query
von duckdbDie query-Skill führt DuckDB-Queries gegen eine angebundene Datenbank oder direkt gegen Dateien aus. Sie akzeptiert SQL oder Fragen in natürlicher Sprache, unterstützt Session- und Ad-hoc-Modus und eignet sich für Data Analysis, schnelle Prüfungen und iteratives Arbeiten mit DuckDB Friendly SQL.
Diese Skill erreicht 71/100 und ist damit für Verzeichniseinträge geeignet, wenn Nutzer einen DuckDB-Query-Helfer mit echtem praktischem Nutzen suchen. Gleichzeitig sollten sie mit etwas Reibung bei der Einführung und nicht ganz klaren Onboarding-Hinweisen rechnen. Das Repository zeigt einen konkreten Workflow für das Routing zwischen Session- und Ad-hoc-Querying, ist also mehr als nur ein Platzhalter. Die Installationsentscheidung fällt dennoch weniger eindeutig aus, weil die Datei neben der Schritt-für-Schritt-Logik kaum übergeordnete Orientierung bietet.
- Klarer Auslöser und klarer Umfang: Die Skill ist eindeutig dafür gedacht, SQL-Queries gegen eine angebundene DuckDB-Datenbank oder ad hoc gegen Dateien auszuführen, einschließlich Fragen in natürlicher Sprache.
- Konkreter operativer Workflow: Die Skill definiert Erkennung des Zustands, Session- vs. Ad-hoc-Modus, Prüfungen auf DuckDB-Verfügbarkeit und Fallback-Verhalten.
- Der Implementierungsgrad ist substanziell: Der SKILL.md-Body ist lang, nutzt Codeblöcke und enthält Repo-/Dateiverweise statt nur allgemeiner Hinweise.
- Die knappe Beschreibung auf oberster Ebene und fehlende Begleitdateien erschweren es, den Fit vor der Installation schnell einzuschätzen.
- Es gibt keinen Installationsbefehl und keine ergänzenden Ressourcen, daher müssen Nutzer Setup und Randfälle unter Umständen nur aus dem Body ableiten.
Übersicht über den query skill
Was der query skill macht
Der query skill hilft dir dabei, DuckDB-Queries entweder gegen eine angeschlossene Arbeitsdatenbank oder direkt gegen Dateien auszuführen, auf die du verweist. Er ist für alle gemacht, die vom Problem zur Antwort so schnell wie möglich kommen wollen: ad-hoc SQL, Fragen zu Daten in natürlicher Sprache oder einfache dateibasierte Analysen mit DuckDB Friendly SQL.
Für wen er am besten passt
Nutze den query skill für Data Analysis, wenn deine Daten bereits in DuckDB, in einer Projekt-State-Datei oder in einer lokalen Datei wie CSV/Parquet vorliegen und du sofort Antworten willst, ohne erst eine vollständige Pipeline aufzusetzen. Besonders hilfreich ist er für Analysten, Engineers und AI Agents, die Daten schnell und iterativ prüfen müssen.
Was diesen Skill unterscheidet
Der zentrale Unterschied beim query skill ist die Modusauswahl. Er kann im Session-Modus arbeiten, wenn bereits ein DuckDB-State vorhanden ist, oder im ad-hoc-Modus, wenn die Eingabe auf Dateien verweist oder kein State verfügbar ist. Dadurch entfällt viel Rätselraten, und der query skill ist sowohl für persistente als auch für einmalige Workflows nützlich.
So verwendest du den query skill
Installation und grundlegender Aufruf
Installiere den query skill mit npx skills add duckdb/duckdb-skills --skill query. Rufe ihn dann entweder mit SQL oder mit einer Frage auf, zum Beispiel: query "show daily revenue by country" oder query "select count(*) from 'events.csv'". Das query usage-Muster funktioniert am besten, wenn die Anfrage spezifisch genug ist, um daraus genau eine klare Query zu machen.
Wie der Skill zwischen Session- und Ad-hoc-Modus wählt
Der query skill prüft zuerst, ob eine vorhandene DuckDB-State-Datei in .duckdb-skills/state.sql oder ~/.duckdb-skills/<project-id>/state.sql liegt. Findet er eine und funktionieren die angeschlossenen Datenbanken noch, verwendet er den Session-Modus. Wenn du --file angibst, auf Dateipfade verweist oder keinen nutzbaren State hast, wechselt er in den Ad-hoc-Modus und fragt Dateien direkt ab oder bei Bedarf :memory:. Das ist der wichtigste Punkt im query guide, denn deine Eingabe sollte zu dem Modus passen, den du tatsächlich willst.
