Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Dane i analityka · Analiza

analytics

/analytics

Uruchamia zapytania SQL do psql, BigQuery lub MySQL z terminala, w tym konwersję języka naturalnego na SQL i eksplorację schematu bazy.

Repozytorium
llms ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
21.05.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
2
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 21.05.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Uruchamia zapytania SQL do psql, BigQuery lub MySQL z terminala, w tym konwersję języka naturalnego na SQL i eksplorację schematu bazy.

Wyzwalacze z opisu

query the databaseSQLshow me data fromexplore table
Oryginalny opis (EN)

Run SQL queries against psql, BigQuery, or MySQL from the terminal, including natural-language-to-SQL and schema exploration. Use when analyzing data, inspecting DB state, or debugging tables. Trigger on "query the database", "SQL", "show me data from", "explore table".

Jak działa

  1. Usage
  2. Supported Databases
  3. Commands
  4. Query Templates
  5. Safety Rules
  6. Configuration
  7. Output Formatting
  8. Error Handling
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 210 linii, 619 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: analytics
description: Run SQL queries against psql, BigQuery, or MySQL from the terminal, including natural-language-to-SQL and schema exploration. Use when analyzing data, inspecting DB state, or debugging tables. Trigger on "query the database", "SQL", "show me data from", "explore table".
user_invocable: true
---

# Analytics Helper

Help write and run database queries from the terminal.

## Usage

```
/analytics "show user signups by month"    # Natural language query
/analytics explore users                    # Explore table schema
/analytics psql                             # Set database context
/analytics connect mydb                     # Connect to named database
```

## Supported Databases

| Type       | CLI       | Connection Source                                    |
| ---------- | --------- | ---------------------------------------------------- |
| PostgreSQL | `psql`    | `$DATABASE_URL` or connection string                 |
| BigQuery   | `bq`      | `gcloud` auth (project from `$GOOGLE_CLOUD_PROJECT`) |
| MySQL      | `mysql`   | `$MYSQL_HOST`, `$MYSQL_USER`, `$MYSQL_PASSWORD`      |
| SQLite     | `sqlite3` | File path                                            |

## Commands

### Natural Language Queries

Describe what you want in plain English:

```
/analytics "count users by country"
/analytics "show orders over $100 from last month"
/analytics "find duplicate emails in customers table"
```

I'll:

1. Generate appropriate SQL
2. Show it for your approval
3. Run via CLI
4. Format output as a table

### Schema Exploration

```
/analytics explore              # List all tables
/analytics explore users        # Describe users table
/analytics explore users.email  # Show column details
```

#### PostgreSQL

```bash
psql -c "\dt"                   # List tables
psql -c "\d+ tablename"         # Describe table with details
psql -c "\di"                   # List indexes
```

#### BigQuery

```bash
bq ls dataset                   # List tables
bq show dataset.table           # Describe table
bq show --schema dataset.table  # Show schema only
```

#### MySQL

```bash
mysql -e "SHOW TABLES"
mysql -e "DESCRIBE tablename"
mysql -e "SHOW INDEX FROM tablename"
```

### Database Context

Set which database you're working with:

```
/analytics psql              # Use PostgreSQL
/analytics bq                # Use BigQuery
/analytics mysql             # Use MySQL
/analytics sqlite mydb.db    # Use SQLite file
```

Context persists for the session.

## Query Templates

### Time Series

```sql
SELECT
  DATE_TRUNC('month', created_at) as month,
  COUNT(*) as count
FROM table
GROUP BY 1
ORDER BY 1;
```

### Top N

```sql
SELECT column, COUNT(*) as count
FROM table
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 10;
```

### Duplicates

```sql
SELECT email, COUNT(*) as count
FROM users
GROUP BY email
HAVING COUNT(*) > 1
ORDER BY count DESC;
```

### Recent Records

```sql
SELECT *
FROM table
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 100;
```

### Join Pattern

```sql
SELECT
  u.name,
  COUNT(o.id) as order_count,
  SUM(o.total) as total_spent
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
GROUP BY u.id, u.name
ORDER BY total_spent DESC;
```

## Safety Rules

1. **Show before run**: Always display the generated SQL before execution
2. **Read-only default**: SELECT queries run immediately after approval
3. **Mutation warning**: UPDATE/DELETE require explicit confirmation
4. **No destructive DDL**: Never run DROP, TRUNCATE without explicit user request
5. **Timeout**: Queries timeout after 30 seconds by default
6. **Row limit**: Add LIMIT 1000 to unbounded SELECTs to prevent memory issues

## Configuration

Create `~/.claude/skills/analytics/config.yaml`:

```yaml
# Named connections
connections:
  prod:
    type: psql
    url: postgres://user:pass@host:5432/dbname
  staging:
    type: psql
    url: postgres://user:pass@staging:5432/dbname
  analytics:
    type: bq
    project: my-gcp-project
    dataset: analytics

# Default connection
default: staging

# Query timeout (seconds)
timeout: 30

# Max rows to return
max_rows: 1000

# Save query history
history: true
history_file: ~/.claude/analytics_history.sql
```

## Output Formatting

Results are formatted as markdown tables:

```
| id | name | created_at |
|----|------|------------|
| 1 | Alice | 2026-01-15 |
| 2 | Bob | 2026-01-16 |

(2 rows, 0.045s)
```

For large results, offer to:

- Export to CSV
- Paginate output
- Summarize with counts

## Error Handling

- Connection failures: Show connection string (redacted) and suggest fixes
- Syntax errors: Show error position and suggest corrections
- Timeout: Offer to increase timeout or add LIMIT
- Permission denied: Suggest checking credentials or role
Pliki w paczce (2)
  • SKILL.md 5 KB
  • config.yaml 1 KB

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · matteocervelli/llms100MIT
yonatangross/orchestkit100MIT
FrancoStino/opencode-skills-collection100MIT
microsoft/power-platform-skills100MIT
sickn33/agentic-awesome-skills100MIT
getsentry/sentry100Apache-2.0
oracle-samples/oracle-aidp-samples100UPL-1.0
coreyhaines31/marketingskills100MIT
mindbox-cloud/agent-skills100MIT

Identyczna treść występuje jeszcze w 1 innych folderach na GitHubie. Tu pokazujemy jedną, najlepiej ocenioną kopię.

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 701133f31779 (skrót SHA-256 całej paczki)

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100sql-queries
    Układa zapytania SQL z opisu naturalnego, eksploruje bazy i pomaga w raportach dla BigQuery, MySQL oraz PostgreSQL.
  • 100sql-queries
    Tłumaczy pytania biznesowe na zapytania SQL i buduje raporty danych w BigQuery, PostgreSQL oraz MySQL.
  • 100sql-queries
    Generuje zapytania SQL z opisu w języku naturalnym dla BigQuery, PostgreSQL i MySQL, czytając schematy z dokumentacji.
  • 100query-sql
    Pomaga w zapytaniach do lokalnej bazy PostgreSQL przez psql: przegląd schematów, struktur tabel i wykonywanie zapytań.
  • 100sql-expert
    Pomaga pisać i optymalizować zapytania SQL oraz projektować bazy w PostgreSQL, MySQL, SQLite i BigQuery.
  • 90bigquery-sql
    Optymalizuje zapytania SQL w BigQuery pod kątem kosztu i wydajności, stosując sprawdzone zasady przetwarzania danych.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.