sql-helper

name	sql-helper
description	Генерация SQL по текстовому вопросу и DDL-схеме. Скрипт sql_helper.py читает DDL-файл, строит in-memory схему в sqlite3, распознаёт слова вопроса по таблицам/колонкам и собирает SQL по шаблонам интентов (select, join, where, group, order, count, limit). Каждый кандидат проверяется через EXPLAIN, при --explain выводится читаемый план запроса. Триггеры: 'sql helper', 'sql генерация', 'сгенерируй sql', 'explain запроса', 'sql запрос', 'напиши sql', 'formatted sql', 'sql formatting'.
license	MIT
metadata	{"author":"best","version":"1.0.0"}
compatibility	Requires Python 3 stdlib (argparse, sqlite3)
when_to_use	Use to turn a question + DDL into SQL: 'sql helper', 'generate sql', 'write sql', 'sql query', 'explain query', 'sql генерация', 'сгенерируй sql', 'напиши sql', 'explain запроса'. Example: 'Write a SELECT joining users and orders' / 'Сгенерируй SQL по схеме'.

SQL Helper

Генерация SQL-запросов из текстового вопроса и DDL-схемы.

Загружай этот скилл когда нужно превратить вопрос на естественном языке в SQL: для быстрых запросов к базе, разбора плана выполнения или форматирования SQL.

🎯 When to use

Use this skill when:

• Есть DDL-файл (CREATE TABLE) и вопрос, по которому нужен SQL-запрос
• Нужно быстро собрать SELECT/JOIN/GROUP BY/COUNT по шаблону
• Просят «сгенерируй sql», «напиши sql», «sql запрос», «sql helper»
• Нужно посмотреть план выполнения запроса (EXPLAIN) в читаемом виде

Do NOT use when:

• Нужна только проверка синтаксиса без схемы — достаточно обычного редактора
• Нужна миграция или генерация DDL — это отдельный инструмент
• Вопрос не про SQL (анализ данных, CSV, скрейпинг) — это другие скиллы

📦 Files

• SKILL.md — этот файл
• scripts/sql_helper.py — генератор SQL + EXPLAIN (Python 3 stdlib)
• references/canonical-patterns.md — канонические аналоги text-to-SQL и разбор недостающих техник

Canonical analogues

Полный разбор — в references/canonical-patterns.md. Ключевые каноны, на которые опирается дизайн скилла:

• Anthropic Cookbook capabilities/text_to_sql — эталон интроспекции схемы (sqlite_master + PRAGMA table_info) и execution-based валидации через promptfoo-ассерты.
• sqlsure / sql-semantic-check — семантические правила FANOUT/JOIN_KEY/ADDITIVITY и интроспекция PK/FK вместо эвристик join.
• Vanna.ai — контур train → retrieve (few-shot) → generate_sql → run_sql → verify.
• Spider / BIRD / Spider 2.0 — методология оценки: exact match, execution accuracy, validity + efficiency; schema linking как первый этап.
• sqlite-utils + SQLGlot — CLI-интроспекция (schema, analyze, memory) и квотинг идентификаторов (quote_identifiers).
• grok-sqlite-explain — построение дерева EXPLAIN по ссылкам parent, а не по id.

🧰 Usage

# Сгенерировать SQL по вопросу:
python3 skills/sql-helper/scripts/sql_helper.py --ddl schema.sql --question "select users by id"

# С планом выполнения:
python3 skills/sql-helper/scripts/sql_helper.py --ddl schema.sql --question "count orders by user" --explain

# JOIN двух таблиц:
python3 skills/sql-helper/scripts/sql_helper.py --ddl schema.sql --question "join users and orders"

# С лимитом и сортировкой:
python3 skills/sql-helper/scripts/sql_helper.py --ddl schema.sql --question "top 5 orders by date desc"

🔬 Проверка результата

• Скрипт выводит сгенерированный SQL в stdout и завершается с кодом 0.
• При --explain после SQL печатается секция --- query plan --- с планом.
• Пустой вопрос или невалидный DDL — сообщение в stderr и код выхода 1.