SQL-агент може відповісти на запитання, але стіна з рядків результатів важка для читання, а на стендапі її взагалі не покажеш. Цей інструмент натомість малює відповідь.
sonnet3 дніPostgreSQLOpenAIQuickChartSlack
Claude
99ROI
79Scale
$2.1k87Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
SQL-агент може відповісти на запитання, але стіна з рядків результатів важка для читання, а на стендапі її взагалі не покажеш. Цей інструмент натомість малює відповідь.
Він виконує запит, підбирає тип графіка під дані та рендерить підписане зображення QuickChart, яке можна кинути в Slack. Ви отримуєте і картинку, і вихідний SQL поруч — результат можна і швидко осягнути, і перевірити.
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.
Запустіть запит і проаналізуйте структуру результату, щоб обрати відповідний тип діаграми.
pending
Створіть конфігурацію QuickChart із підписаними осями, заголовком та логічним розташуванням серій даних.
pending
Згенеруйте зображення діаграми та поверніть його разом із запитом, який її створив.
pending
Приклад результату
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given a question and the query results, choose an appropriate chart type and return a complete QuickChart config with title, labeled axes, and series, plus the SQL that generated the data.
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.