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> 全部已收录的资源，编辑推荐的排在前面。下面几种条件可以同时用。

- 可以搜索：在地址后加 `?q=<关键词>`，多个关键词用空格分隔，要同时命中。搜的是名称、仓库、标签、职业、简介与 README。
- 可以按类型过滤：在地址后加 `?type=<cli|skill|plugin|mcp>`。
- 可以按职业过滤：在地址后加 `?profession=<职业编号>`，多个用逗号分隔，资源适合其中任意一个即可。编号见 https://hebbmind.com/api/v1/professions
- 可以按标签过滤：在地址后加 `?tag=<标签>`，多个用逗号分隔，资源要同时带有这些标签。标签见 https://hebbmind.com/api/v1/tags

适合算法 / AI或数据分析的资源，带标签 `sql`、`python`，共 8 项。

> - 算法 / AI：模型训练、评测与大模型应用开发。
> - 数据分析：取数、统计分析、报表与可视化。

- [mycli](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/mycli.md): [CLI] 带智能补全与语法高亮的 MySQL 终端客户端，兼容 MariaDB、TiDB 等；支持 --execute 与批处理模式，可按 CSV 或表格格式输出查询结果，便于 agent 直接执行 SQL。
- [Datasette](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/datasette.md): [CLI] 把 SQLite 数据库发布成可以浏览、可以查询的网页和 JSON API，支持 SQL 查询、元数据和插件扩展，也能用 datasette publish 部署到 Cloud Run 等平台。适合数据探索和数据新闻，需要 Python 3.10 及以上版本。
- [SQLFluff](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/sqlfluff.md): [CLI] 支持二十多种 SQL 方言的 linter 与格式化工具，可自动修复大部分问题，兼容 Jinja 模板与 dbt 项目（dbt 需装插件），适合在数仓代码评审和 CI 中使用。
- [Jupyter Notebooks](https://hebbmind.com/zh-CN/skill/jupyter-notebook.md): [Skill] 创建、修改与校验可复现的 Python / SQL Jupyter Notebook：按分析报告或教程结构组织单元格，结论对照实际输出，交付前从头到尾执行一遍。OpenAI 官方维护，属于 openai/plugins 的 Data Analytics 插件。
- [SQLMesh](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/sqlmesh.md): [CLI] 用 SQL 或 Python 编写数据转换模型的框架。提供类似 Terraform 的 plan / apply 流程、虚拟数据环境、单元测试和表差异比对，能在 10 多种 SQL 方言之间转译。Linux 基金会项目，可以替代 dbt。
- [sqlite-utils](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/sqlite-utils.md): [CLI] Simon Willison 出品的命令行工具与 Python 库：把 JSON、CSV 直接导入 SQLite 并自动建表，对文件跑内存 SQL 查询，还支持全文检索与表结构变换。
- [MySQL MCP Server](https://hebbmind.com/zh-CN/mcp/mysql-mcp-server.md): [MCP] 让 agent 受控地访问 MySQL：列出库表、查看表结构与样本数据、执行 SQL，支持多库模式、SSL 与 SSH 隧道。需自行配置数据库账号，建议使用最小权限用户。
- [Apache Doris MCP Server](https://hebbmind.com/zh-CN/mcp/doris-mcp-server.md): [MCP] Apache Doris 官方 MCP：以只读方式让 agent 探查库表元数据、执行与解释 SQL、诊断慢查询，并查看集群状态、导入任务与数据治理信息。需 Python 3.12+ 与 Doris 2.0 以上。