curl -L -o sql-ddl-parser.skill "https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/82675cbc-9045-4c29-aba7-3737616ea12e/download?platform=ClaudeCode"
{
"tool": "download_skill",
"arguments": {
"skill_id": "82675cbc-9045-4c29-aba7-3737616ea12e",
"platform": "ClaudeCode"
}
}
{
"mcpServers": {
"skill-store": {
"url": "https://aiskillstore.io/mcp/"
}
}
}
Parses SQL DDL statements (CREATE TABLE, INDEX, CONSTRAINT) into structured JSON — tables, columns, types, constraints, foreign keys. Supports MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, MSSQL, SQLite with auto-dialect detection.
Compatible Platforms any
Findings: ["메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'requirements' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'changelog' (SKILL.md v2 권장)", '정보: spec: usk/1.0 미선언 — v2 패키지로 처리됩니다. 자동 변환 및 에이전트 검색 기능을 사용하려면 USK v3로 업그레이드하세요.']
✅ No security risks found.
AI Review Stage
스킬 메타데이터와 코드 파일을 종합적으로 검토한 결과, 다음과 같은 판단을 내렸습니다. 1. **선언된 permissions(network/filesystem/subprocess)과 실제 코드가 일치하는가?** * 메타데이터에 `network: false`, `filesystem: false`, `subprocess: false`로 명시되어 있습니다. * 코드(`main.py`, `lib/normalizer.py`)를 분석한 결과, `requests`, `urllib`, `socket` 등 네트워크 통신을 위한 모듈 사용이 없었습니다. * `open()`, `os.remove` 등 임의의 파일 시스템 접근이나 조작을 위한 코드가 없었습니다. `sys.path.insert`나 `os.path.dirname`은 스킬 내부 모듈 로딩을 위한 것으로, 임의의 파일 시스템 접근으로 간주하지 않습니다. * `subprocess` 모듈 사용이 없었습니다. * `os.environ.setdefault('PLY_NO_YACC_OUTPUT', '1')`는 환경 변수를 설정하는 것이지만, 민감한 환경 변수를 읽거나 외부로 노출하는 행위가 아니므로 허용 가능한 범위입니다. * 선언된 권한과 실제 코드가 일치합니다. 2. **악의적 목적의 코드가 있는가? (데이터 탈취, 시스템 파괴, 난독화 등)** * 코드에서 데이터 탈취(네트워크 통신 없음), 시스템 파괴(파일 시스템/서브프로세스 접근 없음)를 시도하는 어떠한 흔적도 발견되지 않았습니다. * 코드 난독화는 없었으며, 가독성이 높고 명확하게 작성되어 있습니다. * 정적 분석 결과에서도 `red_flags_found` 및 `obfuscation_warnings`가 없음을 확인했습니다. 3. **선언되지 않은 외부 통신이 있는가?** * 코드 내에서 외부 네트워크 통신을 시도하는 부분이 전혀 발견되지 않았습니다. 4. **사용자 데이터를 무단으로 수집하거나 전송하는가?** * 스킬은 `stdin`으로 DDL 문자열을 입력받아 파싱한 후, 결과를 `stdout`으로 JSON 형태로 출력하는 `stdin_stdout` 패턴을 따릅니다. 입력된 DDL 데이터나 파싱된 결과가 외부로 전송되거나 저장되는 코드는 없습니다. 5. **코드 품질이 스킬의 목적과 일치하는가?** * 코드는 SQL DDL 파싱 및 정규화라는 스킬의 목적에 충실하게 작성되었습니다. * 입력 유효성 검사, 오류 처리(`_err` 함수를 통한 JSON 에러 출력)가 잘 구현되어 있습니다. * 다양한 SQL 방언을 지원하며, 자동 감지 기능도 포함되어 있습니다. * 코드 구조가 명확하고 유지보수하기 용이해 보입니다. 결론적으로, 이 스킬은 선언된 보안 정책을 완벽하게 준수하며, 악의적인 동작이나 보안 취약점이 발견되지 않았습니다. 따라서 안전하다고 판단됩니다.
