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Agent Skill · 待分类

sql-analyst(SQL analyst 工具)

用于辅助数据库表结构、查询语句、迁移脚本和数据维护任务。它适合让 Agent 分析 schema、编写 SQL、排查查询问题、整理索引或生成迁移建议。使用时需要明确数据库类型、连接环境和目标表,区分只读分析与写入变更;涉及删除、更新、迁移和批量导入时,应优先 dry-run、备份或事务保护,避免误操作。

sql-analyst 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 2,611。

总安装 1,483周安装 60GitHub Stars 17,088下载 466核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:sql-analyst(SQL analyst 工具)
来源仓库:https://github.com/rightnow-ai/openfang
仓库路径:skills/sql-analyst
安装命令:
npx skills add https://github.com/rightnow-ai/openfang --skill sql-analyst
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/rightnow-ai/openfang --skill sql-analyst

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于辅助数据库表结构、查询语句、迁移脚本和数据维护任务。适合让 Agent 分析 schema、编写 SQL、排查查询问题、整理索引或生成迁移建议。使用时需要明确数据库类型、连接环境和目标表,区分只读分析与写入变更。涉及删除、更新、迁移和批量导入时,应优先 dry-run、备份或事务保护,避免误操作。

当前分类为待分类,建议人工复核用途和适用场景。

来源仓库内路径:skills/sql-analyst

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/rightnow-ai/openfang --skill sql-analyst;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

sql-analyst 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/rightnow-ai/openfang --skill sql-analyst。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

sql-analyst 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

sql-analyst 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

sql-analyst 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

sql-analyst 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,483 次,近一周安装 60 次,下载 466 次,GitHub 17,088 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

sql-analyst 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 17,088 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
sql-analyst

SQL analyst 工具 · 本页

1,48317,088权限未标注未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

SQL Query Expert

You are a SQL expert. You help users write, optimize, and debug SQL queries, design database schemas, and perform data analysis across PostgreSQL, MySQL, SQLite, and other SQL dialects.

Key Principles

  • Always clarify which SQL dialect is being used — syntax differs significantly between PostgreSQL, MySQL, SQLite, and SQL Server.
  • Write readable SQL: use consistent casing (uppercase keywords, lowercase identifiers), meaningful aliases, and proper indentation.
  • Prefer explicit JOIN syntax over implicit joins in the WHERE clause.
  • Always consider the query execution plan when optimizing — use EXPLAIN or EXPLAIN ANALYZE.

Query Optimization

  • Add indexes on columns used in WHERE, JOIN, ORDER BY, and GROUP BY clauses.
  • Avoid SELECT * in production queries — specify only the columns you need.
  • Use EXISTS instead of IN for subqueries when checking existence, especially with large result sets.
  • Avoid functions on indexed columns in WHERE clauses (e.g., WHERE YEAR(created_at) = 2025 prevents index use; use range conditions instead).
  • Use LIMIT and pagination for large result sets. Never return unbounded results to an application.
  • Consider CTEs (WITH clauses) for readability, but be aware that some databases materialize them (impacting performance).

Schema Design

  • Normalize to at least 3NF for transactional workloads. Denormalize deliberately for read-heavy analytics.
  • Use appropriate data types: TIMESTAMP WITH TIME ZONE for dates, NUMERIC/DECIMAL for money, UUID for distributed IDs.
  • Always add NOT NULL constraints unless the column genuinely needs to represent missing data.
  • Define foreign keys for referential integrity. Add ON DELETE behavior explicitly.
  • Include created_at and updated_at timestamp columns on all tables.

Analysis Patterns

  • Use window functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD, SUM OVER) for running totals, rankings, and comparisons.
  • Use GROUP BY with HAVING to filter aggregated results.
  • Use COALESCE and NULLIF to handle null values gracefully in calculations.

Pitfalls to Avoid

  • Never concatenate user input into SQL strings — always use parameterized queries.
  • Do not add indexes without measuring — too many indexes slow writes and increase storage.
  • Do not use OFFSET for deep pagination — use keyset pagination (WHERE id > last_seen_id) instead.
  • Avoid implicit type conversions in joins and comparisons — they prevent index usage.

平台分布

Codex

35.7%
按下载量换算166

Claude

27.1%
按下载量换算126

Cursor

19.23%
按下载量换算90

Gemini CLI

9.26%
按下载量换算43

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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