Requêtes sur la base PostgreSQL GOAT

VérifiéPrudence

Requêter la base PostgreSQL du projet GOAT pour inspecter les données, déboguer et comprendre l'état pendant le développement local.

Spar Skills Guide Bot
DeveloppementIntermédiaire
22/07/2026
Claude Code
#postgresql#sql#database#docker#debugging

Recommandé pour

Synthèse automatique

Fournit les commandes de connexion et une carte du schéma pour interroger la base PostgreSQL du projet GOAT via son conteneur Docker, afin d'inspecter et déboguer les données en développement local.

Points forts

  • Découvre dynamiquement le nom du conteneur Postgres au lieu de le coder en dur
  • Documente les schémas et les tables clés : utilisateurs, organisations, équipes, rôles, projets, couches, scénarios, jobs
  • Rappelle d'introspecter via information_schema et les modèles SQLModel comme source de vérité
  • Précise que le schéma ducklake est géré par geoapi et ne doit pas être modifié directement

Limites

  • Suppose un fichier d'environnement à chemin fixe (/home/p4b/goat/.env) et des variables POSTGRES_* déjà définies
  • Les exemples de requêtes fournis sont partiels et le schéma peut évoluer avec les modèles SQLModel
  • Couvre l'inspection et le débogage, pas les migrations ni les bases distantes
Quand l'utiliser

À utiliser pour vérifier l'état des données GOAT en local, déboguer un problème de partage ou de permissions, ou comprendre les relations entre tables.

Quand l'éviter

À éviter pour modifier le catalogue DuckLake ou pour intervenir sur une base de production sans procédure dédiée.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité88/100

The skill uses Docker and SQL against a live PostgreSQL database, which is a legitimate development/debugging activity but involves powerful tools and secret handling. It explicitly advises read-only queries, but the lack of enforced restrictions and undeclared tool usage warrant a caution rating.

Points d'attention
  • •Uses docker exec to run psql inside a database container, which is a powerful operation requiring careful handling.
  • •Sources environment variables from .env to obtain database credentials, exposing secrets within the shell environment.
  • •No allowed-tools declared in the skill metadata, yet the instructions execute bash, docker, and SQL commands.
  • •Although the skill instructs read-only queries, there is no technical guard preventing accidental or requested INSERT/UPDATE/DELETE statements.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Inspect a project's layers
Query the GOAT Postgres container to list the layers in project <project-id> with their names, types and order.
Debug sharing permissions
Check which teams and users have access to layer <layer-id> in the GOAT database and what role each grant uses.
Explore schema tables
List all tables in the customer schema of the GOAT database and show the columns of customer.scenario_feature.

name: db description: Use when inspecting, debugging, or understanding the GOAT PostgreSQL database — querying projects, layers, users, orgs, teams, roles, scenarios, jobs, or checking data state during local dev.

Database Query

Query the GOAT PostgreSQL database to inspect data, debug issues, and understand state.

Connection

There is no host psql; go through the running Postgres container. The container name changes across setups (goat-db, goat-db18, …), so discover it rather than hardcoding:

source /home/p4b/goat/.env
DBC=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^goat-db' | head -1)
docker exec -e PGPASSWORD=$POSTGRES_PASSWORD "$DBC" psql -h 127.0.0.1 -U $POSTGRES_USER -d $POSTGRES_DB

One-off query:

source /home/p4b/goat/.env
DBC=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^goat-db' | head -1)
docker exec -e PGPASSWORD=$POSTGRES_PASSWORD "$DBC" psql -h 127.0.0.1 -U $POSTGRES_USER -d $POSTGRES_DB -c "YOUR SQL HERE"

Schemas

| Schema | Purpose | |--------|---------| | customer | Everything: users, orgs, teams, roles/permissions, projects, layers, scenarios, jobs, workflows | | ducklake | DuckLake catalog (managed by geoapi, don't modify directly) |

Key Tables & Relationships

The SQLModel definitions in apps/core are the source of truth — introspect when unsure:

SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema='customer' ORDER BY 1;
\d customer.layer

Identity & sharing (all in customer)

