Escreve SQL otimizado para o stack Evolution (PostgreSQL primário) com boas práticas. Use quando precisar traduzir uma necessidade de dados em SQL, construir uma query com múltiplas CTEs, joins e agregações, otimizar uma query contra tabelas grandes, ou obter sintaxe específica para consultas no banco do Evo CRM, Evo AI, ou qualquer serviço do stack Evolution. Dialetos secundários disponíveis: Snowflake, BigQuery, MySQL, DuckDB.
SkillScore95Maintained
Automatic
◆Data Analyst pack
Last verified 8/19/2026
What it changes
Passed 21 of 22 test cases with the skill, and 19 of 22 without it.
Without skill86%
With skill95%
Checks it passed that the model alone missed
The query uses the ANY operator for array membership checks.
The query uses jsonb_array_elements to expand the JSON array.
2 fixed19 passed either way1 still failing0 broke
Pass-rate lift
+9 pp
Tokens
+145%
Agent turns
0%
Response time
-10%
Model gemini-3.6-flashMeasured 8/19/2026v121 of 22 cases passed with skill
Tokens, turns and time describe resource use, not a dollar price.
See it in action
One of 2 test cases the skill fixed. Same model, same prompt, with and without the skill.
1 of 2
Prompt
Write a query to fetch orders whose current status equals any entry within a list of allowed statuses: active, trial, or pending.
What was checked, without and with the skill
Checked
Without skill
With skill
The query uses the ANY operator for array membership checks.
Missed
Passed
case-19 · gemini-3.6-flash · 8/19/2026 · answers are capped and redacted
What's inside
The instructions your model reads when the skill loads.
SKILL.md307 linessingle file
data-write-query — Escrever SQL Otimizado
Escreve uma query SQL a partir de uma descrição em linguagem natural, otimizada para o dialeto PostgreSQL (stack padrão Evolution) e seguindo boas práticas.
Uso
/data-write-query <descrição do que você precisa consultar>
Fluxo de Trabalho
1. Entender a Requisição
Analisar a descrição do usuário para identificar:
Colunas de saída: Quais campos devem estar no resultado?
Filtros: Quais condições limitam os dados (intervalos de tempo, segmentos, status)?
Agregações: Há operações GROUP BY, contagens, somas, médias?
Joins: É necessário combinar múltiplas tabelas?
Ordenação: Como os resultados devem ser classificados?
Limites: Há um requisito de top-N ou amostragem?
2. Determinar o Dialeto SQL
Dialeto primário do workspace:
PostgreSQL — padrão para todo o stack Evolution (Evo CRM, Evo AI, serviços internos, Aurora RDS, Supabase, Neon)