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PublicClaude-Subagent

Schema → SQL

SQL zu erzeugen, indem man dem Modell Beispielzeilen vorlegt, gibt Daten preis und erfindet trotzdem Spaltennamen. Diese Automation arbeitet allein mit dem Schema.

sonnet3 TagePostgresOpenAISQLGlotPython
ClaudeClaude
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Warum dieser Subagent

SQL zu erzeugen, indem man dem Modell Beispielzeilen vorlegt, gibt Daten preis und erfindet trotzdem Spaltennamen. Diese Automation arbeitet allein mit dem Schema.

Sie nimmt Ihre Tabellen- und Spaltendefinitionen, entwirft die Abfrage und parst sie dann, um vor der Ausgabe zu bestätigen, dass jedes referenzierte Feld tatsächlich existiert. Keine einzige Zeile erreicht jemals das Modell. Sie erhalten eine saubere, gültige Abfrage plus die Liste der Tabellen und Joins, auf die sie sich stützt.

So läuft er

    • 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.

Beispiel-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.