SQLクエリビルダー
データ中級
データベースのテーブル構造を把握した上で、自然言語の質問を正確なSQLクエリに変換します。複雑なJOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数も自動で生成します。
トリガー
/sql使用頻度週3-5回
企画者やPMが自分でデータを抽出したいときなら？ 日本語で質問すれば/sqlがクエリを生成し開発チームへの依頼なしで解決
ジュニアデータアナリストなら？ 複雑なウィンドウ関数やサブクエリを自然言語で作成
SQLデータベースクエリ非エンジニア
動作フロー
/sql [自然言語の質問] 実行
↓
フェーズ1: 2つの分析を並列実行
schema-read
テーブル構造の把握
intent-parse
質問意図の解釈
↓
SQLクエリ生成 + 実行計画の説明
↓
✓ 実行可能なSQL + 結果サンプル
スキルコード
# SQL Query Builder Skill
## Trigger: /sql [natural language question]
When invoked:
1. Understand the database context:
- Read schema files (if available)
- Check for ORM models (Prisma, SQLAlchemy, etc.)
- Ask for table structure if not found
2. Parse the natural language question:
- Identify target tables
- Determine filters, grouping, sorting
- Detect aggregation needs
3. Generate SQL query:
- Use proper JOINs when multiple tables
- Add appropriate WHERE clauses
- Include GROUP BY / HAVING if needed
- Use window functions for rankings, running totals
4. Output format:
---
## 🗃️ SQL Query
**Question**: [original question]
```sql
SELECT ...
FROM ...
WHERE ...
```
**Explanation**:
- [what each part does]
**Expected Result**:
| col1 | col2 | col3 |
|------|------|------|
| [sample] | [sample] | [sample] |
**Performance Note**: [index suggestions if relevant]
---
コピーしてCLAUDE.mdに貼り付ければ、すぐに使えます。
SQLクエリビルダー の仕組み
SQL Builderはデータに関する自然言語の質問を受け取り、コンテキストまたは提供されたテーブル定義からデータベーススキーマを推論し、適切なJOIN、集計、WHERE句を含む最適化されたSQLクエリを生成します。
SQLクエリビルダー が力を発揮する場面
SQL非ユーザーが直接データベースにクエリを投げられるようにし、経験豊富な開発者が複雑なクエリをより速く書けるようにします。特にマルチテーブルJOINを手動で書くとエラーが起きやすいアドホック分析で有用です。
主な強み
- 自然言語を最適化されたSQLに即座に変換
- 複雑なJOIN、サブクエリ、集計を処理
- テーブル定義からスキーマの関係性を推論
- 非技術系チームメンバーでもアクセス可能