用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt;运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/YuAICode/ai-skills --skill sql-explain-zh命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地?可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
按 Figma 设计稿还原页面代码,拉结构化设计数据 + design token,写完用像素 diff 自校验迭代到还原。当用户给出 figma.com 链接要实现页面、或说「照设计稿写这个页面 / 还原设计图 / 这个页面和设计稿对不上 / 按 Figma 做 UI / 设计稿还原度不够」时触发。
把 Claude Code 汉化 —— 让 Claude 默认用中文回复,并给每个工具调用加中文 tooltip 提示。当用户想"汉化 Claude Code""让 Claude 说中文""装中文命令提示""localize Claude Code to Chinese"时使用。
列出可清理的本地分支(已合并 / 陈旧),供用户确认后再删。当用户说"清理分支 / 哪些分支可以删 / 列出过期分支 / 整理 git 分支 / 哪些分支可以清掉"时触发。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | sql-explain-zh |
| description | 解读慢查询的 EXPLAIN 输出,给中文优化建议(索引/扫描行数/回表/filesort/临时表)。当用户说「EXPLAIN 帮我看下/这个查询好慢/SQL 优化/慢查询分析/explain 结果看不懂」时触发。 |
把 MySQL EXPLAIN 输出收敛成"每行的中文含义 + 具体能做什么优化",不用再对着英文文档猜。
EXPLAIN 输出(含 id/select_type/table/type/key/rows/Extra 等列)# 设置连接环境变量(标准 MYSQL_* 变量)
export MYSQL_HOST=127.0.0.1
export MYSQL_PORT=3306
export MYSQL_USER=root
export MYSQL_PASSWORD=secret
export MYSQL_DATABASE=mydb
# 跑 EXPLAIN(SQL 作参数)
bash <skill>/bin/explain.sh "SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1"
# 或从 stdin 传 SQL
echo "SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1" | bash <skill>/bin/explain.sh
脚本输出 EXPLAIN 结果后,把输出粘给 Claude 解读。
直接把 EXPLAIN 结果粘给 Claude,说"帮我解读这个 EXPLAIN"即可。无需脚本。
bin/explain.sh 跑出来。## EXPLAIN 解读
### 查询概览
(一句话:这是什么查询、预期扫哪几张表、关联逻辑)
### 逐行分析
| 行 | table | type | key | rows | Extra | 风险 |
|----|-------|------|-----|------|-------|------|
| 1 | orders | ALL | NULL | 500000 | Using filesort | 🔴 全表扫描 + filesort |
| 2 | users | eq_ref | PRIMARY | 1 | — | ✅ 主键等值 |
**各列说明:**
- **type**(访问类型,从优到劣):
`system` > `const` > `eq_ref` > `ref` > `range` > `index` > `ALL`
- `ALL`:全表扫描,**最差**,rows 大时必须加索引。
- `index`:索引全扫,比 ALL 好但仍可能慢。
- `range`:索引范围扫描,`WHERE id BETWEEN 1 AND 100` 之类。
- `ref`:非唯一索引等值匹配。
- `eq_ref`:唯一索引等值,JOIN 时常见。
- `const`/`system`:最优,主键/唯一索引点查。
- **key**:实际用到的索引;`NULL` = 没用任何索引。
- **rows**:预估扫描行数,越大越慢。
- **Extra**(常见危险信号):
- `Using filesort`:ORDER BY 用不上索引,需额外排序。
- `Using temporary`:用了临时表,GROUP BY/DISTINCT/子查询常见。
- `Using index`:覆盖索引,不回表,✅ 好事。
- `Using where`:Server 层再过滤,索引后还有额外筛选。
- `Using join buffer`:JOIN 没有走对端索引,内存 Buffer 处理。
### 问题 & 优化建议
1. **问题一:<table> 全表扫描(type=ALL,rows=500000)**
- 原因:WHERE 条件列 `user_id` 无索引。
- 建议:`ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id (user_id);`
- 预期效果:rows 从 500000 → 约 N,type 变 ref。
2. **问题二:Using filesort**
- 原因:ORDER BY `created_at` 与过滤条件不在同一复合索引。
- 建议:`ADD INDEX idx_user_created (user_id, created_at);`(复合索引覆盖过滤+排序)
- 预期效果:Extra 消去 Using filesort。
3. **回表说明**(若适用)
- key 列命中二级索引但 SELECT 了非索引列,需回表查主键行。
- 建议:把高频 SELECT 列加进覆盖索引,或只 SELECT 需要的列。
### 结论
(总结:最大瓶颈在哪、优先做哪一件事、预估改完后扫描行数量级变化)
SHOW CREATE TABLE 就不猜索引列类型/选择度,需要时明确问用户。ALTER/CREATE/DROP 语句,建议以注释块形式呈现。EXPLAIN 的情况下承诺"性能提升 X 倍"。EXPLAIN 格式;PostgreSQL EXPLAIN ANALYZE 格式不同,可解读但需说明。bin/explain.sh 只跑 EXPLAIN(不跑 EXPLAIN ANALYZE),不对生产数据库做任何写操作。