SQL:n generointi syöttämällä mallille esimerkkirivejä vuotaa dataa ja silti hallusinoi sarakenimiä. Tämä automaatio toimii pelkästään skeeman pohjalta.
sonnet3 päivääPostgresOpenAISQLGlotPython
Claude
53ROI
73Scale
$2k91Saved
ROI for
README.md
Miksi tämä subagentti
SQL:n generointi syöttämällä mallille esimerkkirivejä vuotaa dataa ja silti hallusinoi sarakenimiä. Tämä automaatio toimii pelkästään skeeman pohjalta.
Se ottaa taulu- ja sarakemäärittelysi, laatii kyselyn ja jäsentää sen varmistaakseen, että jokainen viitattu kenttä todella on olemassa, ennen kuin palauttaa mitään. Rividata ei koskaan päädy mallille. Saat puhtaan, validin kyselyn sekä listan tauluista ja joineista, joihin se perustuu.
Kuinka se toimii
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.
Luo ehdotettu SQL-kysely pyynnön perusteella käyttäen vain tätä tietomallia.
pending
Jäsennä kysely SQLGlotilla varmistaaksesi, että se viittaa vain olemassa oleviin sarakkeisiin ja on syntaktisesti kelvollinen.
pending
Palauta validoitu kysely yhdessä niiden taulukoiden ja yhteyksien (joins) kanssa, joita se käyttää.
pending
Näyteulostulo
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.