Exact Bigquery

参考当前目录下的代码，编写并运行BigQuery查询。

SKILL.md

--- frontmatter

allowed-tools: Bash(bq:*), Read, Glob, Grep, AskUserQuestion
description: カレントディレクトリのコードを参照してBigQueryクエリを作成・実行

BigQueryクエリの作成と実行

このコマンドは、カレントディレクトリのコードを参照しながらBigQueryクエリを作成し、bqコマンドで実行します。

基本動作

•$ARGUMENTS からプロジェクトID/データセット名を取得（指定がなければユーザーに確認）
•カレントディレクトリのコード（特にスキーマ定義、モデル、既存クエリなど）を分析
•ユーザーの要望に基づいてBigQueryクエリを作成
•実行前に必ずユーザーに確認を取る（AskUserQuestionを使用）
•クエリを実行し、結果を表示
•エラーが発生した場合は修正して再実行

重要な要件

•確認必須: クエリ実行前に必ずユーザーに確認を取ること
•コード参照: カレントディレクトリのスキーマ定義、テーブル構造、既存クエリを参照すること
•試行錯誤: エラーが出た場合は原因を分析し、修正案を提示して再実行すること
•
引数の扱い:
- •$ARGUMENTS が空の場合は、プロジェクトIDとデータセット名をAskUserQuestionで確認
- •形式: <project_id>.<dataset_name> または <project_id>

bqコマンドの基本形式

bash

# 標準SQL（推奨）
bq query --use_legacy_sql=false --project_id=<project_id> 'SELECT ...'

# ドライラン（課金確認）
bq query --use_legacy_sql=false --dry_run 'SELECT ...'

# 結果をテーブルに保存
bq query --use_legacy_sql=false --destination_table=<dataset>.<table> 'SELECT ...'

ワークフロー

•
コンテキスト収集
- •カレントディレクトリのスキーマファイル（.sql, .json, schema.* など）を検索
- •モデル定義ファイル（models/, schemas/ など）を確認
- •既存のクエリファイル（queries/, *.sql）を参照
•
クエリ作成
- •ユーザーの要望をヒアリング
- •参照したコードに基づいてテーブル名、カラム名を正確に使用
- •クエリの目的（集計、JOIN、フィルタリングなど）に応じた最適化
•
実行確認
- •作成したクエリを表示
- •AskUserQuestionでユーザーに確認
- •必要に応じてドライランで推定コストを表示
•
実行と結果確認
- •bqコマンドで実行
- •結果を確認
- •エラーの場合は原因を分析し修正提案
•
反復改善
- •結果に基づいて追加の質問や修正を受け付ける
- •必要に応じてクエリを調整して再実行

参照すべきファイルパターン例

•スキーマ: **/*schema*.{sql,json,yaml,yml}, **/models/**/*.sql
•テーブル定義: **/tables/**/*.sql, **/ddl/**/*.sql
•既存クエリ: **/queries/**/*.sql, **/*query*.sql
•ドキュメント: **/*bigquery*.md, **/README.md

注意事項

•コスト: 大量データのスキャンはコストが発生するため、WHERE句でパーティション絞り込みを推奨
•Standard SQL: 基本的に--use_legacy_sql=falseを使用（Legacy SQLは非推奨）
•権限: 実行ユーザーがプロジェクト/データセットへのアクセス権限を持っていることを前提