Representative input/output examples for this skill. Agents can use these to understand how to invoke the skill and what output to expect.
MySQL CREATE TABLE with AUTO_INCREMENT PK and foreign key — dialect auto-detected
{
"ddl": "CREATE TABLE orders (\n id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,\n user_id INT NOT NULL,\n total DECIMAL(10,2) DEFAULT 0.00,\n created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,\n PRIMARY KEY (id),\n CONSTRAINT fk_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE\n);\n",
"dialect": "auto",
"include_constraints": true,
"include_indexes": true
}
{
"dialect_detected": "mysql",
"parse_warnings": [],
"tables": [
{
"columns": [
{
"default": null,
"name": "id",
"nullable": false,
"primary_key": true,
"references": null,
"type": "BIGINT",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "user_id",
"nullable": false,
"primary_key": false,
"references": {
"column": "id",
"table": "users"
},
"type": "INT",
"unique": false
},
{
"default": "0.00",
"name": "total",
"nullable": true,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "DECIMAL(10,2)",
"unique": false
},
{
"default": "CURRENT_TIMESTAMP",
"name": "created_at",
"nullable": true,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "TIMESTAMP",
"unique": false
}
],
"constraints": [
{
"columns": [
"user_id"
],
"name": "fk_user",
"references_columns": [
"id"
],
"references_table": "users",
"type": "FOREIGN KEY"
}
],
"indexes": [],
"name": "orders",
"schema": null
}
]
}
PostgreSQL SERIAL + REFERENCES — dialect detected from SERIAL keyword
{
"ddl": "CREATE TABLE public.users (\n id SERIAL PRIMARY KEY,\n email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,\n age INTEGER,\n CONSTRAINT chk_age CHECK (age \u003e= 0)\n);\n",
"dialect": "auto"
}
{
"dialect_detected": "postgresql",
"parse_warnings": [],
"tables": [
{
"columns": [
{
"default": null,
"name": "id",
"nullable": false,
"primary_key": true,
"references": null,
"type": "SERIAL",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "email",
"nullable": false,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "VARCHAR(255)",
"unique": true
},
{
"default": null,
"name": "age",
"nullable": true,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "INTEGER",
"unique": false
}
],
"constraints": [
{
"expression": "age \u003e= 0",
"name": "chk_age",
"type": "CHECK"
}
],
"indexes": [],
"name": "users",
"schema": "public"
}
]
}
Three tables with FK relationships — returns tables array with 3 entries
{
"ddl": "CREATE TABLE categories (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL);\nCREATE TABLE products (\n id INT PRIMARY KEY,\n category_id INT NOT NULL,\n name VARCHAR(200),\n price NUMERIC(12,2),\n FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES categories(id)\n);\nCREATE TABLE product_tags (\n product_id INT NOT NULL,\n tag VARCHAR(50) NOT NULL,\n PRIMARY KEY (product_id, tag),\n FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(id)\n);\n",
"dialect": "auto"
}
{
"dialect_detected": "common",
"parse_warnings": [],
"tables": [
{
"columns": [
{
"default": null,
"name": "id",
"nullable": false,
"primary_key": true,
"references": null,
"type": "INT",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "name",
"nullable": false,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "VARCHAR(100)",
"unique": false
}
],
"constraints": [],
"indexes": [],
"name": "categories",
"schema": null
},
{
"columns": [
{
"default": null,
"name": "id",
"nullable": false,
"primary_key": true,
"references": null,
"type": "INT",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "category_id",
"nullable": false,
"primary_key": false,
"references": {
"column": "id",
"table": "categories"
},
"type": "INT",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "name",
"nullable": true,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "VARCHAR(200)",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "price",
"nullable": true,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "NUMERIC(12,2)",
"unique": false
}
],
