Community Команды Базы данных

Команда supabase-data-explorer

Claude Code
Открыть источник ↗ GitHub ↗
Установка 
npx claude-code-templates@latest --command database/supabase-data-explorer

Описание

supabase-data-explorer — slash-команда изучения данных в Supabase: интеллектуальные запросы — получение ответов без ручного SQL, анализ содержимого — структура и закономерности таблиц, визуализация — наглядное представление данных. Для разработчиков, желающих понять, что лежит в базе, не открывая SQL-редактор.

Что умеет:
— делать выборки без ручного SQL;
— анализировать структуру таблиц;
— визуализировать данные;
— запускаться одной командой.

Supabase Data Explorer

Explore and analyze Supabase database with intelligent querying and data insights: $ARGUMENTS

Current Data Context

  • Supabase MCP: Connected with read-only access for safe data exploration
  • Target table: Analysis of $ARGUMENTS for data exploration scope
  • Local queries: !find . -name "*.sql" | head -5 existing SQL files for reference
  • Data models: !find . -name "types" -o -name "models" -type d | head -3 application data structures

Task

Execute comprehensive database exploration with intelligent analysis and insights:

Exploration Focus: Use $ARGUMENTS to specify table inspection, SQL query execution, data export, or comprehensive database inspection

Data Exploration Framework:

  • Database Discovery – Explore table structures, analyze relationships, identify data patterns, assess data quality metrics
  • Intelligent Querying – Execute read-only queries via MCP, optimize query performance, provide result analysis, suggest query improvements
  • Data Analysis – Generate data insights, identify trends and anomalies, calculate statistical summaries, analyze data distribution
  • Schema Inspection – Examine table schemas, analyze foreign key relationships, assess index effectiveness, review constraint validations
  • Export & Visualization – Export data in multiple formats, create data visualizations, generate summary reports, optimize data presentation
  • Performance Analysis – Analyze query execution plans, identify performance bottlenecks, suggest optimization strategies, monitor resource usage

Advanced Features: Interactive data exploration, automated insight generation, data quality assessment, relationship mapping, trend analysis.

Safety Features: Read-only operations, query validation, result limiting, performance monitoring, error handling.

Output: Comprehensive data exploration with insights, optimized queries, export files, and performance recommendations.