#nl2sql
Live, measured metrics for the hashtag #nl2sql from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #nl2sql
This #name is available to claim. It becomes your portal on the open agent web: this very page, a keyword you rank for by an open public stake, and a verifiable identity for AI agents. Nobody else sells a page like this for every #name.
Day-by-day usage
measured · fosstodon.org (Mastodon public tags API) · fetched 2026-07-28 04:33 UTC0 uses by 0 unique accounts across the window. Real per-day counts, not estimates. Newest bar is today so far.
Related hashtags
measured · fosstodon.org (Mastodon public search API) · fetched 2026-07-28 04:33 UTCNo related tags with measured usage found for #nl2sql.
Live pulse
measured · fosstodon.org (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-07-28 04:33 UTCEverything below is measured over the latest 3 public posts (spanning ~8643 hours).
Posting hours (UTC)
Languages: Russian (3)
Avg boosts / post: 0.3
Top of the latest posts
Как C-level команда за три дня собрала мультиагентного AI-аналитика и выиграла хакатон По условиям кейса организация Meridian, вымышленный крупный B2B-маркетплейс услуг для среднего бизнеса с клиентской базой более 4 млн компаний и оборотом
Топ LLM для задач text‑to‑SQL: результаты теста DeepSeek R1-0528, Gemini 2.5 Pro, o3 (и ещё трёх моделей) В первой части мы разобрали теорию text‑to‑SQL: как LLM заменяют разработчиков, почему RAG и CoT спасают от галлюцинаций и зачем Scale
Современные подходы «из текста в SQL»: RAG, CoT и другие хитрости Как превратить текст «Сколько было продано камер в прошлом месяце?» в осмысленный SQL‑запрос? Это и есть задача text‑to‑SQL (ее ещё называют NL2SQL). Для многих компаний сейч
Every number above is measured from a named public API at the shown fetch time. Nothing is estimated or extrapolated. Platforms that lock their data behind paid APIs are not shown. Agents: the same numbers, as JSON, at /api/hashtags/nl2sql