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DB LLM Skills — Data skill for Claude Code

Data community

A globally-installed engine for letting an LLM access PostgreSQL safely: read-only role provisioning, a pg_catalog data dictionary, an ad-hoc read-only query channel, and zero-write SQL validation.

How to install DB LLM Skills

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open laodao-ai/db-llm-skills and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What DB LLM Skills does

A globally-installed engine for letting an LLM access PostgreSQL safely: read-only role provisioning, a pg_catalog data dictionary, an ad-hoc read-only query channel, and zero-write SQL validation. Claude Code / Codex skills.

Alternatives in Data

A Stock Data — A股全栈数据工具包 · 十一层架构 · 54端点 · 19数据源 · 零鉴权 Full-stack China A-share data toolkit for AI agents — 11 layers, 54 end 9.4k ★
n8n Code JavaScript — JavaScript in n8n Code nodes with data access patterns 3.6k ★
Portaljs Architect — Recommend a data-portal architecture (storage, compute, catalog, access, hosting, metadata) from your needs, t 2.3k ★

README

db-llm

独立、全局安装的 **大模型访问 PostgreSQL 数据库 skill 仓**：从任意 PG 库的 `pg_catalog` 采集元数据，渲染成消费仓可读的数据字典（`.dbmeta/`），并提供只读角色开通、只读即席查询与单条 SQL 预校验通道。从一个消费项目里抽出，成为可服务任意 PostgreSQL 项目的独立引擎（见 ADR-0003）。

**定位不焊死「只读」**：当前实现的角色供给是只读（`llm_readonly`），但本仓要解决的问题是「大模型怎么安全地访问数据库」——权限档位是实现细节，见 `openspec/issues/open/todo/T77.md`（dev 库允许写、生产库仍只读的档位规划）。

**姊妹仓**：运维线（把 PostgreSQL 服务本身立起来并运维）在 [`laodao-ai/pg-ops-skills`](https://github.com/laodao-ai/pg-ops-skills)。两仓经**文档级消费关系** 相连（ADR-0008），无代码依赖：本仓用 pg-ops 的 `/pg-dev-init` 建自己的开发/测试库，除此之外互不引用。

`setup.sh` 把各 skill symlink 到 `~/.claude/skills/` 与 `~/.codex/skills/`，任何 PG 项目全局可用。

**边界判据（唯一一条）**：不知道消费项目存在的东西才在这里。凡是引用某个项目的二进制、 schema 名、CLI 子命令、制品布局的，留在那个项目的 `hack/`，通过薄包装调用本仓。这条判据同样把「把 PG 服务本身立起来并运维」的职能挡在外面——那是 `pg-ops` 的边界，不是本仓的。

本仓是**引擎**：消费项目经 `.dbmeta/.dbskills.env`（只读口令，模型可读、按行解析不 `source`， ADR-0006）接入。同时它也是**自己的消费仓**（「测试也是消费」）——有自己的开发/测试库、自己的 `.pg-ops/`（pg-ops 消费凭据）与仓根 `.dbmeta/`，用自己的 skill 做自己的开发与测试。这与上面那条边界判据不矛盾：判据约束的是 **skill 的内容**（引擎一行都不能提某个消费项目的名字与布局），不是仓里有没有库和 `.dbmeta/`——引擎自己吃狗粮是对的。

Skills

skill	做什么
`pg-readonly-setup`	消费仓只读通道的单一、可重入入口：环境预检 → `.dbmeta/.dbskills.env` 自动创建 → 只读角色（`DB_USER`，缺省 `llm_readonly`）生成/verify 供给 → 首次 `/pg-dict` 采集 → `/pg-query-ro` 冒烟，由预检定位从哪一阶段接话
`pg-dict`	从开发库 `pg_catalog` 生成/再生数据字典到仓根 `.dbmeta/`（按 schema / 按对象分文件，人与 LLM 双读），并处理孤立注记的人工判断
`pg-query-ro`	面向 agent 的即席只读查询唯一入口：以只读角色跑单条 SELECT/WITH/EXPLAIN/SHOW，结果落 `build/pg-query-ro/`，不进终端刷屏
`pg-sql-check`	对单条即席 SQL 语句（含写语句）用只读角色跑 `PREPARE` 核验，验列名 / 类型 / 参数占位是否对得上真实 schema——只 `PREPARE`，不 `EXPLAIN`、不执行、零写入
`db-llm-upgrade`	升级本机运行 checkout `~/.skills/db-llm-skills`：pull → setup → 显示版本

规划中的 skill、实施顺序、卡点与规格来源，见 **[`docs/skills-roadmap.md`](docs/skills-roadmap.md)**——那是 skill 规划的唯一真相源，新增 / 改名 / 去重先在那里落位。

安装

git clone https://github.com/laodao-ai/db-llm-skills.git ~/.skills/db-llm-skills   # 运行 checkout（真 clone，不是软链）
bash ~/.skills/db-llm-skills/setup.sh            # 幂等；Unix symlin