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Seguro

Generar y optimizar consultas SQL a partir de lenguaje natural

Escribir consultas SQL complejas requiere un conocimiento profundo de bases de datos y consume mucho tiempo para quienes no son expertos. Esta skill traduce descripciones en lenguaje natural en sentencias SQL optimizadas con planes de ejecución y recomendaciones de rendimiento.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
🥈 80 Plata
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Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

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Activa y empieza a usar

Recursos legibles por agentes

Usa estos enlaces cuando un AI Agent, crawler o script necesite contexto limpio en lugar de leer toda la página.

Detalle Markdown GET /skills/zhangchenlai-dev-sql-query-builder.md Manifest firmado GET /api/skills/zhangchenlai-dev-sql-query-builder/manifest Lockfile firmado GET /api/skills/zhangchenlai-dev-sql-query-builder/lockfile

Pruébalo

Usando "sql-query-builder". Encuentra los 10 productos principales por ingresos en Q3 2024

Resultado esperado:

La skill responde con una consulta SQL que usa SUM y GROUP BY para calcular los ingresos trimestrales por producto, ordenados de forma descendente. Incluye una breve explicación de la lógica de agregación y sugiere añadir un índice en la columna order_date para un filtrado más rápido.

Usando "sql-query-builder". ¿Por qué mi consulta de búsqueda de clientes tarda 5 segundos?

Resultado esperado:

La skill examina la estructura de la consulta y explica que la falta de un índice en la columna email está provocando un escaneo completo de la tabla. Recomienda crear un índice B-tree y reescribir la consulta para usar un índice cubierto y mejorar el rendimiento.

Usando "sql-query-builder". Convierte esto en una consulta con función de ventana

Resultado esperado:

La skill reescribe la consulta original con self-join usando ROW_NUMBER() OVER() para clasificar registros dentro de particiones. Compara planes de ejecución y muestra que el enfoque con función de ventana reduce la complejidad de O(n al cuadrado) a O(n).

Auditoría de seguridad

Seguro
v1 • 5/21/2026

Two high-severity static findings were evaluated and dismissed as false positives. The 'weak cryptographic algorithm' alert at line 4 triggered on Chinese text and UTF-8 symbols in the description field, which contains no cryptography whatsoever. The 'high file entropy' alert is caused by Chinese characters encoded in UTF-8, not binary or encrypted content. The skill consists solely of plain markdown documentation with no executable code, network requests, file system operations, environment variable access, or external command invocations. No malicious intent or security issues were identified.

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Archivos escaneados
34
Líneas analizadas
0
hallazgos
1
Auditorías totales
No se encontraron problemas de seguridad
Auditado por: claude

Puntuación de calidad

55
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
65
Comunidad
100
Seguridad
83
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Prototipado rápido de consultas

Los analistas de datos usan lenguaje natural para generar rápidamente consultas SQL para informes ad hoc y exploración.

Ajuste del rendimiento de consultas

Los desarrolladores reciben análisis de planes de ejecución y sugerencias de optimización para corregir consultas de bases de datos lentas.

Asistente de aprendizaje de SQL

Estudiantes e ingenieros junior aprenden SQL viendo cómo el lenguaje natural se transforma en lenguaje de consultas estructurado.

Prueba estos prompts

Generación básica de consultas 
Escribe una consulta SQL para encontrar todos los clientes que se registraron en los últimos 30 días.
Unión y filtrado 
Genera una consulta que una las tablas orders y customers para encontrar el gasto total por cliente en 2024.
Análisis del plan de ejecución 
Analiza por qué esta consulta es lenta y sugiere optimizaciones: SELECT * FROM large_table WHERE status = 'pending' ORDER BY created_at DESC
Agregación compleja 
Crea una consulta para calcular los ingresos mensuales por categoría de producto con totales acumulados y crecimiento porcentual.

Mejores prácticas

  • Revisa siempre el SQL generado en un entorno que no sea de producción antes del despliegue
  • Proporciona detalles claros del esquema y las relaciones entre tablas para obtener consultas más precisas
  • Prueba las sugerencias de optimización con volúmenes de datos representativos

Evitar

  • No ejecutes consultas generadas directamente en bases de datos de producción sin revisión
  • Evita prompts vagos en lenguaje natural que no incluyan contexto de tablas o columnas
  • No ignores las diferencias de sintaxis específicas de cada base de datos al copiar consultas entre plataformas

Preguntas frecuentes

¿Qué sistemas de bases de datos son compatibles?
La skill admite sintaxis SQL estándar y dialectos comunes, incluidos PostgreSQL, MySQL, SQL Server y SQLite.
¿Puede esta skill ejecutar consultas contra mi base de datos?
No. La skill solo genera texto SQL. No puede conectarse a bases de datos activas ni ejecutar consultas contra ellas.
¿Qué tan precisas son las sugerencias de optimización?
Las sugerencias se basan en buenas prácticas generales. El rendimiento real depende de tu esquema específico, índices y distribución de datos.
¿Necesito proporcionar el esquema de mi base de datos?
Proporcionar detalles del esquema mejora la precisión, pero la skill puede generar consultas genéricas basadas en estructuras de tablas comunes que describas.
¿El SQL generado está protegido contra ataques de inyección?
La skill genera patrones de consultas parametrizadas cuando es posible, pero siempre debes usar la vinculación de parámetros del controlador de tu base de datos en producción.
¿Puede manejar procedimientos almacenados complejos?
La skill se centra en sentencias SELECT, INSERT, UPDATE y DELETE. La lógica procedimental compleja puede requerir refinamiento manual.

Detalles del desarrollador

Licencia

MIT

Repositorio

https://github.com/zhangchenlai-dev/hermes-skill-store/tree/master/sql-query-builder

Ref.

master

Estructura de archivos

📄 SKILL.md