bigquery
BigQuery-Tabellen sicher mit CLI-Anleitung abfragen
Diese Fähigkeit bietet sichere BigQuery-CLI-Muster zum Untersuchen von Tabellen und Schemas ohne Zugriff auf sensible Daten. Sie umfasst INFORMATION_SCHEMA-Abfragen, Zeilenanzahlprüfungen und Richtlinien zur Datensensibilität für verantwortungsvolle Datenanalyse.
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Tester
Utilisation de "bigquery". Zeige mir das Schema für Transaktionstabelle im prod Dataset
Résultat attendu:
- Spaltenname | Datentyp | Nullable
- id | STRING | YES
- amount | INTEGER | NO
- created_at | TIMESTAMP | NO
- merchant_id | STRING | YES
Utilisation de "bigquery". Wie viele Zeilen sind in der vulnerable_customer_logs_dim Tabelle
Résultat attendu:
- Zeilenanzahl: 15420
- Abfrage sicher ausgeführt mit COUNT(*) um Datenoffenlegung zu vermeiden
Utilisation de "bigquery". Finde alle kundenbezogenen Tabellen im dims Dataset
Résultat attendu:
- customer_addresses_dim
- customer_preferences_dim
- customer_transactions_fact
- customer_support_logs_dim
Audit de sécurité
SûrPure documentation skill containing only Markdown guidance for BigQuery CLI usage. All detected patterns are false positives: bash command examples in documentation, repository URLs in metadata, and file paths in safe query patterns. The skill explicitly promotes safe data practices including INFORMATION_SCHEMA queries and data sensitivity guidelines.
Facteurs de risque
🌐 Accès réseau (1)
⚙️ Commandes externes (83)
📁 Accès au système de fichiers (2)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Tabellenschemata untersuchen
Spaltennamen, -typen und Tabellenstrukturen mit sicheren INFORMATION_SCHEMA-Mustern abfragen.
Quelltabellen validieren
Tabellenexistenz, Zeilenanzahl und Metadaten vor dem Erstellen von Daten-Pipelines überprüfen.
dbt-Modelle debuggen
Datenprobleme untersuchen durch Inspizieren von Quelltabellenstrukturen und Spaltentypen.
Essayez ces prompts
Zeige mir das Schema für Tabelle TABELLENNAME in Dataset DATASET mit INFORMATION_SCHEMA.
Wie viele Zeilen sind in TABELLENNAME? Verwende eine sichere Abfrage die keine Daten offengelegt.
Finde alle Tabellen in Dataset DATASET die 'Kunde' im Namen enthalten.
Prüfe ob Spalten in meinem dbt-Quellmodell mit dem tatsächlichen BigQuery-Tabellenschema übereinstimmen.
Bonnes pratiques
- Verwende zuerst INFORMATION_SCHEMA-Abfragen um Schemas zu erkunden ohne auf tatsächliche Daten zuzugreifen
- Führe COUNT(*) aus um die Tabellengröße vor teuren Abfragen zu prüfen
- Wende dry-run-Flag für Kostenschätzung bei komplexen Abfragen an
Éviter
- Tatsächliche Zeilen von Personen-, Mitarbeiter- oder PII-Tabellen abfragen
- Volle Tabellenscans ausführen ohne zuerst Zeilenanzahl zu prüfen
- Das --project_id-Flag weglassen was zu Abfragen im falschen Projekt führen kann