Agent Skills by ALSEL
Anthropic Claudeデータ・分析⭐ リポ 0品質スコア 50/100

schema-exploration

データベース内のテーブル一覧の取得、カラムとデータ型の確認、外部キー関係の特定、エンティティ間の関係マッピングを行います。ユーザーがデータベースのスキーマ、テーブル構造、カラムの型、存在するテーブル、ERD、外部キー、エンティティの関連について質問した際に使用します。

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Lists tables, describes columns and data types, identifies foreign key relationships, and maps entity relationships in a database. Use when the user asks about database schema, table structure, column types, what tables exist, ERD, foreign keys, or how entities relate.

SKILL.md 本文

スキーマ探索スキル

ワークフロー

1. すべてのテーブルをリストアップ

sql_db_list_tables ツールを使用して、データベース内で利用可能なすべてのテーブルを確認します。

これにより、クエリできるテーブルの完全なリストが返されます。

2. 特定のテーブルのスキーマを取得

sql_db_schema ツールをテーブル名とともに使用して、以下を確認します:

  • カラム名 - どのフィールドが利用可能か
  • データ型 - INTEGER, TEXT, DATETIME など
  • サンプルデータ - 内容を理解するための3行の例
  • 主キー - 行の一意の識別子
  • 外部キー - 他のテーブルとの関係

3. 関係性をマッピング

テーブル間の接続方法を特定します:

  • 「Id」で終わるカラムを探す (例: CustomerId, ArtistId)
  • 外部キーは他のテーブルの主キーにリンクする
  • 親子関係を記録する

4. 質問に答える

以下について明確な情報を提供します:

  • 利用可能なテーブルとその目的
  • カラム名と含まれる内容
  • テーブル間の関連方法
  • 内容を説明するためのサンプルデータ

例: 「どのようなテーブルが利用可能ですか?」

ステップ1: sql_db_list_tables を使用

応答:

Chinook データベースには11個のテーブルがあります:
1. Artist - 音楽アーティスト
2. Album - 音楽アルバム
3. Track - 個別の曲
4. Genre - 音楽ジャンル
5. MediaType - ファイル形式 (MP3, AAC など)
6. Playlist - ユーザーが作成したプレイリスト
7. PlaylistTrack - プレイリスト内の曲
8. Customer - ストアの顧客
9. Employee - ストアの従業員
10. Invoice - 顧客の購入
11. InvoiceLine - 請求書内の個別アイテム

例: 「Customer テーブルにはどのようなカラムがありますか?」

ステップ1: テーブル名「Customer」で sql_db_schema を使用

応答:

Customer テーブルには以下のカラムがあります:

- CustomerId (INTEGER) - 主キー、一意の顧客ID
- FirstName (NVARCHAR) - 顧客の名
- LastName (NVARCHAR) - 顧客の姓
- Company (NVARCHAR) - 会社名 (オプション)
- Address, City, State, Country, PostalCode - 場所関連フィールド
- Phone (NVARCHAR) - 電話番号
- Fax (NVARCHAR) - ファックス番号
- Email (NVARCHAR) - メールアドレス
- SupportRepId (INTEGER) - Employee テーブルへの外部キー

サンプルデータは以下のような顧客を表示します:
- ブラジル出身の Luís Gonçalves
- ドイツ出身の Leonie Köhler
- カナダ出身の François Tremblay

例: 「アーティスト別の売上高を見つけるにはどうすればよいですか?」

ステップ1: 必要なテーブルを特定

  • Artist (アーティスト名を含む)
  • Album (アーティストを曲にリンク)
  • Track (アルバムを販売にリンク)
  • InvoiceLine (販売データを含む)
  • Invoice (売上高の合計を含む)

ステップ2: 関係性をマッピング

Artist (ArtistId)
  ↓ 1:many
Album (ArtistId, AlbumId)
  ↓ 1:many
Track (AlbumId, TrackId)
  ↓ 1:many
InvoiceLine (TrackId, UnitPrice, Quantity)

応答:

アーティスト別の売上高を見つけるには、以下の手順が必要です:
1. Artist テーブルから開始
2. ArtistId で Album にJOIN
3. AlbumId で Track にJOIN
4. TrackId で InvoiceLine にJOIN
5. 売上高を合計 (UnitPrice * Quantity)
6. アーティスト名でGROUP BY

これを実行するにはクエリ作成スキルが必要です。

品質ガイドライン

「テーブルをリストアップ」という質問の場合:

  • すべてのテーブル名を表示
  • 各テーブルに含まれる内容の簡単な説明を追加
  • 関連するテーブルをグループ化 (例: 音楽カタログ、トランザクション、人物)

「テーブルを説明」という質問の場合:

  • すべてのカラムをデータ型とともにリスト
  • 各カラムに含まれるものを説明
  • コンテキストのためにサンプルデータを表示
  • 主キーと外部キーを記載
  • 他のテーブルとの関係を説明

「X をクエリするにはどうすればよいか」という質問の場合:

  • 必要なテーブルを特定
  • JOIN パスをマップ
  • 関係性の連鎖を説明
  • 次のステップを提案 (クエリ作成スキルを使用)

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
langchain-ai
リポジトリ
langchain-ai/deepagents
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/langchain-ai/deepagents / ライセンス: MIT

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原作者: langchain-ai · langchain-ai/deepagents · ライセンス: MIT