sql-expert
/sql-expert
Generuje, sprawdza i optymalizuje zapytania ClickHouse SQL dla danych i analiz.
- Autor
- frankchen021 ↗
- Repozytorium
- datastoria ↗
- Licencja
- Apache-2.0
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 21.07.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 1
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 21.07.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
Apache-2.0, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem licencji i informacji o zmianach.
Co robi i kiedy
Generuje, sprawdza i optymalizuje zapytania ClickHouse SQL dla danych i analiz.
Oryginalny opis (EN)
Expert system for generating, validating, and optimizing ClickHouse SQL. Use this when the user needs data, queries, or analysis.
Jak działa
SKILL.md bez nagłówków drugiego poziomu · 37 linii, 507 słów
Podgląd SKILL.md
--- name: sql-expert description: Expert system for generating, validating, and optimizing ClickHouse SQL. Use this when the user needs data, queries, or analysis. metadata: author: System disable-slash-command: true --- > ## 🚨 CRITICAL RULE: MANDATORY VALIDATION > You **MUST** call `validate_sql(sql)` for **every** new query you generate. > **Context Note**: Historical validation steps are pruned to save tokens, but this does NOT excuse you from validating new queries in the current turn. Always validate before executing. # 1. Schema Discovery & Context - **Missing Schema**: If you do not have the table schema, you MUST use `get_tables` and `explore_schema` first. - *Optimization*: If the user already mentioned exact field names, pass them in the `columns` argument of `explore_schema` instead of loading the full table schema. - **Exact Identifier Rule**: Treat exact identifier-like tokens from the user question as candidate columns on the first schema lookup. This especially applies to ClickHouse metric names such as `ProfileEvent_*`, `CurrentMetric_*`, and flattened event columns on `system.*` tables. - **Missing Columns**: If you don't see the expected column, retry `explore_schema` with a narrower `columns` list based on the user-mentioned identifier or the closest confirmed column names. - **Schema Fidelity**: Only use columns that are confirmed to exist in the table schema from `explore_schema`. Do not assume standard columns exist if they are not in the tool output. - **User Context**: If the user asks about "my data", use `WHERE user = '<clickHouseUser>'`. - **System Tables**: For queries on `system.*` tables (e.g., `system.query_log`, `system.parts`, `system.merges`), defer to the `clickhouse-system-queries` skill - it contains table-specific patterns, predicates, and resource metrics that this skill does not cover. For `system.query_log`, do not generate SQL until `references/system-query-log.md` has been loaded via `skill_resource`, and do not call `search_query_log` for chart/time-series requests. # 2. Syntax Rules (The Grammar) - **Tables**: ALWAYS use fully qualified names (e.g., `database.table`). - **Semicolons**: NEVER include a trailing semicolon (`;`). - **Enums**: Use exact string literals for Enum columns. - **Safety**: ALWAYS use `LIMIT` for data exploration queries. # 3. Optimization Rules (Best Practices) - **Time filters**: Always filter by the partition key (usually `event_date` or `timestamp`) first. Use **bounded time windows** (e.g., last 24h, 7 days) unless the user asks for all history. - **Primary Keys (CRITICAL)**: ClickHouse indexes are sparse. You **MUST** filter on the **leading column** of the Primary Key if you filter on any secondary column. - *Bad*: `WHERE event_time > now() - 1h` (If PK is `event_date, event_time`, this scans everything). - *Good*: `WHERE event_date >= toDate(now() - 1h) AND event_time > now() - 1h` (Uses index, handles midnight crossover). - **Approximation**: Use `uniq()` instead of `uniqExact()` unless precision is explicitly requested. - **Joins**: Put the **smaller table on the RIGHT**. Use `GLOBAL IN` only for distributed queries. # 4. Execution Workflow 1. **Generate**: Create the SQL following the rules above. 2. **Validate (MANDATORY)**: Call `validate_sql(sql)`. - *If invalid*: Read the error, fix the SQL, and retry (max 3 attempts). 3. **Decide Action**: - *Visualization*: IF the user wants a chart, DO NOT execute. Pass the SQL to the visualization skill logic. - *Data*: IF the user wants answers (lists, counts), call `execute_sql(sql)`. - *Code Only*: IF the user asks to "write SQL", just output the code block.
Wersje
| Repozytorium | Wynik | Licencja |
|---|---|---|
| Ta strona · frankchen021/datastoria | 90 | Apache-2.0 |
| traylinx/switchAILocal | 100 | Apache-2.0 |
| personamanagmentlayer/pcl | 100 | Apache-2.0 |
| miaoge-ge/coding-agent-skills | 100 | MIT |
Identyczna treść występuje jeszcze w 1 innych folderach na GitHubie. Tu pokazujemy jedną, najlepiej ocenioną kopię.
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 9ee688ac7999 (skrót SHA-256 całej paczki)
Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 100clickhouse-core-workflow-b
Wstawia, odpytuje i agreguje dane w ClickHouse na prawdziwych wzorcach SQL, w tym dashboardy i materialized views do wstępnej agregacji. - 100clickhouse-query
Uruchamia zapytania ClickHouse do analityki, analizy metryk i eksploracji danych zdarzeń, domyślnie tylko do odczytu. - 100clickhouse-data-handling
Obsługuje cykl życia danych w ClickHouse: wygasanie TTL, usuwanie danych na żądanie RODO, szyfrowanie kolumn i logi audytowe w SQL ClickHouse. - 100optimizing-clickhouse-and-hogql-queries
Optymalizuje zapytania ClickHouse i HogQL, gdy insight, raport lub ręczne zapytanie jest zbyt wolne, trafia na limity czasu lub pamięci, w tym wyciąganie SQL i typowe problemy, takie jak FROM FINAL. - 100data-analyst
Działa jako interaktywny analityk danych na ClickHouse (lokalnym lub Cloud): odpowiada na pytania o metryki, telemetrię, użytkowników, przychody i lejki, pisze zapytania SQL, wykresy i eksporty. - 86clickhouse
Pomaga tworzyć aplikacje na bazie ClickHouse: zapytania OLAP, analizę danych w czasie rzeczywistym i przechowywanie kolumnowe.