  • user (id uuid) — Keycloak-synced. firstname, lastname, avatar
  • organization (id uuid) — name, avatar; organization_domain, organization_analytics
  • team (id uuid) — belongs to org. name, avatar
  • role (id uuid) — permission roles; RBAC via permission, role_permission, user_role, resource, resource_grant, resource_permission
  • user_team — M2M user ↔ team; invitation — pending org/team invites
  • layer_organization / layer_team / layer_user — layer sharing with role
  • project_organization / project_team / project_user — project sharing with role

Projects, layers & scenarios (customer)

  • project (id uuid) — user_id, folder_id, active_scenario_id, layer_order[], basemap, tags[]
  • layer (id uuid) — user_id, folder_id, data_store_id. Key fields: name, type, data_type, tool_type, feature_layer_type, feature_layer_geometry_type, extent (geometry), properties (jsonb), url, size, attribute_mapping (jsonb), in_catalog, tags[]
  • layer_project (id int) — M2M layer ↔ project. name, properties (jsonb style config), other_properties, query (jsonb filters), charts, order, layer_project_group_id
  • layer_project_group (id int) — layer groups. project_id, parent_id (self-ref nesting), order
  • data_store (id uuid) — storage backends. type
  • folder (id uuid) — user_id, name
  • job (id uuid) — user_id. type, status, payload (jsonb)
  • scenario (id uuid) — project_id, user_id, name
  • scenario_feature (id uuid) — layer_project_id, feature_id (text), edit_type, geom, h3_3, h3_6. Generic typed columns: integer_attr1..25, float_attr1..25, text_attr1..25, plus bigint/jsonb/boolean/array/timestamp attrs
  • scenario_scenario_feature — M2M scenario ↔ scenario_feature
  • workflow (id uuid) — project_id, name, config (jsonb), is_default
  • report / report_layout (id uuid) — project_id, name, config (jsonb), is_default
  • project_public — public sharing config: password, config (jsonb snapshot)
  • user_project — user ↔ project with initial_view_state (jsonb)
  • system_setting — per-user: client_theme, preferred_language, unit
  • uploaded_asset — user uploads: s3_key, file_name, mime_type, file_size, asset_type, content_hash
  • cost / credit_usage — credit metering

Common Queries

-- Projects with layer counts
SELECT p.id, p.name, p.created_at, COUNT(lp.id) AS layer_count
FROM customer.project p
LEFT JOIN customer.layer_project lp ON lp.project_id = p.id
GROUP BY p.id ORDER BY p.created_at DESC;

-- Layers in a project with styles
SELECT lp.id, lp.name, lp.order, l.type, l.feature_layer_type, l.feature_layer_geometry_type
FROM customer.layer_project lp
JOIN customer.layer l ON l.id = lp.layer_id
WHERE lp.project_id = 'PROJECT_UUID'
ORDER BY lp.order;

-- Job status
SELECT id, type, status, created_at, payload->>'tool_type' AS tool
FROM customer.job ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

-- Scenario features for a scenario
SELECT sf.id, sf.feature_id, sf.edit_type, ST_AsText(sf.geom) AS geom
FROM customer.scenario_feature sf
JOIN customer.scenario_scenario_feature ssf ON ssf.scenario_feature_id = sf.id
WHERE ssf.scenario_id = 'SCENARIO_UUID';

Important Notes

  • Layer metadata lives in PostgreSQL (customer.layer), layer data lives in DuckLake (managed by geoapi)
  • layer_project.properties = style/rendering config (jsonb); layer_project.query = active filters (jsonb)
  • scenario_feature uses generic columns (integer_attr1..25 etc.) — check layer.attribute_mapping for which attr maps to which real column name
  • A public dashboard reads the project_public.config snapshot, not the live project — re-publish to reflect changes
  • Always use READ-ONLY queries. Never INSERT/UPDATE/DELETE unless explicitly asked
  • Use ST_AsText() or ST_AsGeoJSON() to read geometry columns

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i/download' --output '.skill-downloads/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i/SKILL.md.part' '.skill-downloads/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/db' && cp -R '.skill-downloads/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i' '.claude/skills/db'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i'

openskills read 'goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/goat-postgresql-database-queries-mrwakd8i/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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