community-automations/sql-schema-to-query

Research og innsikt

PublicClaude-subagent

Skjema → SQL

Å generere SQL ved å mate modellen med eksempelrader lekker data og dikter likevel opp kolonnenavn. Denne automatiseringen jobber ut fra skjemaet alene.

sonnet3 dagerPostgresOpenAISQLGlotPython
ClaudeClaude
ROI for
README.md

Hvorfor denne subagenten

Å generere SQL ved å mate modellen med eksempelrader lekker data og dikter likevel opp kolonnenavn. Denne automatiseringen jobber ut fra skjemaet alene.

Den tar tabell- og kolonnedefinisjonene dine, skisserer spørringen og parser den deretter for å bekrefte at hvert felt den viser til faktisk finnes, før den returnerer noe som helst. Ingen raddata når noen gang frem til modellen. Du får en ren, gyldig spørring pluss listen over tabeller og joins den hviler på.

Slik kjører den

    • 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.

Eksempel på 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.