data-exploration-tool
데이터베이스 스키마 탐색 및 데이터 프로파일링
이 스킬은 사용자가 구조화된 프로파일링 워크플로우를 통해 데이터베이스 구조를 체계적으로 탐색하고, 테이블 관계를 이해하며, 데이터 품질을 평가할 수 있도록 도와줍니다.
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테스트해 보기
"data-exploration-tool" 사용 중입니다. Explore the public schema
예상 결과:
- Found 5 tables: users, orders, products, order_items, categories
- Users table: 1,250 rows, 8 columns (id, email, name, created_at, etc.)
- Orders table: 5,432 rows, references users.id via user_id
- Data quality: users table is 98% complete, orders table is 95% complete
"data-exploration-tool" 사용 중입니다. Profile the orders table
예상 결과:
- Table: orders | Rows: 5,432
- Columns: id (int), user_id (int FK→users), total (decimal), status (varchar), created_at (timestamp)
- Null rates: status=0%, total=2%, user_id=0%
- Date range: 2024-01-01 to 2025-03-10
보안 감사
안전Security review complete. Static analyzer flagged 19 potential issues (backticks, crypto keywords, reconnaissance patterns), but manual review confirms all are false positives. The skill contains only markdown documentation with SQL query examples - no actual shell commands, cryptographic code, or reconnaissance tools. This is a legitimate database exploration skill with no security concerns.
감지된 패턴
품질 점수
만들 수 있는 것
새 데이터베이스 온보딩
쿼리를 작성하기 전에 스키마, 테이블 및 관계를 탐색하여 새 데이터베이스 구조를 빠르게 이해합니다.
데이터 품질 감사
null 비율을 확인하고, 빈 열을 식별하며, 테이블 전체의 데이터 분포를 검토하여 데이터 완전성을 평가합니다.
쿼리 작성 준비
복잡한 조인이나 집계를 작성하기 전에 테이블 관계를 매핑하고 열 유형을 이해합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
data-exploration 스킬을 사용하여 스키마를 탐색하고 public 스키마에 어떤 테이블이 있는지 알려주세요.
data-exploration 스킬을 사용하여 users 테이블을 프로파일링하세요. 열 이름, 유형, null 비율을 포함해주세요.
data-exploration 스킬을 사용하여 orders 테이블이 다른 테이블과 어떻게 관련되어 있는지 확인하세요. 외래 키 패턴을 찾아보세요.
data-exploration 스킬을 사용하여 public 스키마의 모든 테이블에 대해 품질 검사를 실행하세요. null 비율이 높거나 완전성이 낮은 테이블을 식별하세요.
모범 사례
- 세부 사항을 살펴보기 전에 read_schema를 사용하여 전체 테이블 목록을 가져오세요
- 일관된 결과를 위해 3단계 워크플로우(발견 → 프로파일링 → 관계)를 사용하세요
- 해당 열에서 쿼리를 빌드하기 전에 불완전한 데이터를 식별하려면 초기에 null 비율을 확인하세요
피하기
- 스키마 구조를 먼저 탐색하지 않고 바로 쿼리 작성을 시작하는 것
- describe_table으로 확인하지 않고 열 이름이 직관적이라고 가정하는 것
- 집계 또는 조인을 빌드할 때 null 비율 정보를 무시하는 것