소스 정보
- 저장소
- Kaelio/ktx
- 최근 소스 활동
- 2026년 5월 21일 13:28
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 1,547
- 포크
- 99
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.
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/Kaelio/ktx --skill orders명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Extract durable ktx wiki knowledge from staged Sigma data model specs and workbook summaries. Load for WorkUnits with unitKey sigma-data-models or sigma-workbooks.
Use when answering a question that needs data from a ktx-connected database - investigating, analyzing, "how many", "show me", "what's the breakdown of", finding records by value, exploring tables, comparing periods, explaining metrics, or any data-analysis request. Triggers even when the user does not say "analytics"; if the answer requires querying a configured ktx connection, this skill applies.
ktx's knowledge base - wiki pages for durable, reusable business knowledge. Covers capture workflow for user preferences, metric definitions, organizational conventions, and cross-references between wiki pages and semantic-layer sources. Loaded by the post-turn memory-agent only. The research agent reads wiki via `wiki_read`/`wiki_search` but does not write it.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | live_database_ingest |
| description | Capture semantic-layer and knowledge updates from a live database schema snapshot. |
| callers | ["memory_agent"] |
Use this skill when the ingest work unit contains raw files under
raw-sources/<connectionId>/live-database/<syncId>/.
connection.json to understand the snapshot metadata.foreign-keys.json when the table has a foreign key or when joins are
needed for the semantic-layer source.sl_write_source.table field.descriptions.db on tables and columns.sl_validate for the table source before the work unit completes.Sample values come from the scan record; do not invent values not present in relationship-profile.json.
Before writing a wiki page or SL source on any topic:
discover_data({query: "<topic>"}) - see what wikis, SL sources, and raw
tables already exist. Prefer updating existing pages over creating new ones.Before emitting any schema.table or schema.table.column into a wiki body,
SL source, tables: frontmatter, sl_refs, or emit_unmapped_fallback:
entity_details({connectionId, targets: [{display: "<identifier>"}]}) -
confirm the identifier resolves; inspect native types, FK/PK, and
sampleValues.entity_details sampleValues for the relevant
column. If sampleValues is short or the sample may have missed real values,
run a sql_execution probe with the same warehouse connection id:
sql_execution({connectionId, sql: "SELECT DISTINCT <col> FROM <ref> LIMIT 50"}).sql_execution({connectionId, sql: "SELECT 1 FROM <ref> LIMIT 0"}).
If it errors, the identifier is fictional.[unverified - from <rawPath>] in the wiki body,
citing the exact raw path that mentioned it.emit_unmapped_fallback with no_physical_table, include
the failing probe error in clarification.<schema>.<table> placeholder strings from these instructions
into output.For a raw table with this shape:
{
"name": "orders",
"db": "public",
"columns": [
{ "name": "id", "type": "integer", "nullable": false, "primaryKey": true }
]
}
Write a semantic-layer source with this shape:
name: orders
table: public.orders
grain: id
columns:
- name: id
type: number
Use string, number, time, or boolean for column types. When a database
type is ambiguous, use string.
The raw snapshot is structural evidence. Do not invent measures, segments, business definitions, or joins that are not present in the snapshot files.