SQL Query Generator

Kun prompt SQL-generator som alltid returnerer spørring + forklaring + ytelsesnotater + testskript for BigQuery/Postgres/MySQL/Snowflake — ingen egne skjema-parsingverktøy.

av phuryn · phuryn/pm-skills

Bestått ★ 8.4/10

SQL Query Generator — Kun prompt SQL-generator som alltid returnerer spørring + forklaring + ytelsesnotater + testskript for BigQuery/Postgres/MySQL/Snowflake — ingen egne skjema-parsingverktøy.

Hva den gjør

Genererer SQL-spørringer fra naturlige språk-krav, bekrefter mål-dialekt og skjema først, leverer deretter alltid en fire-delt pakke: kommentert SQL, forklaring på vanlig engelsk, ytelsesnotater, og et valgfritt testskript. Det er en enkelt SKILL.md uten bundlet parser, skript, eller live databaseforbindelse — 'lesing' av et skjema betyr at Claude leser hvilken som helst tekst eller diagrambeskrivelse du limer inn, akkurat som den ville gjort uten ferdigheten. Bundlet i et PM-markedsplass-repo med over 100 ferdigheter, så den nøyaktige undermappe-stien må kopieres.

Testrapport

Ga den et to-tabells skjema og ba om en Postgres kohort-inntektsspørring: selve SQL-en kom ut identisk med et uguided svar, og ferdighetens eneste reelle merverdi var å tvinge den pålagte fire-delte leveransen (spørring + forklaring + ytelsesnotater + testskript). Avsluttes med en 'Videre lesning'-footer som lenker til forfatterens egen nyhetsbrev — ikke en innsatt instruksjon, men en selvpromoterende berøring verdt å opplyse om.

Testet på: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installer

git clone https://github.com/phuryn/pm-skills
cd pm-skills
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r pm-data-analytics/skills/sql-queries ~/.claude/skills/sql-queries

Kommandoer og eksempelprompter

  • /sql-queriesKun prompt SQL-generator som alltid returnerer spørring + forklaring + ytelsesnotater + testskript for BigQuery/Postgres/MySQL/Snowflake — ingen egne skjema-parsingverktøy.

Skills utløses av vanlige forespørsler — ingen kommandoer å huske. Etter installasjonen aktiverer prompter som disse skillen (på engelsk):

  • Write a SQL query with a window function to rank sales by region
  • Join these three tables and dedupe rows using a CTE, here's the schema
  • Optimize this slow query running against our Postgres schema