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通过自然语言快速生成查询SQL、建表DDL和测试数据，支持SQL解释与语法校验，助力非专业用户高效操作数据库。
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slug: sql-gen-tool-free
name: sql-gen-tool-free
version: 1.0.0
displayName: SQL生成器(免费版)
summary: 自然语言转SQL的生成器免费版，支持查询生成、SQL解释、建表语句、测试数据生成等核心场景。
license: Proprietary
edition: free
description: 面向独立开发者与AI Agent的SQL生成器免费版。通过自然语言描述快速生成SQL查询语句，同时提供SQL解释、建表DDL、测试数据生成、SQL速查表等核心能力，帮助不熟悉SQL语法的用户也能高效完成数据库操作任务。Use
when 需要数据库操作、SQL查询、数据存储管理时使用。不适用于数据库架构设计决策。
tags:
- 集成工具
- 数据库
- SQL生成
- AI辅助
tools:
- - read
- exec
homepage: https://skillhub.cn
pricing_tier: L2
pricing_model: per_use
suggested_price: 19.9
tools: ["read", "write", "exec"]
tags: "工具,效率,自动化"
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# SQL生成器（免费版）
本工具为独立开发者、产品经理与AI Agent提供自然语言到SQL的转换能力。免费版聚焦核心场景：查询生成、SQL解释、建表DDL、测试数据生成，足以覆盖绝大多数日常SQL编写需求。
## 概述
并非所有需要操作数据库的用户都精通SQL语法。产品经理想快速查看某个业务指标、运营人员想导出特定条件的用户列表、测试同学想造一批符合约束的测试数据——这些场景下，用自然语言描述需求并自动生成SQL，能显著降低数据库使用门槛。
本工具基于LLM的语义理解能力，结合内置的SQL语法规则库与Schema感知机制，将自然语言需求转换为可执行的SQL语句，同时保证生成的SQL符合参数化安全规范。
## 核心能力
| 能力分类 | 说明 |
|----|---|
| 自然语言转SQL | 支持查询、插入、更新、删除四类语句生成 |
| SQL解释 | 将复杂SQL翻译为中文步骤说明 |
| 建表DDL生成 | 根据业务描述生成含约束的CREATE TABLE |
| 测试数据生成 | 按表结构生成符合类型与约束的模拟数据 |
| SQL速查表 | 内置SELECT/JOIN/聚合/窗口函数速查 |
| 语法校验 | 生成后自动校验语法正确性 |
**技术实现要点**：核心能力基于`input_params`参数与`output_format`配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过`config_options`进行运行时配置。
### 核心功能执行
用`input_params`参数进行配置。
**输入**: 用户提供核心功能执行所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作
### 参数配置与调用
用`config_options`参数进行配置。
**输入**: 用户提供参数配置与调用所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析参数配置与调用的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回参数配置与调用的响应数据,包含状态码、结果和日志。
- 执行此能力时使用`config_options`参数,支持修改/重置/导入操作
### 结果处理与输出
用`output_format`参数进行配置。
**输入**: 用户提供结果处理与输出所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析结果处理与输出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回结果处理与输出的响应数据,包含状态码、结果和日志。
- 执行此能力时使用`output_format`参数,支持导出/保存/转换操作
**能力覆盖范围**：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：的生成器免费版、支持查询生成、建表语句、测试数据生成等核、心场景、面向独立开发者与、Agent、生成器免费版、通过自然语言描述、快速生成、查询语句、同时提供、速查表等核心能力、帮助不熟悉、语法的用户也能高、效完成数据库操作、Use、when、需要数据库操作、数据存储管理时使、不适用于数据库架、构设计决策等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。
## 使用场景
### 场景一：业务查询生成（产品经理视角）
用自然语言描述"查询最近7天注册且未下单的用户"，自动生成对应的SELECT语句。
### 场景二：建表语句生成（开发者视角）
描述业务实体"一个订单表，包含用户、金额、状态、创建时间"，自动生成含主键、外键、约束的CREATE TABLE。
### 场景三：测试数据造数（测试视角）
为已有表结构批量生成符合字段类型、唯一约束、外键引用的测试数据，无需手写INSERT。
### 场景四：SQL理解辅助（新人视角）
接手他人代码时，将复杂的多层嵌套SQL翻译为分步中文说明，快速理解查询逻辑。
### 场景五：AI Agent数据访问（Agent视角）
在工作流中由Agent根据用户意图自动生成SQL，经校验后执行，实现数据访问的自动化。
## 快速开始
### 第一步：生成查询SQL
```text
输入：查询最近7天注册但从未下单的用户，按注册时间倒序
# ...
输出：
SELECT u.id, u.name, u.email, u.created_at
FROM users u
WHERE u.created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
AND NOT EXISTS (
SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.id
)
ORDER BY u.created_at DESC;
