community-automations/sql-schema-to-query

Research og indsigt

PublicClaude-subagent

Skema → SQL

At generere SQL ved at sende eksempelrækker til en model lækker data og hallucinerer stadig kolonnenavne. Den her automatisering arbejder udelukkende ud fra skemaet.

sonnet3 dagePostgresOpenAISQLGlotPython
ClaudeClaude
ROI for
README.md

Hvorfor denne subagent

At generere SQL ved at sende eksempelrækker til en model lækker data og hallucinerer stadig kolonnenavne. Den her automatisering arbejder udelukkende ud fra skemaet.

Den tager dine tabel- og kolonnedefinitioner, udarbejder forespørgslen og parser den derefter for at bekræfte, at alle refererede felter faktisk findes, før den returnerer noget. Ingen rækkedata når nogensinde modellen. Du får en ren, gyldig forespørgsel plus listen over de tabeller og joins, den bygger på.

Sådan kører den

    • Read

      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.

Eksempel på output

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.