简化 MySQL、PostgreSQL、SQLite 的 SQL 查询与故障排查，用于检查模式、自然语言转 SQL、调试 SQL 等场景。
SQL 查询 Copilot.
功能概述
SQL 查询 Copilot.是一项面向实际任务的技能，主要用于Overview. 使用此技能将纯语言请求变成可执行的、具有可预见、低风险工作流程的 SQL.；默认只读执行并验证每个查询 agai 失败。
核心要点
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
使用与执行
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
SQL Query Copilot
概述
使用本技能可将自然语言请求转化为可执行的 SQL，流程可预测、风险可控。 默认采用只读执行模式，并在运行前对每条查询语句进行 Schema 校验。
快速开始
请先设置 SQL_DSN 环境变量（或每次执行时通过 --dsn 参数传入）。
# PowerShell
$env:SQL_DSN="mysql://user:password@127.0.0.1:3306/stock_monitor"
$env:SQL_DSN="postgres://user:password@127.0.0.1:5432/stock_monitor"
$env:SQL_DSN="sqlite:///d:/data/demo.db"
# Windows CMD
set SQL_DSN=mysql://user:password@127.0.0.1:3306/stock_monitor
set SQL_DSN=postgres://user:password@127.0.0.1:5432/stock_monitor
set SQL_DSN=sqlite:///d:/data/demo.db
# Bash / Zsh
export SQL_DSN="mysql://user:password@127.0.0.1:3306/stock_monitor"
export SQL_DSN="postgres://user:password@127.0.0.1:5432/stock_monitor"
export SQL_DSN="sqlite:///d:/data/demo.db"
核心命令：
python scripts/sql_easy.py tables
python scripts/sql_easy.py describe daily_kline
python scripts/sql_easy.py lint --sql "SELECT * FROM daily_kline"
python scripts/sql_easy.py explain --sql "SELECT code, close FROM daily_kline WHERE trade_date >= '2026-01-01'"
python scripts/sql_easy.py query --sql "SELECT code, close FROM daily_kline ORDER BY trade_date DESC" --limit 50
python scripts/sql_easy.py query --sql "SELECT code, close FROM daily_kline" --summary
python scripts/sql_easy.py ask --q "show symbols with old sell signals older than 20 days" --summary
python scripts/sql_easy.py profile
如需使用 ask 功能，请设置 OPENAI_API_KEY 环境变量（或通过 --api-key 参数传入）。
v0.2 版本亮点
- 多数据库引擎支持：MySQL、PostgreSQL、SQLite。
- SQL 检查引擎（lint）：在执行前识别高风险语法模式。
- 执行计划分析模式（explain）：快速查看查询执行计划（
EXPLAIN/EXPLAIN QUERY PLAN）。 - 自然语言查询模式：
ask命令可根据用户意图自动生成 SQL。 - 查询结果摘要（summary）：自动统计返回列的空值率、去重计数、最小/最大/平均值等指标。
- 慢查询告警：通过
--slow-ms参数标识耗时过长的查询。 - 审计日志：通过
--audit-log参数或SQL_EASY_AUDIT_LOG环境变量，将命令元数据以 JSONL 格式写入日志文件。
工作流程
明确指标与粒度。 在编写 SQL 前，先确认时间范围、维度字段及输出列。
优先探查 Schema。 在编写复杂 SQL 前，先运行
tables、describe和
profile命令了解表结构与数据分布。以只读模式起草 SQL。 仅使用
SELECT或WITH；显式声明所有列，并添加时间过滤条件。在安全约束下执行查询。 统一通过
scripts/sql_easy.py query执行；除非明确需要全量导出，否则务必指定--limit。验证查询结果。 交叉核对行数、空值率与边界日期；根据结果调整 SQL 并重新执行。
安全守则（Guardrails）
- 默认仅允许只读 SQL 查询。
- 拒绝执行破坏性语句（如
INSERT、UPDATE、DELETE、DROP、ALTER、TRUNCATE等）。 - 面向生产环境或报表用途的查询，应避免使用
SELECT *，优先显式列出所需列。 - 在执行资源消耗大或定时调度的查询前，应先运行
lint进行检查。 - 在批准涉及复杂 JOIN 或窗口函数的查询前，应先运行
explain分析执行计划。 - 当表名或列名存在歧义或含特殊字符时，务必使用引号包裹标识符（如双引号或反引号）。
- 若查询结果用于业务决策，请同时提供 SQL 语句及对返回数据的简明解读。
常用查询模式
创建以下类型查询时，请参考：
references/query_patterns.md- Top-N 与排序类查询
- 时间窗口聚合查询
- 基于窗口函数的去重查询
- 漏斗式条件计数查询
- 数据质量检查（空值 / 重复值 / 异常值）
针对 Chanquant 场景的专用查询模板，请参阅：
references/chanquant_templates.md。更多相关专题
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