Rabetbase CLI 2.0 🔥

Rabetbase 是 Lovrabet 平台面向开发者的 BaaS 基础设施。它提供标准 API、TypeScript SDK、iOS SDK、Android SDK、ABAC权限架构和国际化支持，让你在终端完成数据操作、业务逻辑编写和项目部署，提供完善、开箱即用的企业级服务端架构基座。

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Rabetbase CLI是什么

Rabetbase CLI 是 Lovrabet 平台面向开发者**的命令行工具 **。它把平台的核心能力——数据查询、API 管理、SQL 编排、BFF 脚本、菜单配置——全部搬到了你的终端里。

你不需要在浏览器和 IDE 之间反复切换，不需要手动复制粘贴接口地址，也不需要为了查一条数据而打开管理后台。一条命令，直接完成。

Rabetbase CLI 2.0 是原 Lovrabet CLI 的升级版，且为了品牌和功能区分更名为 Rabetbase，重构了底层架构，同时适配人类操作和 AI 调用，可以与飞书、钉钉、企业微信等办公工具的 CLI 联合使用，直接打通研发与办公场景。 如果你还在使用 Lovrabet CLI 1.x，请查看 Lovrabet CLI 1.x 文档。升级指引见从 CLI 1.x 升级。

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解决什么问题

同一类事情， 没用 Rabetbase 体系时 往往靠人肉衔接； **接入 Rabetbase CLI 与平台约定的工作流后 ，可以把「找资源 → 校验 → 落库 → 执行」收束到终端与可自动化管道。下面按维度用 分栏 **对照，左栏为「之前」、右栏为「使用 Rabetbase 之后」。

数据与接口对齐

之前 接数据集要手动找 code、拼 URL、对参数；表结构或接口一变，多处手改、容易漏改。

使用 Rabetbase 之后 dataset list / detail 直接看清字段与关联；api pull、codegen 等把客户端与调用方式拉齐，跟着平台迭代即可。

工具链与上下文

之前

• IDE 写代码、后台查数、别处跑 SQL、浏览器测接口；
• 多次登录与复制粘贴，上下文切换成本高。

使用 Rabetbase 之后认证与当前应用写入配置后，同一条命令线 完成查表、执行 SQL、调试 BFF、拉取 API，减少「人肉拼请求」。

自定义 SQL

之前

• SQL 散落在各环境，难复用、难统一校验；
• 字段靠猜，问题往往拖到联调或上线才暴露。
• 需手动同步到平台

使用 Rabetbase 之后

• sql list 先看有无复用；
• 用 dataset 对清字段；
• 自动校验和同步：sql validate → save → exec 形成可重复的闭环。

BFF 与本地调试

之前 脚本改完才能推到远端验证，小改动也走长链路，反馈慢。

使用 Rabetbase 之后 本地脚手架与 bff status、bff push --dry-run 等，先预览变更再推送，缩短试错周期。

CLI 与 AI 协作

之前

• 旧版常强依赖 MCP + skills 拼链路，配置复杂
• 模型易调错命令、反复重试，Token 消耗大。

使用 Rabetbase 之后-CLI 2.0命令与参数稳定、风险可分级，适合人直接敲，也适合 Agent直接调用

• 无需复杂的MCP配置，CLI和SKILLS全局安装，随处使用；

**小结 ：Rabetbase 不是要再堆一个孤立工具，而是用 统一入口 + 可脚本化输出 **（如 --format json）替代碎片化的后台点选与复制粘贴，让个人提效、团队对齐、CI/AI 复用同一套路径。

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核心价值

1. 终端即平台

所有平台能力都能在终端中直接使用。不需要打开浏览器，不需要切换工具。

# 查看当前应用有哪些数据集
rabetbase dataset list

# 查看某个数据集的字段结构
rabetbase dataset detail --code <32位code>

# 执行一条 SQL 查询
rabetbase sql exec --sqlcode  --params '{"month":"2025-01"}'

# 拉取最新的 API 客户端代码
rabetbase api pull

一条命令完成原来需要多步操作才能做到的事情。

2. AI 原生设计

Rabetbase 从架构层面就考虑了 AI 协作。它不仅仅是一个给人用的 CLI，更是一个 AI Agent 可以直接调用的工具。

**这意味着 **：你可以让 AI 助手（如 Claude Code）直接通过 Rabetbase 查询数据、创建记录、执行 SQL。AI 理解每个命令的参数和风险等级，不会误操作。

配合飞书、钉钉、企业微信等办公 CLI，AI 可以直接将研发流程与企业办公场景打通——在群聊中说一句话，AI 就能帮你查数据、跑脚本、发通知。

3. 本地开发闭环

过去 BFF 脚本和 SQL 只能在远端执行和调试，现在可以直接在本地完成：

• **本地运行脚本 **：rabetbase run 直接在本地执行
• **SQL 本地验证 **：写好的 SQL 可以先本地校验语法再保存到平台
• **BFF 本地调试 **：编写、调试、推送一条龙

4. 团队标准化

Rabetbase 让团队协作更规范：

场景	没有 Rabetbase	有 Rabetbase
新成员了解数据结构	问同事、看文档	rabetbase dataset list 一目了然
拉取 API 定义	手动从后台复制	rabetbase api pull 自动生成
配置多环境	手动维护多份配置	一个配置文件，--app 切换
排查数据问题	登录后台找半天	终端一条命令直接查

