AD sql-master
SQL-запросы, агент получения данных. Охватывает полный спектр возможностей SQL: преобразование естественного языка в производственный SQL, диагностика медленных запросов и анализ планов выполнения, проектирование и оптимизация индексов, моделирование хранилищ данных, глубокое объяснение принципов SQL, визуализация результатов запросов. Поддерживает различные диалекты: MySQL / PostgreSQL / Hive / Spark SQL / ClickHouse / BigQuery. Сценарии использования: (1) написание SQL / генерация запросов, (2) медленные SQL / оптимизация / тюнинг, (3) анализ плана выполнения EXPLAIN, (4) проектирование индексов, (5) моделирование хранилищ данных / проектирование уровней, (6) вопросы по принципам SQL (транзакции/блокировки/MVCC/алгоритмы Join и т.д.), (7) проектирование структуры таблиц DDL, (8) диагностика ошибок SQL, (9) любые запросы типа "помоги мне написать запрос", "почему этот SQL медленный", "как создать индекс", (10) визуализация результатов запросов / построение графиков / диаграмм / отображение данных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SQL 查询、数据获取智能体。覆盖 SQL 全链路能力：自然语言转生产级 SQL、慢查询诊断与执行计划分析、索引设计与优化、数仓建模、SQL…»
SQL 查询、数据获取智能体。覆盖 SQL 全链路能力：自然语言转生产级 SQL、慢查询诊断与执行计划分析、索引设计与优化、数仓建模、SQL 原理深度科普、查询结果可视化。支持 MySQL / PostgreSQL / Hive / Spark SQL / ClickHouse / BigQuery 多方言。触发场景：(1) 写 SQL / 生成查询，(2) SQL 慢/优化/调优，(3) 执行计划分析 EXPLAIN，(4) 索引设计，(5) 数仓建模 / 分层设计，(6) SQL 原理问题（事务/锁/MVCC/Join算法等），(7) 表结构设计 DDL，(8) SQL 报错诊断，(9) 任何"帮我写个查询"、"这个SQL为什么慢"、"怎么建索引"类请求，(10) 查询结果可视化 / 出图 / 图表 / 数据展示。
SQL-запросы, агент получения данных.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 49
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2436 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.