dataql
一个用SQL查询本地数据文件的命令行工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：dataql。 它的用途是：一个用SQL查询本地数据文件的命令行工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/dataql/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“用 DataQL 帮我分析一下 sales.csv 中每个地区的总销售额。”，它会指导你运行类似 `dataql -f sales.csv -q "SELECT region, SUM(amount) FROM data GROUP BY region"` 的命令，并解释输出结果的含义。
介绍
DataQL 是一个用 Go 语言开发的命令行工具，它解决了数据分析师、开发者和研究人员在处理本地数据文件时面临的效率问题。传统方法如编写临时脚本、导入 pandas 或使用电子表格，不仅步骤繁琐，也难以应对大文件或复杂查询需求，尤其是在与 LLM 协作时，直接将大文件内容发送给 AI 会迅速耗尽上下文窗口。
DataQL 的使用方式极其简单：通过一条命令，它就能将 CSV、JSON、Parquet 等格式的数据文件加载到内置的 DuckDB 数据库（支持内存或文件模式），并利用 SQL 语句进行查询、过滤、聚合和转换。用户无需安装和配置数据库服务器，也无需编写复杂的代码，即可获得强大的数据分析能力。
这个工具非常适合数据分析师、软件开发者、数据科学家以及任何需要快速探索、验证或处理本地数据文件的用户。无论是检查日志文件、分析实验数据，还是为 LLM 准备查询结果，DataQL 都能显著提升工作效率。
与同类工具相比，DataQL 的核心优势在于其极致的轻量化和开箱即用。它不像传统数据库需要复杂的部署，也不像 Python 脚本那样依赖庞大的数据科学库。它专注于提供一个单一、自包含的二进制文件，通过 SQL 这一通用语言，在命令行中实现即时、高效的数据操作。
核心特点
DataQL 将 DuckDB 的强大分析能力封装为单一 CLI 工具，无需安装数据库或配置连接，通过自动类型推断和 SQL 支持，实现“一条命令，即时查询”的极致体验。
注意事项
不适合需要复杂ETL流程、实时数据流处理或大规模分布式计算的场景。
常见问题
DataQL 支持哪些数据文件格式？
支持 CSV、JSON、Parquet 等常见格式，通过 DuckDB 引擎自动推断类型。
DataQL 和直接使用 DuckDB 有什么区别？
DataQL 是 DuckDB 的 CLI 封装，简化了文件加载和查询流程，更适合快速数据探索。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/dataql/raw/index.md 读取 dataql 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/dataql/raw/index.md（查看排版版本）