"constraints": [
{
"columns": [
"category_id"
],
"name": null,
"references_columns": [
"id"
],
"references_table": "categories",
"type": "FOREIGN KEY"
}
],
"indexes": [],
"name": "products",
"schema": null
},
{
"columns": [
{
"default": null,
"name": "product_id",
"nullable": false,
"primary_key": true,
"references": {
"column": "id",
"table": "products"
},
"type": "INT",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "tag",
"nullable": false,
"primary_key": true,
"references": null,
"type": "VARCHAR(50)",
"unique": false
}
],
"constraints": [
{
"columns": [
"product_id"
],
"name": null,
"references_columns": [
"id"
],
"references_table": "products",
"type": "FOREIGN KEY"
}
],
"indexes": [],
"name": "product_tags",
"schema": null
}
]
}
Snowflake DDL with VARIANT and CLUSTER BY — parsed without runtime DB
{
"ddl": "CREATE TABLE analytics.events (\n event_id VARCHAR(36) NOT NULL,\n user_id INTEGER,\n payload VARIANT,\n event_time TIMESTAMP_NTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(),\n PRIMARY KEY (event_id)\n);\n",
"dialect": "snowflake"
}
{
"dialect_detected": "snowflake",
"parse_warnings": [],
"tables": [
{
"columns": [
{
"default": null,
"name": "event_id",
"nullable": false,
"primary_key": true,
"references": null,
"type": "VARCHAR(36)",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "user_id",
"nullable": true,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "INTEGER",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "payload",
"nullable": true,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "VARIANT",
"unique": false
},
{
"default": "CURRENT_TIMESTAMP()",
"name": "event_time",
"nullable": true,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "TIMESTAMP_NTZ",
"unique": false
}
],
"constraints": [],
"indexes": [],
"name": "events",
"schema": "analytics"
}
]
}
include_indexes=false, include_constraints=false — lean column-only output
{
"ddl": "CREATE TABLE sessions (\n session_id CHAR(36) PRIMARY KEY,\n user_id INT NOT NULL,\n expires_at DATETIME NOT NULL,\n INDEX idx_user (user_id),\n CONSTRAINT chk_future CHECK (expires_at \u003e NOW())\n);\n",
"dialect": "mysql",
"include_constraints": false,
"include_indexes": false
}
{
"dialect_detected": "mysql",
"parse_warnings": [],
"tables": [
{
"columns": [
{
"default": null,
"name": "session_id",
"nullable": false,
"primary_key": true,
"references": null,
"type": "CHAR(36)",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "user_id",
"nullable": false,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "INT",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "expires_at",
"nullable": false,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "DATETIME",
"unique": false
}
],
"name": "sessions",
"schema": null
}
]
}
MSSQL IDENTITY keyword triggers auto dialect detection
{
"ddl": "CREATE TABLE dbo.employees (\n emp_id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,\n full_name NVARCHAR(200) NOT NULL,\n hire_date DATE DEFAULT GETDATE()\n);\n",
"dialect": "auto"
}
{
"dialect_detected": "mssql",
"parse_warnings": [],
"tables": [
{
"columns": [
{
"default": null,
"name": "emp_id",
"nullable": false,
"primary_key": true,
"references": null,
"type": "INT",
"unique": false
},
{
"default": null,
"name": "full_name",
"nullable": false,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "NVARCHAR(200)",
"unique": false
},
{
"default": "GETDATE()",
"name": "hire_date",
"nullable": true,
"primary_key": false,
"references": null,
"type": "DATE",
"unique": false
}
],
"constraints": [],
"indexes": [],
"name": "employees",
"schema": "dbo"
}
]
}
Malformed DDL returns structured PARSE_ERROR — no exception thrown
{
"ddl": "THIS IS NOT VALID SQL DDL AT ALL;;;",
"dialect": "auto"
}
{
"error": {
"code": "PARSE_ERROR",
"message": "DDL produced no recognizable table definitions. Check syntax near: \u0027THIS IS NOT VALID SQL\u0027"
}
}
All examples are also available via the agent API:
/v1/agent/skills/82675cbc-9045-4c29-aba7-3737616ea12e/schema
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