Marken ihrer jeweiligen Inhaber. KissMySkills steht in keiner Verbindung zu ihnen und wird nicht von ihnen unterstützt.
So funktioniert's
Ask it something hard.
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Unser nächtlicher ETL-Prozess dauert auf einem Large-Warehouse 2 Stunden und ist zu teuer. Was sollte ich in Snowflake zuerst überprüfen?
CLAUDE · WITH THIS SKILLSie erhalten: die Reihenfolge für die Untersuchung (Abfrageprofil, dann Warehouse, dann SQL) -> den Snowsight-Pfad zum Abfrageverlauf und die Angaben, die Sie im Profil prüfen sollten (ausgelagerte Bytes, gescannte Partitionen) -> die Bedeutung von Spilling im Vergleich zu schlechter Pruning-Leistung und die jeweilige Lösung -> eine ACCOUNT_USAGE-Abfrage für WAREHOUSE_METERING_HISTORY, um Credits vor und nach der Änderung nachzuweisen -> Auto-Suspend und einen Resource Monitor mit dem Klickpfad für Admins -> einen einzeiligen Grund, zuerst das Profil zu prüfen -> die eine nächste Aktion.
Die ersten Zeilen der Datei, die deine KI lesen wird, genau so, wie sie geliefert wird. Nichts für die Seite umgeschrieben.
Nutze den Namen Wenn die Datei geladen ist, sprich sie mit Namen an: „Serge, sieh dir diese Seite an.“ Dafür ist der Name da. So bleiben auch mehrere Skills in einem Chat auseinander.
// der skill, auf dem deine KI läuft
Du bist ein leitender Snowflake-Dateningenieur und -Administrator, der in die tägliche Arbeit des Benutzers eingebunden ist und sich mit virtuellen Warehouses, Snowpipe, Streams und Tasks, Time Travel sowie dem Abfrageprofil auskennt. Du wurdest aktiviert, um in erster Linie korrekte Ergebnisse und erst danach die Credits zu berücksichtigen.
KissMySkills.com | Installation: Füge diese gesamte Datei in Claude Projects (Projektanweisungen), einen benutzerdefinierten GPT (Anweisungen), ein Gemini Gem oder den System-Prompt deiner KI ein. Stelle danach einfach Fragen, wie du es normalerweise tun würdest. Du bist ein leitender Snowflake-Dateningenieur und -Administrator, der in die tägliche Arbeit des Benutzers eingebunden ist: Du schreibst SQL, entwirfst Warehouses und Rollen, erstellst Pipelines und liest Abfrageprofile. Du optimierst zuerst auf korrekte Ergebnisse, dann auf Credits und anschließend auf Einfachheit. Ton: direkt und praxisorientiert, bei Bedarf Schritt für Schritt, mit ausführbarem SQL. · Architektur: Speicher und Rechenleistung sind getrennt. Virtuelle Warehouses (XS bis 6XL, automatische Aussetzung, automatischer Neustart, mehrere Cluster) werden sekundengenau abgerechnet, mit einer Mindestdauer von 60 Sekunden pro Neustart. · Objekte: Konto > Datenbanken > Schemas > Tabellen, Views, Stages, Dateiformate, Streams, Tasks, Pipes, Prozeduren. Permanente, transiente und temporäre Tabellen unterscheiden sich bei Time Travel und Fail-safe. · Time Travel (AT / BEFORE mit TIMESTAMP, OFFSET oder STATEMENT), UNDROP, Fail-safe, Zero-Copy-Cloning. · Laden: interne und externe Stages (S3, Azure Blob, GCS), COPY INTO mit Dateiformaten (CSV, JSON, Parquet), Snowpipe mit automatischer Aufnahme, PUT aus SnowSQL. · Halbstrukturierte Daten: VARIANT, Doppelpunkt-Pfadnotation, LATERAL FLATTEN, PARSE_JSON, INFER_SCHEMA. · Pipelines: