Аналітики чекають на команду даних, щоб отримати запити, які могли б описати одним реченням. Цей копайлот читає вашу реальну схему та перетворює запитання на SQL, який спрацьовує з першого разу.
sonnet4 дніPostgresOpenAIdbtMetabase
Claude
74ROI
88Scale
$2.4k92Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Аналітики чекають на команду даних, щоб отримати запити, які могли б описати одним реченням. Цей копайлот читає вашу реальну схему та перетворює запитання на SQL, який спрацьовує з першого разу.
Він підключається до вашого сховища даних, пише запит із реальними назвами таблиць і стовпців, а потім перевіряє план EXPLAIN, перш ніж щось повернути. Ви отримуєте запит, який можна одразу вставити в редактор, а також зрозумілий опис того, що він повертає і які таблиці задіює.
Як він працює
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.
Перетворюйте питання аналітика англійською на один SQL-запит, обмежений лише потрібними таблицями.
pending
Запускайте EXPLAIN для чернетки запиту й відхиляйте плани, що викликають повне сканування таблиці або декартів добуток.
pending
Повертайте фінальний запит і одрядковий опис того, що він підраховує, і з яких таблиць бере дані.
pending
Приклад результату
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given the schema and a natural-language question, return one validated SQL query and a one-sentence description of its result set.
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.