sql-optimization

SQL query optimization techniques and best practices

Zur Installation springen Dateien prüfen

Repository: Datus-ai/Datus-agent
Letzte Quellaktivität: 13. Februar 2026 um 06:14
Erkannte Sprache von SKILL.md: Englisch
Sterne: 1.874
Forks: 280

Installationsoptionen

Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.

Mit einem KI-Assistenten installieren

Diesen Prompt kopieren und in den verwendeten KI-Assistenten einfügen.

Follow https://skillsmp.com/skill-install/prompt.md to install only the Agent Skill at https://github.com/Datus-ai/Datus-agent/tree/main/tests/data/skills/sql-optimization.

Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.

npx skills add https://github.com/Datus-ai/Datus-agent --skill sql-optimization

Der Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.

Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.

Quelldateien prüfen

Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.

SKILL.md

Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau

name: sql-optimization
description: SQL query optimization techniques and best practices
tags: ["sql","performance","optimization"]
version: 1.0.0

# SQL Optimization Skill ## Optimization Steps 1. Analyze the query execution plan 2. Check for missing indexes 3. Rewrite subqueries as JOINs where possible 4. Use EXPLAIN to verify improvements

Auf GitHub ansehen

Zurück zur Suche Zurück zur Installation

build-kb

Build the project's vector-indexed knowledge base from files plus database metadata — optionally scoped to specific files / tables / datasources / domains. Scan the in-scope material, classify it into business domains, explore each domain's tables and docs in parallel with explore subagents (the validated-query SQL corpus is enumerated directly, no explore needed), then (after the user confirms a generation manifest — or directly, in the same turn, when the user has waived confirmation) route every artifact to its store via storage-classify, generating semantic_models / metrics / reference_sql (and mining any extra knowledge), and refresh AGENTS.md's KB index. The lightweight /init writes the AGENTS.md project map plus the file-based ./knowledge/*.md; this skill owns the heavy vector-store generation.

2026-10-27

init

Lightweight initialization of a project's core scope, optionally limited to files, tables or domains. Reads SQL and persisted lineage, human docs and live schema without querying table data. Writes confirmed knowledge to AGENTS.md and knowledge/*.md; unconfirmed inferences are kept separately in knowledge/pending-questions.md. Each call handles its current scope using existing documents and one ordinary chat loop. Reuses an existing metadata KB without bootstrapping one; semantic models, metrics and reference SQL belong to build-kb.

2026-10-27

dosi-semantic-authoring

Dosi native OSI dataset, relationship, and metric authoring guidance

2026-10-25

Alle aus diesem Repository ansehen

sql-optimization

Quellinformationen

Installationsoptionen

Mit einem KI-Assistenten installieren

Quelldateien prüfen

Mehr aus diesem Repository

Mit einem KI-Assistenten installieren

Mehr aus diesem Repository