community-automations/sql-schema-to-query

Badania i wywiad

PublicSubagent Claude

Schemat → SQL

Generowanie SQL przez podawanie modeli przykładowych wierszy naraża dane na wyciek i nadal halucynuje nazwy kolumn. Ta automatyzacja działa wyłącznie na schemacie.

sonnet3 dniPostgresOpenAISQLGlotPython
ClaudeClaude
ROI for
README.md

Dlaczego ten subagent

Generowanie SQL przez podawanie modeli przykładowych wierszy naraża dane na wyciek i nadal halucynuje nazwy kolumn. Ta automatyzacja działa wyłącznie na schemacie.

Przyjmuje definicje tabel i kolumn, tworzy zapytanie, a potem parsuje je, żeby potwierdzić, że każde odwołane pole naprawdę istnieje, zanim cokolwiek zwróci. Żadne dane wierszowe nie trafiają do modelu. Dostajesz czyste, poprawne zapytanie plus listę tabel i joinów, na których się opiera.

Jak działa

    • 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.

Przykładowe wyjście

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.