distil-example-text2sql-with-claude
一个用自然语言查询CSV数据的Text2SQL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：distil-example-text2sql-with-claude。 它的用途是：一个用自然语言查询CSV数据的Text2SQL工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/distil-example-text2sql-with-claude/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
“帮我分析一下销售数据，找出上个月销售额最高的产品类别。”，它会自动读取你的sales.csv文件，生成类似`SELECT category, SUM(sales_amount) FROM sales WHERE date >= '2024-03-01' GROUP BY category ORDER BY SUM(sales_amount) DESC LIMIT 1;`的SQL语句，并返回结果。或者，当你需要对比两个表格（如订单和客户信息）时，直接问：“列出每个客户的总订单金额和最新订单日期。”，工具会自动处理JOIN逻辑并给出汇总表格。
介绍
这个Skill解决了非技术人员或数据分析师直接操作SQL查询数据的门槛问题。它允许用户通过输入简单的自然语言问题（如“哪个部门的平均工资最高？”），自动生成并执行对应的SQL查询，从而快速从CSV文件中获取答案。
使用方式非常直接：准备好CSV文件，通过命令行指定文件路径和问题即可运行。工具会先加载数据到SQLite数据库，然后利用微调的小型语言模型将问题转换为SQL，最后执行并返回结果。用户还可以选择查看生成的SQL语句，方便学习和调试。
它非常适合数据分析师、产品经理、运营人员以及任何需要频繁分析表格数据但又不想编写复杂SQL的用户。高校学生处理课程数据、研究人员分析实验数据集也能从中受益。
使用建议：对于包含多个关联表格的复杂JOIN查询，请确保提供所有相关的CSV文件。初次使用前，请确保已正确安装Ollama并下载了模型文件。注意，模型在理解非常口语化或歧义较大的问题时可能表现不佳，建议问题表述尽量清晰。
核心特点
核心在于使用了一个经过专门微调的、仅0.6B参数的精简模型（distil-qwen3-0.6b-text2sql），在保持接近大教师模型（DeepSeek-V3）性能的同时，实现了极低的资源消耗和快速的本地部署，无需依赖大型云API。
注意事项
不适合处理超大规模数据集或需要实时流式处理的复杂业务场景。
常见问题
支持哪些SQL功能？
支持从简单SELECT到复杂JOIN、子查询等多种SQL操作，具体可查看README中的Supported SQL Features部分。
需要联网吗？
模型推理在本地Ollama中进行，无需联网；但首次需要下载模型文件。
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/distil-example-text2sql-with-claude/raw/index.md 读取 distil-example-text2sql-with-claude 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/distil-example-text2sql-with-claude/raw/index.md（查看排版版本）