sql-queries

sql-queries 技能概覽

sql-queries 技能的用途

sql-queries 技能會把商業問題和粗略的分析目標，轉成常見資料倉儲與資料庫可用的 SQL。當你知道想要的結果，但不確定要怎麼寫出正確的 joins、filters、aggregations 或方言語法時，它最有幫助。

適合誰使用

如果你是產品經理、分析師、資料工程師，或正在處理報表、探索分析、臨時分析的 AI 使用者，就很適合用 sql-queries。當你需要一條符合特定 schema、而不是通用模板的 sql-queries for Data Analysis 查詢時，它特別實用。

為什麼它不一樣

這個技能不只是「根據提示寫 SQL」。它會預期你提供 schema 背景、要求確認目標 dialect，並嘗試產出可最佳化、也更容易解釋的結果。當查詢正確性、效能與資料表關係，比速度本身更重要時，它就比一般做法更合適。

如何使用 sql-queries 技能

安裝 sql-queries

用下列 repo path 安裝技能：
npx skills add phuryn/pm-skills --skill sql-queries

如果是 sql-queries install，請先確認技能已加到 pm-data-analytics/skills/sql-queries，再打開 skill file，然後才把它用進工作流程。

先用正確的輸入開始

好的 sql-queries usage 一開始就要有三個東西：問題、SQL dialect、schema。一個有力的提示會清楚說明你需要哪個 metric 或哪些 rows、日期區間或篩選條件，以及任何 grouping 或 sorting 規則。

好的輸入：

• “Write a PostgreSQL query to show weekly active users by signup cohort for the last 12 weeks.”
• “Use this BigQuery schema to find top 20 customers by total revenue, excluding refunds.”

較弱的輸入：

• “Make a SQL query for my data.”

先讀 repo 檔案

先打開 SKILL.md，再視情況查看附近的 repository 指引，例如 README.md、AGENTS.md、metadata.json，或相關支援資料夾。這個 repo 的 SKILL.md 是主要依據，所以最快的方式，是先讀目的、工作流程步驟與範例模式，再開始提問。

把需求寫得更有結構，輸出會更好

給這個技能足夠的結構，讓它能正確推斷 joins 與 metrics。如果你知道 table 名稱就直接提供；如果你想要以 CTE 為主的查詢或是精簡版，也可以明講；如果結果要可直接執行，或是希望有大量註解，也請一併說明。若資料庫很大，也要提到效能限制，例如限制掃描範圍、避免 cross joins，或偏好使用日期分區過濾。

sql-queries 技能常見問題

sql-queries 只適合有經驗的 SQL 使用者嗎？

不是。初學者也能用，但如果你能用自然語言清楚說出想要的資料，結果會好很多。若你說不清楚 metric、grain 或日期視窗，查詢可能需要幾輪調整。

sql-queries 支援哪些資料庫？

這個技能是針對 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 以及其他 dialect 設計的，而且它會明確要求你確認目標 engine。這個 dialect 檢查很重要，因為函式、引號、日期處理方式與效能模式都不一樣。

什麼情況不適合用 sql-queries？

如果你需要的是已完整驗證的 production query，但又無法提供 schema 細節，就不適合用它；如果任務更接近 database design，而不是 query writing，也不適合。當問題太模糊，無法轉成可衡量結果時，它的適配度也會比較低。

這和一般提示有什麼不同？

一般提示可能會產生一條看似合理的查詢，但 sql-queries 技能會把流程推向 schema reading、dialect selection、optimization 與 testability。當查詢取決於真實的表結構時，這能大幅減少猜測。

如何改進 sql-queries 技能

把 schema 和意圖一起給

品質提升最大的做法，就是把商業問題和資料表結構一起提供。分享欄位名稱、關聯關係，以及已知的邊界情況，這樣技能才能選對 join path 和 aggregation grain，而不是自己臆測。

說明會改變查詢的限制條件

如果你在意效能，就直接說。請註明是否要排除 nulls、去除重複使用者、處理 refunds、考慮時區，或只篩選分區日期。這些細節常常比問題描述本身更能改變 SQL。

第一次就要求驗證

一個好的 sql-queries guide 工作流程是：先產生查詢、再檢視假設，若有任何地方不對，再要求第二版。如果第一個答案太寬泛，就請技能簡化 joins、逐一解釋每個 CTE，或改寫成不同 dialect。

把輸出當草稿，不要直接盲跑

最適合這個技能的方式，是把它當成 query accelerator。執行前先檢查 join keys、grouping 層級與 filter 邏輯，特別是 sql-queries for Data Analysis 這類情境，因為 grain 只要有一點點不一致，就可能讓結果失真。