توليد SQL عبر تمرير صفوف نموذجية إلى نموذج يسرّب البيانات ومع ذلك يظل يختلق أسماء أعمدة وهمية. هذه الأتمتة تعمل انطلاقاً من البنية وحدها.
sonnet3 أيامPostgresOpenAISQLGlotPython
Claude
53ROI
73Scale
$2k91Saved
ROI for
README.md
لماذا هذا الوكيل تحديدًا
توليد SQL عبر تمرير صفوف نموذجية إلى نموذج يسرّب البيانات ومع ذلك يظل يختلق أسماء أعمدة وهمية. هذه الأتمتة تعمل انطلاقاً من البنية وحدها.
تأخذ تعريفات جداولك وأعمدتك، وتصوغ الاستعلام، ثم تحلّله للتأكد من أن كل حقل مُشار إليه موجود فعلاً قبل أن تعيد أي شيء. لا تصل أي بيانات صفوف إلى النموذج إطلاقاً. فتحصل على استعلام نظيف وسليم إلى جانب قائمة الجداول وعمليات الربط التي يعتمد عليها.
كيف يعمل
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
توليد استعلام SQL مرشّح من الطلب اعتماداً على سياق البنية وحده.
pending
تحليل الاستعلام باستخدام SQLGlot للتأكد من أنه يشير إلى أعمدة موجودة فقط وأنه سليم نحوياً.
pending
إعادة الاستعلام بعد التحقق منه مع قائمة الجداول وعمليات الربط التي يستخدمها.
pending
نموذج للمخرجات
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given only a database schema, produce a syntactically valid SQL query that references existing columns and no invented fields.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.