Was du zuerst im Repo lesen solltest
Beginne mit SKILL.md, denn dort stehen der Ausführungsablauf, die Regeln für die Modi und das Fallback-Verhalten. Für Installationsentscheidungen reicht das in der Regel schon aus. Wenn du den Skill für deinen eigenen Workflow anpassen willst, schau dir zusätzlich die im Repository-Baum referenzierten Dateien an, vor allem alles, was State-Handling oder Prompt-Constraints definiert. In diesem Repo gibt es keine zusätzlichen rules/, resources/ oder Hilfsskripte, die du lernen müsstest.
Bessere Prompts für bessere Queries schreiben
Gib dem Skill genau den Kontext, den er braucht, um die richtige Query zu bauen: Ziel-Datei oder Tabelle, Metrik, Granularität, Filter und Zeitraum. Ein starker Input sieht zum Beispiel so aus: query "For orders.csv, show revenue by month for 2024 and exclude refunds"; ein schwacher Input so: query "analyze the sales data". Im ersten Fall erkennt der Skill, ob er dateibasiert arbeiten soll, was aggregiert werden muss und welche Sonderfälle relevant sind.
FAQ zum query skill
Ist der query skill nur etwas für SQL-Experten?
Nein. Der query skill akzeptiert sowohl rohes SQL als auch Fragen in natürlicher Sprache, deshalb können auch Einsteiger damit unkomplizierte Analysen machen. SQL hilft trotzdem, wenn du exakte Joins, Filter oder Aggregationsregeln brauchst.
Wann sollte ich den query skill nicht verwenden?
Verwende ihn nicht, wenn deine Aufgabe eine mehrstufige Transformationslogik braucht, die besser in ein Notebook, einen ETL-Job oder Anwendungscode gehört. Er ist darauf optimiert, Datenfragen zu stellen und zu beantworten, nicht darauf, ein vollständiges Datenprodukt zu bauen.
Wie unterscheidet er sich von einem generischen Prompt?
Ein generischer Prompt kann zwar eine plausible Query erzeugen, aber der query skill ergänzt operative Regeln: Er prüft den DuckDB-State, entscheidet zwischen Session- und Ad-hoc-Modus, verifiziert, dass DuckDB verfügbar ist, und fällt sicher zurück, wenn Attachments fehlschlagen. Dadurch ist er verlässlicher für die Bewertung bei der Installation und für wiederholte query usage.
Ist er eine gute Wahl für Dateien und lokale Analysen?
Ja. Wenn du query for Data Analysis auf lokalen CSV-, Parquet- oder anderen von DuckDB lesbaren Dateien nutzen willst, ist dieser Skill eine starke Wahl, weil er darauf ausgelegt ist, Dateien direkt abzufragen, wenn kein Session-State vorhanden oder passend ist.
So verbesserst du den query skill
Die genaue Datenform angeben
Die stärksten Verbesserungen entstehen, wenn du Quelle und gewünschte Ausgabeform nennst. Gib Tabellennamen, Dateinamen, die relevanten Spalten und die gewünschte Granularität an. Zum Beispiel liefert query "from sessions.parquet, group by user_id and return avg session length for paid users only" dem Skill genug Struktur, um breite oder mehrdeutige Ergebnisse zu vermeiden.
Mehrdeutigkeit vor dem ersten Lauf entfernen
Ein typischer Fehler ist es, nach „Insights“ zu fragen, ohne zu sagen, was gezählt, verglichen oder gefiltert werden soll. Wenn du die Metrik, den Datumsbereich oder die Segmentierungsregel kennst, nenn sie direkt. Das reduziert Rückfragen und macht die erste Antwort deutlich nützlicher.
Modusabhängige Einschränkungen früh prüfen
Wenn du den Session-Modus erwartest, stelle sicher, dass der Projekt-State vorhanden ist und die angeschlossenen Datenbanken noch geöffnet werden können. Wenn du den Dateimodus erwartest, verweise in der Eingabe direkt auf die Datei oder übergib --file. Das ist wichtig, weil sich der query skill je nach Wiederverwendung vorhandenen States oder ad-hoc-Ausführung anders verhält.
Durch schrittweise Verfeinerung des Query-Ziels iterieren
Verbessere nach dem ersten Ergebnis den nächsten Prompt, indem du jeweils nur eine zusätzliche Einschränkung einbaust: einen engeren Zeitraum, einen besseren Join-Key, eine andere Gruppierungsebene oder einen zwingenden Ausschluss. So führt der query skill dich näher an ein entscheidungsreifes Ergebnis statt an eine vage Zusammenfassung.