；upsertUser(…
- 移除 N+1 查詢 — src/report.ts 在大型資料表上很慢。修正 src/report.ts 的效能問題，並保持回傳的形狀不變。
- 審查 Prisma 程式碼中的錯誤 — 審查 src/search.ts 與 src/report.ts 中的 Prisma 錯誤與任何有風險的地方；列出問題，最嚴重的排在最前面。不要修改任何檔案。
評分方式為程式化檢查（隱藏測試／預埋問題召回／限制條件檢查／視情況進行渲染與 OCR），每次執行 0–5 分。沒有任何 LLM 評審決定分數。
結果
提供給第三組的一句話提示：「以慣用方式使用 Prisma Client：在唯一欄位上用 findUnique，以 include/select 避免 N+1 與過度抓取，篩選條件用 mode: 'insensitive'，以 take 做游標分頁，插入或更新用 upsert，原子性變更用 $transaction 或 updateMany，彙總用 groupBy，且絕不用 $queryRawUnsafe 搭配插值輸入。」
| 任務 | 對照組分數 | 一句話提示 | 使用技能 | 對照組 Token 數 | 一句話提示 Token 數 | 使用技能 Token 數 | 技能讀取 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| t1-queries | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 83k | 83k | 105k | 2/2 |
| t2-n-plus-1 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 103k | 103k | 100k | 2/2 |
| t3-review | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 89k | 75k | 84k | 2/2 |
平均分數：未使用技能 5.0，使用技能 5.0（差異 +0.0）。每次執行 Token 數：92k 對 97k（1.05 倍）；時間 44 秒對 40 秒。一句話提示組：5.0（技能相較一句話提示的增益：+0.0；一句話提示相較無技能的增益：+0.0）；一句話提示每次執行 88k Token，因此技能的成本是一句話提示的 1.10 倍。
實際發生了什麼
- 每一組的每一次執行都通過每一項檢查：對照組 5.00、一句話提示 5.00、技能 5.00（各 n=6）。產生的查詢使用了 findUnique、
mode: 'insensitive'、cursor + take、upsert、$transaction/updateMany 與 groupBy；N+1 以 include/select 或批次處理修正；審查在每次執行都找到不安全的原始字串插值。 - 技能在 6/6 次實驗組執行中被讀取，每次執行花費 97k Token，對照組 92k、一句話提示 88k（1.05 倍）：一點小額外成本，沒有增益。
- 實驗組執行會把技能的規則檔案複製到專案（平均每次執行 9.7 個檔案）。
- 檢查集有天花板效應：所有執行都在滿分時，只能說技能沒有造成傷害，不能說它從未有幫助。需要更難的任務（Prisma 7 driver adapters、模型可能不知道的較新功能）才能看出效益。
各面向分數
| 面向 | 分數 | 原因 |
|---|---|---|
| 1_輸出品質 | 5.0 | 使用技能時平均分數 5.00/5（程式化檢查，見各任務 表格）。 |
| 2_相較無技能的提升 | 2.0 | 相較未使用技能的 5.00，+0.00 分（每項任務 n=2；約 1 分以下 屬於雜訊）。 |
| 3_觸發 | 5.0 | 技能檔案在 6/6 次實驗組執行中被讀取。 |
| 4_指令可攜性 | 3 | SKILL.md 加上約十個規則檔案；只有文件。 |
| 5_效率 | 5 | 1.05 倍 Token（每次執行 97k 對 92k）與 0.92 倍時間（40 秒對 44 秒）。 |
| 6_安全性與衛生 | 4 | 掃描器回報 9 個 CRITICAL，全部是文件在脈絡中提及
|
這項測試的限制
- 對程式碼文字做規則式檢查；沒有產生 Prisma client，也沒有執行任何查詢（離線、沒有資料庫）。
- 所有組別都到達天花板：這些任務衡量的是基礎模型早已知道的慣用 Prisma。
- 每個儲存格 n=2；較新 API 的知識（文件型技能最可能補充的部分）未被演練。
- 每項任務每組 n = 2：約 1 分以下的差異屬於雜訊。
- 規則式評分只能衡量檢查看得到的部分；無法評判品味，也無法判斷結果是否為最佳可能。
安全性
見 security.md。掃描：CRITICAL 9 / HIGH 9 / MEDIUM 0。判定：可安全執行（網路關閉的沙箱）。乾淨的掃描結果不能證明技能安全。
總結
在日常的 Prisma Client 工作上，原生 Codex 已經正確，因此技能只增加一點 Token 成本，在此看不到任何變化。對於本次測試未觸及的嶄新 Prisma 功能，它可能有意義。
完整紀錄
執行日誌：prisma-client-api (Codex CLI, network off, per-run temp HOME/TMPDIR, one row per graded run.) 欄位：任務、組-輪次、得分（0-5）、token、秒、通過的檢查、代理開啟的 skill 檔案。 t1-queries control-1: 得分 5.0, token 84040, 秒 35.0, 檢查 7/7, 未開啟 t1-queries control-2: 得分 5.0, token 83803, 秒 36.4, 檢查 7/7, 未開啟 t1-queries oneliner-1: 得分 5.0, token 83731, 秒 38.4, 檢查 7/7, 未開啟 t1-queries oneliner-2: 得分 5.0, token 83779, 秒 38.1, 檢查 7/7, 未開啟 t1-queries treatment-1: 得分 5.0, token 110031, 秒 39.9, 檢查 7/7, 開啟 prisma-client-api t1-queries treatment-2: 得分 5.0, token 100691, 秒 36.8, 檢查 7/7, 開啟 prisma-client-api t2-n-plus-1 control-1: 得分 5.0, token 103258, 秒 57.7, 檢查 3/3, 未開啟 t2-n-plus-1 control-2: 得分 5.0, token 103374, 秒 54.2, 檢查 3/3, 未開啟 t2-n-plus-1 oneliner-1: 得分 5.0, token 103307, 秒 51.8, 檢查 3/3, 未開啟
18 次執行、3 個產出檔案
範例產出
SOTA · 装了 skill：src/queries.ts（t1-queries，第 1 次，Codex）
import { prisma } from "./db"; export function getUserWithPosts(id: number) { return prisma.user.findUnique({ where: { id }, include: { posts: { where: { published: true }, orderBy: [{ createdAt: "desc" }, { id: "desc" }], take: 10, }, }, }); } // Pass the last post's id as the cursor for the next page. export function searchPosts(term: string, cursor?: number) { return prisma.post.findMany({ where: { title: { contains: term, mode: "insensitive" } }, orderBy: { id: "asc" }, take: 20, ...(cursor !== undefined ? { cursor: { id: cursor }, skip: 1 } : {}), }); } export function upsertUser(email: string, name: string | null) { return prisma.user.upsert({ where: { email }, update: { name }, create: { email, name }, }); } // Returns { count } with the number of posts transferred. export function transferPosts(fromId: number, toId: number) { return prisma.$transaction(async (tx) => { await tx.user.findUniqueOrThrow({ where: { id: fromId } }); await tx.user.findUniqueOrThrow({ where: { id: toId } }); return tx.post.updateMany({ where: { authorId: fromId }, data: { authorId: toId }, }); }); } // Includes authors with posts; each row has { authorId, _count: { _all } }. export function postCountsByAuthor() { return prisma.post.groupBy({ by: ["authorId"], _count: { _all: true }, orderBy: { authorId: "asc" }, }); }