```
### 第二步：生成建表DDL
```text
输入：创建订单表，包含用户ID、订单金额（不能为负）、状态（待支付/已支付/已发货/已取消）、创建时间
# ...
输出：
CREATE TABLE orders (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
user_id BIGINT NOT NULL,
total DECIMAL(10,2) NOT NULL CHECK(total >= 0),
status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'pending'
CHECK(status IN ('pending','paid','shipped','cancelled')),
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
```
### 第三步：生成测试数据
```text
输入：为users表生成100条测试数据
# ...
输出：
INSERT INTO users (name, email, created_at) VALUES
('张三', 'zhangsan@example.com', '2026-07-01 10:30:00'),
('李四', 'lisi@example.com', '2026-07-02 14:20:00'),
-- ... 共100条
```
完整上手时间约60秒。
## 示例
### 自然语言到SQL的映射规则
| 自然语言 | SQL片段 |
|:-----|:-----|
| 最近N天 | `WHERE date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 'N days'` |
| 从未/没有 | `NOT EXISTS (subquery)` |
| 按XX分组统计 | `GROUP BY xx` + `COUNT/SUM/AVG` |
| 前N名 | `ORDER BY xx DESC LIMIT N` |
| 去重计数 | `COUNT(DISTINCT column)` |
| 同比/环比 | 窗口函数 `LAG() OVER(...)` |
### SQL速查表核心项
```sql
-- 基础查询
SELECT col1, col2 FROM table WHERE condition;
# ...
-- 聚合
SELECT status, COUNT(*) FROM orders GROUP BY status HAVING COUNT(*) > 10;
# ...
-- JOIN
SELECT u.name, o.total FROM users u INNER JOIN orders o ON o.user_id = u.id;
# ...
-- 窗口函数
SELECT date, revenue, SUM(revenue) OVER (ORDER BY date) AS cumulative FROM daily_sales;
```
## 最佳实践
### 1. 描述需求时包含字段语义
生成质量取决于描述清晰度。"查询高价值用户"不如"查询最近30天消费总额超过1000元的用户"精确。
### 2. 生成后必做语法校验
LLM生成的SQL可能存在方言差异或边界遗漏，执行前务必用`EXPLAIN`或dry-run校验语法。
### 3. 测试数据需脱敏
生成的测试数据若包含姓名、邮箱等字段，应使用明显虚假值（如`example.com`域名），避免与真实数据混淆。
### 4. 复杂查询分步生成
对多层嵌套的复杂查询，建议先用自然语言拆分为子步骤，分别生成CTE，再组合为最终SQL。
### 5. 结合Schema上下文
提供表结构信息能显著提升生成准确率。建议生成前先执行`SHOW CREATE TABLE`获取Schema。
## 常见问题
### Q1：生成的SQL报"表不存在"错误？
A：生成时未提供Schema上下文。建议先描述表结构或执行`SHOW CREATE TABLE`，让生成器感知真实字段名与类型。
### Q2：自然语言转SQL的准确率如何？
A：对结构化描述（含明确字段、条件、排序）准确率可达90%+；对模糊描述（如"有趣的数据"）准确率下降，需补充字段语义。
### 已知限制
A：生成器会自动为UNIQUE字段添加序号后缀（如`user_001`、`user_002`）。若仍冲突，检查表结构是否有过严的约束。
### Q4：SQL解释支持多深嵌套？
A：支持3层以内的子查询嵌套解释。更深层嵌套建议先拆分为CTE再分别解释，可读性更好。
### Q5：生成SQL用什么方言？
A：默认生成标准SQL。若指定数据库类型（如 `PostgreSQL`、MySQL），会自动适配方言差异（如LIMIT vs TOP、UPSERT语法）。
- 当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力
## 免费版限制
本免费体验版限制以下高级功能：
- 自然语言转SQL单次最多生成1条语句
- 不支持复杂多表JOIN的自动生成
- 不支持SQL性能优化建议
- 不支持数据库迁移脚本自动生成
- 不支持Schema智能感知自动补全
解锁全部功能请使用专业版：sql-gen-tool-pro
## 依赖说明
### 运行环境
- **Agent平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
- **操作系统**: Windows / macOS / Linux
- **Python**: 3.8+（用于执行生成的SQL）
### 依赖详情
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---:|---:|---:|---:|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
| sqlite3 | CLI工具 | 可选 | 系统自带或官网下载 |
| psql | CLI工具 | 可选 | `PostgreSQL` 安装包 |
| Python | 运行时 | 可选 | python.org 官方下载 |
### API Key 配置
- 本免费版依赖Agent平台内置LLM，无需额外API Key
- 数据库连接凭证通过环境变量注入，禁止硬编码
### 可用性分类
- **分类**: MD+EXEC（纯Markdown指令，部分功能需要exec命令行执行能力）
- **说明**: 基于Markdown的AI Skill，通过自然语言指令驱动Agent完成操作
## 错误处理
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|:---:|:---:|:---:|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案 |
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