Generarea SQL-ului prin trimiterea de rânduri exemplu către un model scurge date și tot inventează nume de coloane. Această automatizare lucrează doar pe baza schemei.
sonnet3 zilePostgresOpenAISQLGlotPython
Claude
53ROI
73Scale
$2k91Saved
ROI for
README.md
De ce acest subagent
Generarea SQL-ului prin trimiterea de rânduri exemplu către un model scurge date și tot inventează nume de coloane. Această automatizare lucrează doar pe baza schemei.
Preia definițiile tabelelor și coloanelor tale, schițează interogarea, apoi o analizează pentru a confirma că fiecare câmp referențiat există cu adevărat înainte de a returna orice. Nicio dată din rânduri nu ajunge la model. Primești o interogare curată și validă, plus lista tabelelor și join-urilor pe care se bazează.
Cum funcționează
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.
Generează o interogare SQL candidată pe baza cererii, utilizând exclusiv contextul schemei respective.
pending
Analizează interogarea cu SQLGlot pentru a confirma că face referire doar la coloane existente și este validă din punct de vedere sintactic.
pending
Returnează interogarea validată, împreună cu lista tabelelor și uniunilor (joins) pe care le utilizează.
pending
Exemplu de 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.