Когда Text-to-SQL не работает, мы обычно валим всё на LLM или на кривой промптинг.

Но настоящая проблема чаще всего в схеме.

Объясняю:

Ты спрашиваешь: “Какие издатели получали роялти-платежи больше $5,000?”

Векторный поиск подтягивает "publisher" и "royalty_ledger".

Но он пропускает "vendor_agreement" — таблицу-мост, которая их связывает.

В итоге LLM пишет валидный SQL, который возвращает пусто.

Вот почему векторы сыпятся на реальных enterprise-схемах.

Они матчят названия.

Они не умеют находить пути для join-ов.

А пути уже описаны во внешних ключах.

Именно эту дыру закрывает QueryWeaver.

Это open-source инструмент от FalkorDB.

QueryWeaver превращает твою схему в граф.

- Таблицы это узлы.
- Внешние ключи это рёбра.

Потом он проходит по пути и автоматически добавляет промежуточные таблицы-мосты.

Спокойно тянет multi-hop цепочки.

Его гоняли на BIRD Benchmark на базе “superhero ” БД, расширенной до 60 таблиц: он разрулил запрос на 5 hop-ов, простроив цепочку через:

superpower → capability_matrix → stakeholder_registry → resource_requisition → budget_allocation

Можно запустить локально:

id="6b6prn"
docker run -p 5000:5000 -it falkordb/queryweaver

исходники тут

Анатомия промпта для Claude 4.6

1. Задача (Task)

Определи, чего ты хочешь, и как выглядит успех:
"Я хочу [TASK], чтобы [SUCCESS CRITERIA]."
Без ролей типа "веди себя как сеньор-эксперт".

2. Контекстные файлы (Context Files)

Загрузи контекстные файлы со своей экспертизой и правилами:
"Сначала прочитай эти файлы полностью перед тем, как отвечать: [filename .md] - [что внутри]."
ИИ вырос. Не нужно объяснять все в промпте. Вынеси это в файлы.

3. Референс (Reference)

Покажи ИИ ровно то, что ты хочешь. Загрузи пример.
Потом задай паттерны, тон и структуру как правила. Без "сделай что-то похожее" и надежды, что ИИ сам догадается.

4. Краткое ТЗ (Brief)

Это единственная часть, которую вы набираете с нуля. Все остальное это файлы.
"Тип вывода + длина. Чего НЕ должно быть по звучанию. Что значит успех."

5. Правила (Rules)

Контекстный файл хранит твои стандарты, вкус и аудиторию.
Промпт: "Прочитай его полностью перед стартом. Если ты собираешься нарушить одно из моих правил, остановись и скажи мне."

6. Диалог (Conversation)

Мы 3 года промптили ИИ. Теперь он промптит нас.
Промпт: "НЕ начинай выполнять задачу. Задай мне уточняющие вопросы (используй инструмент 'AskUserQuestion'), чтобы мы вместе пошагово уточнили подход."

7. План (Plan)

Claude прочитал твои файлы до того, как написал хоть слово.
Промпт: "Перед тем как что-то писать, перечисли 3 правила из моего контекстного файла, которые важнее всего для этой задачи. Потом дай план выполнения."

8. Выравнивание целей (Alignment)

Ничего не происходит, пока вы оба не видите одну и ту же цель. Это заменяет старую эпоху промптинга.
Промпт: "Начинай работу только после того, как мы согласуемся."

Похоже, сами кандидаты тоже в этом не участвовали

Приложение Codex теперь доступно на Windows.

Оно работает и нативно, и в WSL, с встроенными терминалами для PowerShell, Command Prompt, Git Bash или WSL.

Также сделали первую нативную для Windows песочницу для агента: на уровне ОС она блокирует запись в файловую систему вне вашей рабочей папки и запрещает исходящий сетевой трафик, пока вы явно не разрешите.

Плюс: 7 новых приложений “Open in …” и 2 новых Windows-скилла (WinUI + ASP.NET).

Google выкатили Google Workspace CLI

Один инструмент командной строки для управления всем стеком Google Workspace (Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs и др.)

Ключевые детали:

- Команды генерируются динамически с использованием Google Discovery Service
- Не нужно вручную писать REST API-запросы
- На выходе — структурированный JSON, чтобы AI-агенты могли легко его использовать
- Поставляется с 40+ встроенными agent skills и 100+ workflow-рецептами
- Может работать как MCP-сервер, чтобы агенты вроде Claude Desktop или Gemini CLI могли управлять инструментами Workspace через него

https://github.com/googleworkspace/cli

Официальные Apify Agent Skills : для веб-скрейпинга, извлечения данных и автоматизации

1 универсальный скилл apify-ultimate-scraper = вытаскивает данные со всего веба:

- X (Twitter): твиты в реальном времени
- TikTok / IG: горячие тренды
- YouTube: субтитры к видео и скачивание
- Google Maps: инфа по бизнесам

Все возвращается как структурированный JSON, ИИ получает и может сразу запускать автоматизацию.

Очень подходит соло-разработчикам и тем, кто пилит тулзы для автоматизации