supabase-data-explorer — команда Claude Code: анализ Supabase
Команда исследует данные и схему Supabase, выполняет SQL-запросы только для чтения и готовит экспорт или визуализацию. Пригодится для проверки базы прямо из проекта.
npx claude-code-templates@latest --command database/supabase-data-explorerЧто делает supabase-data-explorer
Команда принимает имя таблицы, SQL-запрос или флаги --export и --inspect. Она помогает найти структуру таблиц, связи, индексы и ограничения, а также посмотреть распределение данных, тренды и аномалии. Для контекста ищет в проекте несколько SQL-файлов и каталогов types или models.
Запросы выполняются через подключённый Supabase MCP с доступом только для чтения. Команда также проверяет запросы, ограничивает результаты, разбирает планы выполнения и предлагает варианты оптимизации. Результатом могут стать аналитические выводы, экспортированные файлы, визуализации и отчёты.
Без подключённого Supabase MCP команда не сможет читать данные базы: её доступ к Supabase организован через MCP и ограничен режимом read-only.
Какие задачи решает
- исследовать структуру таблицы Supabase
- выполнить SQL-запрос только для чтения
- найти связи, индексы и ограничения
- выгрузить данные и подготовить визуализацию
- разобрать план выполнения запроса
Примеры запросов агенту
- Покажи структуру таблицы
[table-name]через/supabase-data-explorer [table-name]. - Выполни запрос только для чтения через
/supabase-data-explorer --query [sql]и разберись в результатах. - Проверь базу целиком и подготовь выгрузку через
/supabase-data-explorer --inspect --export.
Как установить supabase-data-explorer
1Через claude-code-templates
npx claude-code-templates@latest --command database/supabase-data-explorer2Вручную: положить файлы
.claude/commands/supabase-data-explorer.mdВызов — /supabase-data-explorer. Для всех проектов — ~/.claude/commands/
Вручную: положить файлы
~/.codex/prompts/supabase-data-explorer.mdВызов — /prompts:supabase-data-explorer. В Codex этот формат помечен устаревшим, замена — скиллы
Вручную: положить файлы
.github/prompts/supabase-data-explorer.prompt.mdВручную: положить файлы
.gemini/commands/supabase-data-explorer.tomlGemini хранит команды в TOML: текст запроса — в поле prompt
Вопросы о supabase-data-explorer
Как установить supabase-data-explorer в Claude Code?
Выполните npx claude-code-templates@latest --command database/supabase-data-explorer. Файл команды появится по пути .claude/commands/supabase-data-explorer.md. Для работы с базой подключите Supabase MCP.
Что делает supabase-data-explorer?
Команда исследует таблицы Supabase, выполняет read-only SQL-запросы, анализирует связи и качество данных. Она также готовит экспорт, визуализации и рекомендации по производительности.
Можно ли изменить данные через эту команду?
Доступ к Supabase описан как read-only, поэтому команда предназначена для чтения и анализа данных, а не для их изменения.
Исходный текст
supabase-data-explorer.md · MIT
--- allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash argument-hint: "[table-name] | --query [sql] | --export | --inspect" description: Explore and analyze Supabase database data with intelligent querying and visualization --- # 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**: 1. **Database Discovery** - Explore table structures, analyze relationships, identify data patterns, assess data quality metrics 2. **Intelligent Querying** - Execute read-only queries via MCP, optimize query performance, provide result analysis, suggest query improvements 3. **Data Analysis** - Generate data insights, identify trends and anomalies, calculate statistical summaries, analyze data distribution 4. **Schema Inspection** - Examine table schemas, analyze foreign key relationships, assess index effectiveness, review constraint validations 5. **Export & Visualization** - Export data in multiple formats, create data visualizations, generate summary reports, optimize data presentation 6. **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.
© davila7 · MIT · davila7/claude-code-templates
