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claude-plugins/metabase/skills/query/SKILL.md
Emanuel Almeida 6b3a6f2698 feat: refactor 30+ skills to Anthropic progressive disclosure pattern
- All SKILL.md files now <500 lines (avg reduction 69%)
- Detailed content extracted to references/ subdirectories
- Frontmatter standardised: only name + description (Anthropic standard)
- New skills: brand-guidelines, spec-coauthor, report-templates, skill-creator
- Design skills: anti-slop guidelines, premium-proposals reference
- Removed non-standard frontmatter fields (triggers, version, author, category)

Plugins affected: infraestrutura, marketing, dev-tools, crm-ops, gestao,
core-tools, negocio, perfex-dev, wordpress, design-media

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-12 15:05:03 +00:00

3.4 KiB

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query Execução de queries SQL no Metabase com linguagem natural. Explorar tabelas, extrair métricas e criar relatórios ad-hoc.

Skill /query - Metabase SQL Query Assistant

Executar queries SQL no Metabase com assistência AI. Traduz perguntas em linguagem natural para SQL, explora tabelas e extrai métricas.

Sintaxe

/query [pergunta em linguagem natural ou SQL]

Exemplos:

  • /query quantos clientes temos activos?
  • /query total facturado em Janeiro 2026
  • /query top 10 produtos mais vendidos
  • /query SELECT COUNT(*) FROM customers WHERE active = true

Quando usar

  • Extrair dados específicos das bases de dados
  • Responder perguntas de negócio com dados reais
  • Análise ad-hoc rápida
  • Validar hipóteses com números concretos
  • Criar queries para futuros cards/questions

Protocolo de execução

1. Carregar MCP

ToolSearch("metabase")

2. Compreender o pedido

Se linguagem natural:

  1. Identificar a pergunta de negócio
  2. Determinar database e tabelas relevantes
  3. Usar AI SQL generation do MCP se disponível

Se SQL directo:

  1. Validar syntax
  2. Verificar que tabelas existem
  3. Executar

3. Explorar schema (se necessário)

1. mcp__metabase__list_databases → identificar database
2. mcp__metabase__get_database_tables → listar tabelas
3. mcp__metabase__get_table_fields → ver campos disponíveis

4. Construir e executar query

1. Construir SQL baseado no schema real
2. Executar via mcp__metabase__execute_sql
3. Validar resultados (nulls, zeros, outliers)
4. Formatar output

5. Apresentar resultados

Output format:

## Query: [Descrição da pergunta]

**Database:** [nome] | **Tabelas:** [lista]

### Resultados

| Col1 | Col2 | Col3 |
|------|------|------|
| ...  | ...  | ...  |

**Total registos:** N

### Insight
[Interpretação breve dos dados]

Boas práticas SQL

Performance

  • Usar LIMIT em queries exploratórias (default: 100)
  • Evitar SELECT * - especificar campos necessários
  • Usar WHERE para filtrar antes de agregar
  • Indexes: verificar campos indexados para JOINs

Segurança

  • Read-only: o MCP opera em modo read-only por defeito
  • Nunca executar DDL (CREATE, ALTER, DROP) sem confirmação
  • Nunca executar DML (INSERT, UPDATE, DELETE) sem confirmação

Padrões comuns

Contagem com agrupamento:

SELECT campo, COUNT(*) as total
FROM tabela
GROUP BY campo
ORDER BY total DESC
LIMIT 10;

Evolução temporal:

SELECT DATE_TRUNC('month', created_at) as mes,
       COUNT(*) as total,
       SUM(valor) as valor_total
FROM tabela
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '12 months'
GROUP BY mes
ORDER BY mes;

Comparação período actual vs anterior:

SELECT
  SUM(CASE WHEN created_at >= DATE_TRUNC('month', NOW()) THEN valor END) as mes_actual,
  SUM(CASE WHEN created_at >= DATE_TRUNC('month', NOW() - INTERVAL '1 month')
           AND created_at < DATE_TRUNC('month', NOW()) THEN valor END) as mes_anterior
FROM tabela;

Guardar query como question

Se o utilizador quiser reutilizar a query:

1. Confirmar nome e descrição
2. Criar question/card no Metabase
3. Associar a collection adequada
4. Retornar URL directa

Notas

  • Resultados limitados a 2000 linhas por defeito pelo MCP
  • Para datasets grandes, usar agregações
  • Queries complexas: delegar ao agente metabase-analyst