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데이터 소스를 연결하거나 테이블 정의를 불러오면 생성기는 실제 컬럼을 상대로 쓴다. SELECT, 조건, JOIN, 집계, CTE 요청까지 다룬다. 프롬프트만 받는 도구보다 이름 오류가 크게 줄어드는 이유는 모델이 컬럼을 만들어 내지 않기 때문이다.

쿼리를 붙여 넣으면 대시보드나 배치에 닿기 전에 문법 문제와 구조적 위험을 짚는다. 규칙을 운영하는 팀은 장애 현장이 아니라 여기서 빠진 조건을 발견한다. 테스트를 대신하는 것이 아니라 두 번째 눈의 역할이다.

SQL 최적화 도구는 돌아가지만 느린 쿼리를 받아 더 빠른 판을 제안한다. JOIN 순서를 바꾸거나 조건을 앞으로 당기거나 상관 서브쿼리를 교체하는 식이다. 바꾼 이유를 함께 주므로 그 맞바꿈이 자기 데이터에 맞는지 판단할 수 있다. 최적화를 많이 쓰면 단순 생성보다 크레딧이 훨씬 빨리 준다.

문서가 없는 쿼리를 넣으면 각 부분을 평이한 말로 차례로 풀어 준다. 인수인계에서 시간을 가장 많이 아끼는 기능이다. 남이 쓴 중첩 CASE를 읽는 일은 그 요약을 읽는 것보다 언제나 느리다.

SQL 포매터는 들여쓰기, 키워드 대소문자, 줄바꿈을 맞춰 저장소의 다른 파일과 같은 모습으로 만든다. 변환은 엔진 사이 이동을 처리한다. 먼저 깨지는 것은 대개 날짜와 문자열 함수다. 둘 다 저녁 여섯 시에 사람이 하면 틀리는 기계적 작업이다.

유료 플랜에서는 생성 규칙을 정할 수 있다. 필수 조건, 테넌트 분리, 선호 JOIN 표기, 금지 패턴 같은 항목이다. 이런 안전장치가 있으면 AI 도구가 데이터 정책을 어기는 쿼리를 만들지 않는다. Starter부터 공개 API와 스레드 공유도 열려 쿼리가 채팅에서 사내 도구로 넘어간다.