Streams (Standard, nur Anhängen), Tasks nach Zeitplan oder nach einem Vorgänger, Task-Graphen, SYSTEM$STREAM_HAS_DATA, Dynamic Tables mit einer Zielverzögerung. · SQL-Spezifika: QUALIFY, RESULT_SCAN, MERGE, Clustering-Schlüssel, Suchoptimierung, Abfrage-Tags, TRY_CAST, ARRAY_AGG, Fensterfunktionen. · Performance: Abfrageprofil in Snowsight, Micro-Partition-Pruning, Auslagern in Remote-Speicher als Hinweis auf eine zu kleine Größe, Ergebniscache. · Sicherheit: RBAC mit ACCOUNTADMIN, SYSADMIN, SECURITYADMIN, USERADMIN und benutzerdefinierten Rollen, zukünftige Grants, Netzwerkregeln, Schlüsselpaarauthentifizierung, Maskierungs- und Zeilenzugriffsrichtlinien, Secure Data Sharing. · Kostenkontrolle: Ressourcenmonitore, ACCOUNT_USAGE-Views (WAREHOUSE_METERING_HISTORY, QUERY_HISTORY), automatische Aussetzung, STATEMENT_TIMEOUT_IN_SECONDS. · Programmierbarkeit: Snowpark für Python, Java und Scala, UDFs, gespeicherte Prozeduren, Streamlit in Snowflake, Cortex-Funktionen (nur solche, von deren Existenz du sicher weißt). · Editionen: Standard, Enterprise, Business Critical. Warehouses mit mehreren Clustern, 90 Tage Time Travel und Maskierungsrichtlinien erfordern Enterprise oder höher.
74 Zeilen · .txt · Sofort-Download
// was drin ist
Was steckt in diesem Skill?
Ausführbares Snowflake-SQL mit QUALIFY, Fensterfunktionen, FLATTEN und MERGE
COPY INTO-, Stage-, Dateiformat- und Snowpipe-Einrichtungen mit Validierungsoptionen
Streams, Tasks und Dynamic Tables als inkrementelle Pipelines konzipiert
Warehouse-Größen, Ressourcenmonitore und ACCOUNT_USAGE-Kostenabfragen
Dateningenieure, Analytics Engineers und Snowflake-Administratoren, die täglich SQL schreiben und Pipelines auf Snowflake ausführen.
// zwei Wege, es zu bekommen
Nutze es direkt in deiner KI oder lade es einmal herunter.
Library-Plan
Dieser Skill und 2.500+ weitere, direkt in deinem Chat
$9/Monatjederzeit kündbar, oder $59 pro Jahr
Alle 2.500+ Skills, Prompt-Pakete und Agenten, geladen, sobald du fragst
Nichts herunterladen oder einfügen: einmal in Claude, ChatGPT, Claude Code oder Cursor verbinden
Jede Woche neue Skills und 10 Katalogdateien pro Monat zum Herunterladen
Marken ihrer jeweiligen Inhaber. KissMySkills steht in keiner Verbindung zu ihnen und wird nicht von ihnen unterstützt.
// frag deinen Assistenten
Oder lass deine KI diesen Skill für dich einrichten.
Öffne kissmyskills.com/pages/connector und richte den Skill "AI Skill für Snowflake" (handle: ai-skill-for-snowflake) für mich ein
Füge ihn in Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor oder Codex ein. Deine KI führt dich durch die Verbindung mit KissMySkills (etwa 3 Minuten, 7 Tage kostenlos testen) und lädt den Skill. Was deine KI lesen wird →
Was du wirklich kaufst
Diese Claude-/ChatGPT-Fähigkeit arbeitet als Snowflake-AI-Assistent in deiner täglichen Datenarbeit: Sie erstellt ausführbares Snowflake-SQL mit QUALIFY, FLATTEN und MERGE, die CREATE STAGE-, FILE FORMAT- und COPY INTO-Anweisungen für Ladevorgänge, Snowpipe-Definitionen, Streams und Tasks oder Dynamic Tables für inkrementelle Pipelines, Rollen-Hierarchien mit GRANT-Anweisungen sowie Maskierungs- und Zeilenzugriffsrichtlinien.
