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Schéma → SQL

Générer du SQL en donnant des lignes d'exemple à un modèle laisse fuiter des données et invente quand même des noms de colonnes. Cette automatisation travaille à partir du seul schéma.

sonnet3 joursPostgresOpenAISQLGlotPython
ClaudeClaude
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Pourquoi ce sous-agent

Générer du SQL en donnant des lignes d'exemple à un modèle laisse fuiter des données et invente quand même des noms de colonnes. Cette automatisation travaille à partir du seul schéma.

Elle part de vos définitions de tables et de colonnes, rédige la requête, puis l'analyse pour confirmer que chaque champ référencé existe réellement avant de renvoyer quoi que ce soit. Aucune donnée de ligne n'atteint jamais le modèle. Vous obtenez une requête propre et valide, plus la liste des tables et des jointures sur lesquelles elle repose.

Comment il s'exécute

    • 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.

Exemple de sortie

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.