5. 安全可控

Rabetbase 内置了完善的安全机制：

• **风险等级控制 **：通过 riskLevel 控制命令执行权限，防止误操作
• **高危操作确认 **：删除等不可逆操作需要显式确认
• **预览机制 **：写入操作支持 --dry-run，先看后做
• **AI 防提权 **：riskLevel 只能由人类手动编辑配置文件修改，AI 无法自行提升权限

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场景一：前端接手新功能，从数据模型到页面对接

新需求来了——做一个「订单管理」页面。你不熟悉订单相关的数据结构，不需要问同事，不需要打开管理后台，终端里几条命令搞定：

# 1. 找到订单相关数据集
rabetbase dataset list --name order

# 2. 查看完整的字段结构、操作列表、关联关系
rabetbase dataset detail --code  --format json

# 3. 看看订单表关联了哪些表（客户、产品等）
rabetbase dataset links --format json

# 4. 拉取 API 客户端代码，直接在项目中使用
rabetbase api pull

# 5. 需要了解 filter 接口有哪些参数？生成 SDK 调用代码
rabetbase codegen sdk --code  --operation filter

从发现数据集、理解字段、到生成可用的代码，全程终端完成，不需要切换到浏览器或管理后台。

场景二：编写一条自定义 SQL 查询

标准 SDK 的 filter 满足不了需求——需要跨表 JOIN 统计。Rabetbase 提供了完整的 SQL 开发工作流：

# 1. 先查现有 SQL，看看有没有能复用的
rabetbase sql list --name "order"

# 2. 确认涉及的表结构和字段名（禁止猜字段）
rabetbase dataset detail --code  --format compress

# 3. 编写 SQL 后先校验（语法、危险语句检测、参数提取）
rabetbase sql validate --file ./query.sql

# 4. 校验通过，保存到平台
rabetbase sql save --file ./query.sql --sqlname order-payment-summary

# 5. 测试执行，验证结果
rabetbase sql exec --sqlcode  --params '{"month":"2025-01"}'

每一步都有保障：validate 自动检测 DELETE/DDL 等危险语句，save 内置校验不可跳过，exec 支持传参即时验证。

场景三：开发和部署 BFF 脚本

需要写一个后端脚本处理跨表事务或调用外部接口。Rabetbase 让 BFF 开发也变成了本地优先的工作流：

# 1. 先看看已有的公共函数，避免重复造轮子
rabetbase bff list --format json

# 2. 创建本地脚手架
rabetbase bff new --type ENDPOINT --name get-customer-dashboard

# 3. 编写完成后，检查本地状态
rabetbase bff status

# 4. 先预览推送内容（不实际执行）
rabetbase bff push --dry-run

# 5. 确认无误，正式推送
rabetbase bff push --yes

本地创建、本地调试、预览后推送——--dry-run 让你在推送前看到完整的变更预览，--yes 需要显式确认，防止误操作。

场景四：AI 助手帮你完成开发任务

安装 Rabetbase Skill 后，AI 助手（如 Claude Code）可以直接调用 CLI 完成复杂开发任务：

"帮我查一下订单数据集有哪些字段，然后写一个按月统计订单金额的 SQL"

AI 会自动执行完整工作流——先用 dataset detail 获取真实字段结构（不猜字段名），再用 sql validate 校验 SQL 语法，最后 sql save 保存到平台并 sql exec 验证结果。全程遵循平台的接口选型优先级：能用 SDK filter 就不写 SQL，能写 SQL 就不写 BFF。

AI 理解每个命令的风险等级：只读命令直接执行，写入操作会先 --dry-run 预览，高危操作需要你确认。

场景五：CI/CD 管道中的自动化

在持续集成环境中，Rabetbase 完全支持非交互模式：

# 环境变量注入认证和配置
export RABETBASE_APPCODE=app-xxx
export RABETBASE_ENV=daily
export RABETBASE_FORMAT=json
export CI=true

# 自动拉取最新 API 定义
rabetbase api pull --non-interactive --yes

# 执行数据校验
rabetbase sql exec --sqlcode  --params '{"env":"daily"}' --format json

# 输出 JSON 供下游处理，用 jq 提取关键字段
rabetbase dataset list --format json --jq '.data[].code'

两个版本，各司其职

lovrabet 提供两个 CLI 工具，分别面向不同的使用场景：

	Rabetbase CLI（rb）	Lovrabet Runtime CLI（lovrabet）【即将发布】
定位	研发态，面向开发者	运行态，面向运营和自动化
核心能力	项目管理、API 拉取、SQL 编排、BFF 开发、代码生成、菜单同步	数据查询、数据写入、SQL 执行、BFF 调用
适用场景	本地开发、团队协作	生产数据操作、AI Agent 调用
命令前缀	rabetbase	lovrabet

简单理解： **开发阶段用 rb 写代码、调接口，上线后用 lovrabet 查数据、跑脚本 **。两者共享同一套平台和认证体系，无缝衔接。

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快速体验

三步开始使用：

# 1. 安装
npm install -g @lovrabet/rabetbase-cli

# 2. 登录
rabetbase auth login

# 3. 初始化项目
rabetbase project init

安装后运行 rabetbase --help 查看完整命令列表，或运行 rabetbase doctor check 检查环境配置是否正确。

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Rabetbase 目前处于小范围内测阶段。如果你对产品有任何疑问或建议，欢迎联系你的客户经理，或在 GitHub 提交反馈：https://github.com/lovrabet/issues/issues/new