控制台操作 ↔ Rabetbase CLI 对照
适用对象
研发、交付——在 Cursor、Claude Code、Trae 等 AI 工具里，让 Agent 调用 Rabetbase CLI 完成研发态操作。
用法不是手敲命令，而是：知道「这类控制台任务 CLI 能做什么」→ 复制示例 prompt 给 Agent → Agent 执行并解读结果。
开始之前
- 让 Agent 安装 CLI + Skill（复制给 Agent）：
帮我安装 Rabetbase CLI：https://www.lovrabet.com/agent-install-guides/rabetbase-cli.md
- 首次登录也可交给 Agent：
请执行 rabetbase auth login --yes 帮我登录 Lovrabet。
如果输出 Login URL，我会打开浏览器完成授权，完成后告诉你。
- 项目目录有
.rabetbase.json时 Agent 自动识别 app；否则在 prompt 里写清appCode。
边界：
rabetbase= 研发态（连库、分析、数据集、SQL/BFF、页面发布）。业务同学查数、跑页面用控制台 对话 / lovrabet CLI。
命令能力对照表
下表列 Agent 可能调用的命令（能力索引），不是要求你逐条背诵。
| 控制台任务 | 控制台路径 | Agent 可调用的 CLI |
|---|---|---|
| 列出数据库连接 | RabetBase → 数据库连接管理 | db list · db detail |
| 测试连接 | 测试连接 | db test |
| 新建连接 | 连接新数据库 | db create（支持 --dry-run 预览） |
| 全量分析 | 全量分析 | db analyze-start |
| 增量分析 | 增量分析 → 勾选表 | db analyze-start --tables t1,t2 |
| 查分析进度 | 列表状态 / 查看分析结果 | db analyze-status · db analyze-cancel |
| 库与平台差异 | 分析结果 / 运维排查 | db diff · db tables |
| 看数据集结构 | 数据集总览 / DO | dataset list · dataset detail · dataset operations |
| 改字段 DO | DO 编辑 → 保存发布 | dataset field-update |
| 拉取/推送页面 | 页面研发 | page pull · page push · page sync |
| 生成智能列表页 | 总览 → 生成标准页面 | page generate-start（默认 dry-run，需 --apply 才提交） |
| 自定义 SQL | RabetBase → 自定义 SQL | sql list · sql save · sql pull · sql validate |
| Backend Function | RabetBase → Backend Function | bff list · bff pull · bff push |
| 同步菜单 | 页面菜单树 | menu sync · menu update |
| 研发态查真实行 | — | data filter · data getOne |
| 诊断 / 上报 | — | doctor · issue report |
参数细节：rabetbase <service> <command> --help 或 Rabetbase命令合集。
示例 Prompt（复制给 Agent）
1. 连接 + 全量分析（首次接入）
请用 rabetbase CLI 帮 appCode=<你的应用code> 完成数据库首次接入：
1. db list 找到连接；没有则列出创建连接还缺的信息
2. db test 确认连通
3. db analyze-start 发起全量分析
4. analyze-status 轮询到 SUCCESS 或 PARTIAL_SUCCESS
完成后总结 dbLinkId、状态，并给出 data.links.erPage 让我确认 ER 图
2. 库表变更后增量分析
<表名> 等表在生产库改了结构。请用 rabetbase CLI（appCode=<你的应用code>）：
1. db diff 看差异，说明建议同步哪些表
2. db analyze-start --tables <表1>,<表2> 做增量分析
3. analyze-status 轮询到完成
4. 列出建议回归的数据集或页面
3. 校准数据集字段
请用 rabetbase CLI（appCode=<你的应用code>）：
1. dataset detail --code <datasetCode> 列出字段
2. 我把要改的字段告诉你后，用 dataset field-update 更新（先 dry-run 给我看 diff）
3. 确认后再执行写入
4. 生成标准列表页（先预览再提交）
请用 rabetbase 为数据集 <datasetCode> 生成智能列表页：
1. dataset detail 确认字段没问题
2. page generate-start --datasetcode <datasetCode> 只看 dry-run 预览
3. 我回复「确认提交」后再加 --apply 真正发起
4. generate-status 跟踪直到完成
5. 拉取 SQL/BFF 到本地改完再推
请用 rabetbase CLI（appCode=<你的应用code>）：
1. sql list / bff list 找到编码为 <code> 的资源
2. sql pull / bff pull 拉到当前项目
3. 我改完文件后，先 validate（SQL）再 push，写操作先 dry-run
Agent 执行时你可以预期什么
| 行为 | 说明 |
|---|---|
| 输出格式 | 默认 compress JSON；Agent 用 --jq 提取字段 |
| 写操作 | 多数命令支持 --dry-run；page generate-start 默认仅预览，需 --apply |
| 登录失效 | 让 Agent 跑 rabetbase doctor 或 auth login --yes |
| 高风险写入 | 可能要求 --yes；Agent 应先在对话里说明影响再执行 |
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