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자연어 설명으로 SQL 쿼리 생성. BigQuery, PostgreSQL, MySQL 등 다양한 방언 지원. 업로드된 다이어그램이나 문서에서 데이터베이스 스키마 읽기. SQL 작성, 데이터 보고서 구축, 데이터베이스 탐색, 또는 비즈니스 질문을 쿼리로 변환할 때 활용하세요.
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SOC 職業分類に基づく
통계적 유의성, 샘플 크기 검증, 신뢰 구간, 출시/연장/중단 권고를 포함한 A/B 테스트 결과 분석. 실험 결과를 평가하거나, 테스트가 유의성에 도달했는지 확인하거나, 분할 테스트 데이터를 해석하거나, 변형 출시 여부를 결정할 때 활용하세요.
사용자 참여 데이터에 대한 코호트 분석 수행 — 리텐션 곡선, 기능 도입 트렌드, 세그먼트 수준 인사이트. 코호트별 사용자 리텐션 분석, 시간에 따른 기능 도입 연구, 이탈 패턴 조사, 또는 참여 트렌드 식별 시 활용하세요.
회사 목표에 맞춰 팀 수준의 OKR을 브레인스토밍합니다 — 측정 가능한 핵심 결과를 포함한 정성적 목표. 분기별 OKR 설정, 팀 목표를 회사 전략에 정렬, 목표 초안 작성, 또는 효과적인 OKR 작성법을 학습할 때 사용하세요.
문제, 목표, 세그먼트, 가치 제안, 솔루션, 출시 계획을 포함하는 포괄적인 8개 섹션 템플릿으로 Product Requirements Document를 작성합니다. PRD 작성, 제품 요구사항 문서화, 기능 스펙 준비, 또는 기존 PRD 검토 시 사용하세요.
사용자 정의 컬럼, 제약 조건, 출력 형식(CSV, JSON, SQL, Python script)으로 테스트용 현실적인 더미 데이터셋을 생성합니다. 테스트 데이터 생성, 목(mock) 데이터셋 구성, 개발 및 데모용 샘플 데이터 생성 시 사용하세요.
'When [상황], I want to [동기], so I can [결과]' 형식으로 상세한 인수 기준을 포함한 잡 스토리를 작성합니다. 잡 스토리 작성, JTBD 방식의 백로그 항목 생성, 사용자 상황과 동기 표현 시 사용하세요.
| name | sql-queries |
| description | 자연어 설명으로 SQL 쿼리 생성. BigQuery, PostgreSQL, MySQL 등 다양한 방언 지원. 업로드된 다이어그램이나 문서에서 데이터베이스 스키마 읽기. SQL 작성, 데이터 보고서 구축, 데이터베이스 탐색, 또는 비즈니스 질문을 쿼리로 변환할 때 활용하세요. |
자연어 요구사항을 여러 데이터베이스 플랫폼에서 최적화된 SQL 쿼리로 변환합니다. 이 스킬은 제품 매니저, 분석가, 엔지니어가 수동 구문 작업 없이 정확한 쿼리를 생성할 수 있도록 도와줍니다.
예시 1: 스키마 파일에서 쿼리 생성
database_schema.sql 파일을 업로드하고 다음과 같이 요청합니다:
"최근 30일 내 가입하여 최소 5번의 활성 세션이 있는
사용자를 찾는 쿼리를 생성해 주세요"
예시 2: 다이어그램 설명에서 쿼리 생성
"제 데이터베이스 구조입니다: Users 테이블 (id, email, created_at),
Sessions 테이블 (id, user_id, timestamp, duration).
2026년 1월 사용자당 평균 세션 시간 쿼리를 생성해 주세요."
예시 3: 복잡한 분석 쿼리
"연간 성장률을 포함하여 지역 및 고객 등급별로
매출을 분석하는 BigQuery 쿼리를 생성해 주세요."
다음을 제공합니다: