샘플 행을 모델에 넘겨 SQL을 생성하면 데이터가 유출되고, 그래도 컬럼명은 환각합니다. 이 자동화는 스키마만으로 작동합니다.
sonnet3일PostgresOpenAISQLGlotPython
Claude
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왜 이 서브에이전트인가
샘플 행을 모델에 넘겨 SQL을 생성하면 데이터가 유출되고, 그래도 컬럼명은 환각합니다. 이 자동화는 스키마만으로 작동합니다.
테이블과 컬럼 정의를 받아 쿼리를 초안한 뒤, 파싱해서 참조하는 모든 필드가 실제로 존재하는지 확인한 후에야 결과를 돌려줍니다. 행 데이터는 절대 모델에 전달되지 않습니다. 깔끔하고 유효한 쿼리와 함께, 그 쿼리가 의존하는 테이블과 join 목록을 제공합니다.
작동 방식
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.
제공된 스키마 컨텍스트만을 바탕으로 요청에서 후보 SQL 쿼리를 생성합니다.
pending
SQLGlot를 사용해 쿼리를 파싱하고, 기존 컬럼만 참조하며 문법적으로 유효한지 확인합니다.
pending
검증된 쿼리와 해당 쿼리가 사용하는 테이블 및 조인 목록을 함께 반환합니다.
pending
샘플 출력
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.