# Sql Queries > Genera consultas SQL a partir de descripciones en lenguaje natural, compatible con BigQuery, PostgreSQL, MySQL y otros dialectos. Lee esquemas de bases de datos desde diagramas o documentación subidos. Fuente: https://skillsagentes.com/skills/phuryn/pm-skills/sql-queries Markdown: https://skillsagentes.com/skills/phuryn/pm-skills/sql-queries.md Repositorio: https://github.com/phuryn/pm-skills Autor: phuryn Licencia: MIT Actualizado: hace 5 meses Coste de contexto: 73 tok instalada, 907 tok al activarse, 907 tok con todos los archivos del bundle Bundle: 1 archivo, 4 KB Permisos que pide: ninguno declarado ## Instalación Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina. ```bash # Claude Code npx -y skills add phuryn/pm-skills --skill sql-queries --agent claude-code # Cursor npx -y skills add phuryn/pm-skills --skill sql-queries --agent cursor # Codex npx -y skills add phuryn/pm-skills --skill sql-queries --agent codex # Gemini CLI npx -y skills add phuryn/pm-skills --skill sql-queries --agent gemini # Windsurf npx -y skills add phuryn/pm-skills --skill sql-queries --agent windsurf # Cline npx -y skills add phuryn/pm-skills --skill sql-queries --agent cline ``` ## Qué hace - Convierte descripciones en lenguaje natural en consultas SQL optimizadas - Lee y analiza esquemas de bases de datos desde archivos SQL, documentación o diagramas - Soporta varios dialectos: BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Snowflake, SQL Server - Explica la lógica de la consulta y sugiere optimizaciones de rendimiento - Genera scripts de prueba y datos de muestra para validar resultados ## Cuándo usarla - Escribir consultas SQL para informes de datos - Explorar una base de datos a partir de su esquema - Traducir preguntas de negocio en consultas SQL ## Qué la activa - "Genera una consulta para BigQuery que calcule el crecimiento interanual de ingresos por región" - "Escribe una consulta SQL para usuarios que se registraron en los últimos 30 días" - "Crea una consulta en PostgreSQL para la duración media de sesión por usuario" ## Archivos - SKILL.md — 4 KB ## SKILL.md Reproducido tal cual desde phuryn/pm-skills bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés. # SQL Query Generator ## Purpose Transform natural language requirements into optimized SQL queries across multiple database platforms. This skill helps product managers, analysts, and engineers generate accurate queries without manual syntax work. ## How It Works ### Step 1: Understand Your Database Schema - If you provide a schema file (SQL, documentation, or diagram description), I will read and analyze it - Extract table names, column definitions, data types, and relationships - Identify primary keys, foreign keys, and indexing strategies ### Step 2: Process Your Request - Clarify the exact data you need to retrieve or analyze - Confirm the SQL dialect (BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Snowflake, etc.) - Ask for any additional requirements (filters, aggregations, sorting) ### Step 3: Generate Optimized Query - Write efficient SQL that leverages your database structure - Include comments explaining complex logic - Add performance considerations for large datasets - Provide alternative approaches if applicable ### Step 4: Explain and Test - Explain the query logic in plain English - Suggest how to test or validate results - Offer tips for performance optimization - If you want, generate a test script or sample data ## Usage Examples **Example 1: Query from Schema File** ``` Upload your database_schema.sql file and say: "Generate a query to find users who signed up in the last 30 days and had at least 5 active sessions" ``` **Example 2: Query from Diagram Description** ``` "Here's my database: Users table (id, email, created_at), Sessions table (id, user_id, timestamp, duration). Generate a query for average session duration per user in January 2026." ``` **Example 3: Complex Analysis Query** ``` "Create a BigQuery query to analyze our revenue by region and customer tier, including year-over-year growth rates." ``` ## Key Capabilities - **Multi-Dialect Support**: Works with BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Snowflake, SQL Server - **File Reading**: Reads schema files, SQL dumps, and data documentation - **Query Optimization**: Suggests indexes, partitioning, and performance improvements - **Explanation**: Breaks down queries for learning and documentation - **Testing**: Can generate test queries and sample data scripts - **Script Execution**: Create executable SQL scripts for your database ## Tips for Best Results 1. **Provide context**: Share your database schema or structure 2. **Be specific**: Clearly describe what data you need and any filters 3. **Mention database**: Specify which SQL dialect you're using 4. **Include constraints**: Mention data volume, time ranges, and performance needs 5. **Request format**: Ask for the query result format if you need specific output ## Output Format You'll receive: - **SQL Query**: Production-ready SQL code with comments - **Explanation**: What the query does and how it works - **Performance Notes**: Optimization tips and considerations - **Test Script** (if requested): Sample data and validation queries --- ### Further Reading - [The Product Analytics Playbook: AARRR, HEART, Cohorts & Funnels for PMs](https://www.productcompass.pm/p/the-product-analytics-playbook-aarrr) - [How to Become a Technology-Literate PM](https://www.productcompass.pm/p/how-to-become-a-technology-literate) ## Dónde encaja - Categoría: [Bases de datos](https://skillsagentes.com/categorias/bases-de-datos.md) — Diseño de esquemas, migraciones y optimización de consultas. - Creador: [phuryn](https://skillsagentes.com/creators/phuryn.md) — 0 skills en el directorio - [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md) - [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md) ## Otras skills del mismo repositorio - [Shipping Artifacts](https://skillsagentes.com/skills/phuryn/pm-skills/shipping-artifacts.md): Conjunto de documentación que hace revisable una app construida con IA antes de lanzarla: arquitectura, flujos de usuario/permisos, permisos, variables/secretos y cobertura de tests, más docs condicionales. - [Intended Vs Implemented](https://skillsagentes.com/skills/phuryn/pm-skills/intended-vs-implemented.md): Método para encontrar la brecha entre lo que un sistema debería hacer y lo que el código realmente hace, el tipo de bug que los escáneres genéricos no ven por falta de un modelo de intención. - [Strategy Red Team](https://skillsagentes.com/skills/phuryn/pm-skills/strategy-red-team.md): Hace de red-team de un PRD, roadmap o estrategia: ataca sus supuestos críticos antes de que lo haga la realidad. Defiende y ataca cada afirmación, prioriza por impacto x probabilidad x coste y da el test más barato. - [Swot Analysis](https://skillsagentes.com/skills/phuryn/pm-skills/swot-analysis.md): Realiza un análisis DAFO detallado (fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas) con recomendaciones accionables. - [Value Proposition](https://skillsagentes.com/skills/phuryn/pm-skills/value-proposition.md): Diseña una propuesta de valor detallada con una plantilla JTBD de 6 partes (Who, Why, What before, How, What after, Alternatives) para crear o articular por qué elegir tu producto. --- Skills Agentes · [Índice de páginas en markdown](https://skillsagentes.com/sitemap.md) · [Inicio](https://skillsagentes.com/index.md)