Les analystes attendent l'équipe data pour des requêtes qu'ils pourraient décrire en une phrase. Ce copilote lit votre vrai schéma et transforme la question en SQL qui tourne du premier coup.
sonnet4 joursPostgresOpenAIdbtMetabase
Claude
74ROI
88Scale
$2.4k92Saved
ROI for
README.md
Pourquoi ce sous-agent
Les analystes attendent l'équipe data pour des requêtes qu'ils pourraient décrire en une phrase. Ce copilote lit votre vrai schéma et transforme la question en SQL qui tourne du premier coup.
Il se connecte à votre entrepôt, écrit la requête sur les vrais noms de tables et de colonnes, puis vérifie le plan EXPLAIN avant de vous remettre quoi que ce soit. Vous obtenez une requête à coller directement dans l'éditeur, plus une note claire sur ce qu'elle renvoie et les tables qu'elle touche.
Comment il s'exécute
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.
Traduit la question en clair de l'analyste en une seule requête SQL, limitée aux tables dont elle a réellement besoin.
pending
Lance un EXPLAIN sur la requête provisoire et rejette tout plan qui déclenche un scan complet de table ou une jointure cartésienne.
pending
Renvoie la requête finale plus un résumé d'une ligne de ce qu'elle compte et des tables qu'elle lit.
pending
Exemple de sortie
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given the schema and a natural-language question, return one validated SQL query and a one-sentence description of its result set.
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.