sql-queries

Name: sql-queries
Author: killvxk

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How to install sql-queries?

killvxk/pm-skills-zh/sql-queries

$npx -y skills add killvxk/pm-skills-zh --skill sql-queries

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Summary

将自然语言描述转化为 SQL 查询语句。支持 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 及其他方言。可从上传的结构图或文档中读取数据库结构。适用于编写 SQL、构建数据报表、探查数据库，或将业务问题转化为查询语句。

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SKILL.md

1	# SQL 查询生成器
2
3	## 用途
4	将自然语言需求转化为经过优化的 SQL 查询，支持多种数据库平台。帮助产品经理、分析师和工程师准确生成查询语句，无需手动处理语法细节。
5
6	## 工作原理
7
8	### 第一步：理解数据库结构
9	- 如果你提供了结构文件（SQL、文档或结构图描述），我将读取并分析
10	- 提取表名、字段定义、数据类型及关联关系
11	- 识别主键、外键和索引策略
12
13	### 第二步：处理查询需求
14	- 明确你需要检索或分析的具体数据
15	- 确认 SQL 方言（BigQuery、PostgreSQL、MySQL、Snowflake 等）
16	- 询问额外要求（过滤条件、聚合方式、排序规则）
17
18	### 第三步：生成优化查询
19	- 编写充分利用数据库结构的高效 SQL
20	- 添加注释，解释复杂逻辑
21	- 针对大数据集提供性能优化建议
22	- 如有适用，提供替代实现方案
23
24	### 第四步：解释与测试
25	- 用通俗语言解释查询逻辑
26	- 建议如何测试或验证结果
27	- 提供性能优化技巧
28	- 如有需要，生成测试脚本或示例数据
29
30	## 使用示例
31
32	示例一：基于结构文件生成查询
33	```
34	上传你的 database_schema.sql 文件，并输入：
35	"生成一个查询，找出过去 30 天内注册且至少有 5 次活跃会话的用户"
36	```
37
38	示例二：基于结构描述生成查询
39	```
40	"我的数据库结构如下：Users 表（id, email, created_at），Sessions 表
41	（id, user_id, timestamp, duration）。生成一个查询，
42	统计 2026 年 1 月每位用户的平均会话时长。"
43	```
44
45	示例三：复杂分析查询
46	```
47	"创建一个 BigQuery 查询，按地区和客户等级分析营收，
48	包含同比增长率。"
49	```
50
51	## 核心能力
52
53	- 多方言支持：兼容 BigQuery、PostgreSQL、MySQL、Snowflake、SQL Server
54	- 文件读取：读取结构文件、SQL dump 及数据文档
55	- 查询优化：建议索引、分区及性能改进方案
56	- 解释说明：拆解查询逻辑，便于学习和文档化
57	- 测试支持：可生成测试查询和示例数据脚本
58	- 脚本执行：为你的数据库创建可执行的 SQL 脚本
59
60	## 最佳实践建议
61
62	1. 提供背景信息：分享你的数据库结构或表结构
63	2. 描述清晰：明确说明你需要的数据及过滤条件
64	3. 注明数据库类型：指定你使用的 SQL 方言
65	4. 说明限制条件：提及数据量、时间范围和性能要求
66	5. 明确输出格式：如需特定格式的查询结果，请提前说明
67
68	## 输出格式
69
70	你将收到：
71	- SQL 查询：带注释的生产可用 SQL 代码
72	- 说明：查询的功能和运行逻辑
73	- 性能备注：优化建议和注意事项
74	- 测试脚本（如有需要）：示例数据和验证查询
75
76	---
77
78	### 延伸阅读
79
80	- [The Product Analytics Playbook: AARRR, HEART, Cohorts & Funnels for PMs](https://www.productcompass.pm/p/the-product-analytics-playbook-aarrr)
81	- [How to Become a Technology-Literate PM](https://www.productcompass.pm/p/how-to-become-a-technology-literate)

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2
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4	将自然语言需求转化为经过优化的 SQL 查询，支持多种数据库平台。帮助产品经理、分析师和工程师准确生成查询语句，无需手动处理语法细节。
5
6	## 工作原理
7
8	### 第一步：理解数据库结构
9	- 如果你提供了结构文件（SQL、文档或结构图描述），我将读取并分析
10	- 提取表名、字段定义、数据类型及关联关系
11	- 识别主键、外键和索引策略
12
13	### 第二步：处理查询需求
14	- 明确你需要检索或分析的具体数据
15	- 确认 SQL 方言（BigQuery、PostgreSQL、MySQL、Snowflake 等）
16	- 询问额外要求（过滤条件、聚合方式、排序规则）
17
18	### 第三步：生成优化查询
19	- 编写充分利用数据库结构的高效 SQL
20	- 添加注释，解释复杂逻辑
21	- 针对大数据集提供性能优化建议
22	- 如有适用，提供替代实现方案
23
24	### 第四步：解释与测试
25	- 用通俗语言解释查询逻辑
26	- 建议如何测试或验证结果
27	- 提供性能优化技巧
28	- 如有需要，生成测试脚本或示例数据
29
30	## 使用示例
31
32	示例一：基于结构文件生成查询
33	```
34	上传你的 database_schema.sql 文件，并输入：
35	"生成一个查询，找出过去 30 天内注册且至少有 5 次活跃会话的用户"
36	```
37
38	示例二：基于结构描述生成查询
39	```
40	"我的数据库结构如下：Users 表（id, email, created_at），Sessions 表
41	（id, user_id, timestamp, duration）。生成一个查询，
42	统计 2026 年 1 月每位用户的平均会话时长。"
43	```
44
45	示例三：复杂分析查询
46	```
47	"创建一个 BigQuery 查询，按地区和客户等级分析营收，
48	包含同比增长率。"
49	```
50
51	## 核心能力
52
53	- 多方言支持：兼容 BigQuery、PostgreSQL、MySQL、Snowflake、SQL Server
54	- 文件读取：读取结构文件、SQL dump 及数据文档
55	- 查询优化：建议索引、分区及性能改进方案
56	- 解释说明：拆解查询逻辑，便于学习和文档化
57	- 测试支持：可生成测试查询和示例数据脚本
58	- 脚本执行：为你的数据库创建可执行的 SQL 脚本
59
60	## 最佳实践建议
61
62	1. 提供背景信息：分享你的数据库结构或表结构
63	2. 描述清晰：明确说明你需要的数据及过滤条件
64	3. 注明数据库类型：指定你使用的 SQL 方言
65	4. 说明限制条件：提及数据量、时间范围和性能要求
66	5. 明确输出格式：如需特定格式的查询结果，请提前说明
67
68	## 输出格式
69
70	你将收到：
71	- SQL 查询：带注释的生产可用 SQL 代码
72	- 说明：查询的功能和运行逻辑
73	- 性能备注：优化建议和注意事项
74	- 测试脚本（如有需要）：示例数据和验证查询
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76	---
77
78	### 延伸阅读
79
80	- [The Product Analytics Playbook: AARRR, HEART, Cohorts & Funnels for PMs](https://www.productcompass.pm/p/the-product-analytics-playbook-aarrr)
81	- [How to Become a Technology-Literate PM](https://www.productcompass.pm/p/how-to-become-a-technology-literate)

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