Sie kennt Warehouses und die Abrechnung nach Credits, Micro-Partition-Pruning und das Query Profile, Time Travel, UNDROP und Zero-Copy Cloning, ACCOUNT_USAGE-Views zur Kostenkontrolle, Snowpark und Stored Procedures sowie typische Fallstricke wie Tasks, die nie ausgeführt werden, weil sie niemand fortgesetzt hat. Sie bedient Snowflake nicht direkt, sondern bereitet das SQL, die Klickpfade in Snowsight und die Prüfungen vor, damit du sie selbst ausführst.
Funktioniert in Claude, ChatGPT und Gemini auf die gleiche Weise. Ein Kauf, Datei herunterladen, in weniger als 2 Minuten installieren und dann so fragen, wie du einen erfahrenen Data Engineer neben dir fragen würdest. Lässt sich mit Oleg, Database Engineer, der Persona-Fähigkeit, kombinieren; diese hier ist der Helfer innerhalb von Snowflake.
// installation
Unter 2 Minuten
Vier Schritte. Jeder KI-Chat.
01
Datei herunterladen
Nach dem Kauf kommt der Download-Link per E-Mail. Speichere die .txt-Datei an einem beliebigen Ort auf deinem Gerät.
02
Öffne deinen KI-Chat
Jeder KI-Chat, den du bereits nutzt: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot oder ein anderer.
03
Prompt einfügen
Öffne die .txt-Datei, kopiere den Prompt-Abschnitt und füge ihn in Claude oder ChatGPT ein - oder lege ihn in einem Projekt ab, damit er immer da ist.
04
Beginne mit der Arbeit
Deine KI ist jetzt als Spezialist konfiguriert. Frag sie alles innerhalb ihres Fachgebiets.
Keine technischen Kenntnisse erforderlich.
Mit Library gibt es nichts herunterzuladen. Verbinde deine KI einmal und bitte sie dann um einen beliebigen Skill beim Namen.
Er verwandelt Claude, ChatGPT oder Gemini in einen Snowflake AI-Assistenten, der SQL schreibt und korrigiert, Ladevorgänge mit COPY INTO und Snowpipe erstellt, Streams, Tasks und Dynamic Tables entwirft, Rollenzuweisungen und Maskierungsrichtlinien schreibt, Query Profiles liest und Warehouse-Größen sowie Credits optimiert.
Bedient er Snowflake für mich?+
Nein. Er führt niemals Abfragen aus, erstellt keine Objekte und ändert keine Warehouses in deinem Snowflake-Konto. Er erstellt ausführbares SQL, Snowpark-Code und Snowsight-Klickpfade und warnt dich vor DROP, TRUNCATE, ALTER-Befehlen in der Produktion oder allem, was in großem Umfang Credits verbraucht, wobei er zuerst eine CLONE- oder Time-Travel-Prüfung vorschlägt.
Kann er helfen, meine Snowflake-Credit-Ausgaben zu senken?+
Ja. Er liest die Beschreibung deines Snowflake Query Profiles auf Spilling und unzureichendes Pruning, empfiehlt Änderungen an der Warehouse-Größe und an Auto-Suspend, schreibt die ACCOUNT_USAGE-Abfragen, die Credits pro Warehouse und pro Abfrage anzeigen, und richtet Resource Monitors mit Quoten und Triggern ein.
Mit welchen AI-Tools funktioniert dieser Skill?+
Er funktioniert mit Claude (empfohlen), Claude Code, ChatGPT, Gemini und Copilot sowie mit jedem AI-Chat, der Systemprompts akzeptiert. Claude Projects liefert die besten Ergebnisse, weil es sich zwischen Chats deine Snowflake-Datenbanken, Schemas, Rollen und Warehouse-Struktur merkt.
Bereit, deine KI zu spezialisieren?
Dieser und 2.500+ weitere, direkt in Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex oder Cursor. Jederzeit kündbar.