소스 정보
- 저장소
- Datus-ai/Datus-agent
- 최근 소스 활동
- 2026년 2월 13일 06:14
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 1,558
- 포크
- 228
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/Datus-ai/Datus-agent --skill sql-analysis명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Create or update custom Datus subagents by editing the loaded agent.yml. Use when a workflow needs persistent agentic_nodes scoped to already-built tables, metrics, or reference SQL.
Bootstrap project reference SQL and metrics from a BI dashboard through an installed plugin. Use when the user asks to initialize, import, extract, or build context, reference SQL, semantic models, or metrics from a dashboard or requests dashboard bootstrap.
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 handles the AGENTS.md inventory plus file-based knowledge/memory; this skill owns the heavy vector-store generation.
| name | sql-analysis |
| description | Guided workflow for SQL data analysis using db_tools |
| tags | ["sql","analysis","workflow"] |
| version | 1.0.0 |
This skill guides you through a structured data analysis workflow using database tools.
First, understand the database schema:
Use db_tools.list_tables() to see available tables
Use db_tools.describe_table(table_name) for each relevant table
Explore the data with sample queries:
Use db_tools.execute_sql("SELECT * FROM {table} LIMIT 10")
Based on the user's question, construct and execute the analysis query.
Analyze the results and provide insights.