query-debugging — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Инспектирует историю запросов в Honeydew, показывает скомпилированный SQL и помогает находить причины сбоев.
npx skills add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins --skill query-debugging -a claude-codeЧто делает query-debugging
Скилл работает с инструментом list_query_history из MCP-сервера Honeydew. Он не отправляет новые запросы, а разбирает уже выполненные: через интерфейсы BI вроде Tableau или Power BI, шаги глубокого анализа или вызовы MCP. Для каждого запуска можно извлечь исходный текст, скомпилированный SQL для хранилища и семантическое описание в YAML.
История ограничена текущей рабочей областью сессии. Обычные пользователи видят только собственные запросы, а администраторы могут смотреть всю историю и фильтровать её по параметру user_in.
При падении запроса скилл запрашивает запись со статусом FAILED, выгружает список полей через include_yaml и изолирует ошибку бисекцией через get_data_from_fields. Для работы обязательно нужен подключённый MCP-сервер honeydew.
Какие задачи решает
- найти упавшие запросы со статусом FAILED в Honeydew
- сравнить исходный SQL из BI-инструмента со скомпилированным кодом для хранилища
- локализовать сбойную метрику методом бисекции полей
- проверить, какие запросы генерировал шаг глубокого анализа
Примеры запросов агенту
- Покажи упавшие запросы в текущем воркспейсе за сегодня и выведи их скомпилированный SQL.
- Какой SQL отправил Tableau в Honeydew при последнем сбое?
- Найди, на каком поле падает запрос, через бисекцию полей.
Как установить query-debugging
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins --skill query-debugging -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/query-debugging/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/query-debugging/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins --skill query-debugging -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/query-debugging/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins --skill query-debugging -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/query-debugging/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins query-debugging2Вручную: положить файлы
.github/skills/query-debugging/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins --skill query-debugging -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins --path skills/query-debuggingВручную: положить файлы
.devin/skills/query-debugging/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins --skill query-debugging -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о query-debugging
Как установить query-debugging в Claude Code?
Выполните команду npx skills add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins --skill query-debugging -a claude-code.
Что делает query-debugging?
Скилл анализирует историю выполнения запросов к семантическому слою Honeydew, извлекает скомпилированный SQL, YAML-определения и помогает воспроизводить ошибки.
Чем query-debugging отличается от скилла query?
Скилл query-debugging предназначен только для аудита и отладки уже выполненных запросов. Для запуска новых аналитических расчётов используется скилл query.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: query-debugging
description: Use when the user wants to review or inspect past query executions in Honeydew — what ran, from which client (BI tools, SQL interface, MCP, deep analysis), the semantic definition or compiled SQL behind a run, who ran it and when — and to debug failures. Uses the list_query_history MCP tool. For running new queries or analysis use the query skill.
---
## Overview
Honeydew records every query executed through the semantic layer — MCP tools, BI tools over the SQL/XMLA interfaces (Tableau, Power BI, …), scheduled jobs, and deep analysis. Use `list_query_history` (from the `honeydew` MCP server) to see **what ran, who ran it, from which client, and how**, and to drill into any run's semantic definition or compiled SQL. Debugging failures is one use, not the only one.
Reach for this skill on questions like:
- "What ran against this domain today, and from which clients?"
- "Which BI tool queried this model, and what did it send?"
- "Show me the queries my last deep analysis generated."
- "Why did my query fail? Show me its SQL."
For running a *new* query, use the **query** skill. This skill inspects queries that already ran.
The tool's description and parameter schema cover the exact arguments and response fields; this skill covers what they can't — **when to reach for it, how to read the results, and the workflows.**
---
## Prerequisites
Query history is scoped to the session's workspace — check with `get_session_workspace_and_branch`, and set one via the **workspace-branch** skill if needed. Non-admin callers see only their own queries; admins see all and can filter by `user_in`.
---
## Reading the Results
- **client** — where the query came from (`Tableau`, `Power BI`, `MCP`, …); how you tell a dashboard's query from an MCP or deep-analysis run.
- **original SQL vs. compiled SQL** — SQL-interface clients (Tableau, Power BI) carry the *original* SQL the client sent, before compilation; the *compiled* warehouse SQL comes from `include_sql`. Clients that submit a semantic field list (MCP, deep analysis) have no original SQL.
- **semantic definition** — `include_yaml` returns the attributes/metrics/filters the run resolved to — what you reproduce or alter a query from.
- **app link** — always **show it** so the user can open the query in Honeydew.
Keep `include_yaml` / `include_sql` off for the initial scan; enable them only on the run you're drilling into. **Deep analysis lands here too** — each `initiate_analysis` step runs semantic-layer queries, so this is where you inspect what an analysis actually computed per step.
---
## Workflows
**Review / audit:** list the relevant slice (by domain, client, user, or time window) and read `client`, `owner`, status, and timestamps. Add `include_yaml` / `include_sql` on a specific run to reproduce or explain it.
**Debug a failure:** list with `status_in="FAILED"`, read the error message, then re-list that query with `include_yaml=true` to see the fields that failed (add `include_sql=true` for warehouse-side errors — permissions, missing table). Reproduce with `get_data_from_fields` from the YAML and fix (see the **query** and **filtering** skills), then report what failed, the app link, and the fix.
**Isolate an internal error (minimal reproduction):** when the error is generic ("internal error"/compilation crash) and names no field, bisect:
1. Pull the failed query's YAML (`include_yaml=true`) and rebuild it verbatim as an ad-hoc `get_data_from_fields` call. Confirm it still errors — if not, the cause is environmental (branch, data, transient), not the query.
2. Drop attributes/metrics/filters and re-run, halving the field set each round; keep whichever half still errors.
3. Converge to the smallest failing query. The field whose removal clears the error — or the minimal combination that only fails together — is the culprit.
4. Report that minimal field list plus its compiled SQL — far more actionable than the original wide query.
Use `get_sql_from_fields` between rounds to watch the offending SQL fragment appear or disappear with the culprit field.
© honeydew-ai · Apache-2.0 · honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins