Sql

postgres-patterns es una skill práctica de referencia rápida de PostgreSQL para optimización de consultas, diseño de esquemas, indexación, Row Level Security y pooling de conexiones. Ayuda a los flujos de trabajo de Database Engineering a tomar decisiones más rápidas y fiables con buenas prácticas compactas, en lugar de depender de un prompt genérico.

kotlin-exposed-patterns es una guía práctica para el desarrollo de bases de datos en Kotlin con JetBrains Exposed. Cubre consultas DSL, patrón DAO, `newSuspendedTransaction`, HikariCP, migraciones con Flyway y límites de repositorio para un acceso a datos mantenible.

jpa-patterns es una guía práctica de JPA/Hibernate para desarrollo backend con Spring Boot. Cubre diseño de entidades, relaciones, ajuste de consultas, transacciones, auditoría, paginación y pooling para ayudar a reducir errores de ORM y mejorar el rendimiento de la persistencia.

La habilidad database-migrations ayuda a los equipos de backend a planificar cambios seguros de esquema, backfills de datos, reversión de cambios y despliegues sin tiempo de inactividad para PostgreSQL, MySQL y ORMs comunes. Úsala cuando necesites una guía de database-migrations segura para producción, con pasos claros, menos bloqueos y cambios reversibles.

clickhouse-io es una skill centrada en ClickHouse para diseño de esquemas, SQL analítico, patrones de ingesta y ajuste de rendimiento. Úsala para orientar decisiones sobre MergeTree, particionado, vistas materializadas y optimización de consultas según la carga de trabajo.

data-analyst es una skill mínima de GitHub que orienta a los agentes hacia SQL, pandas y análisis estadístico básico para explorar datos. Encaja mejor para quienes buscan consultas, transformaciones e interpretaciones respaldadas por código desde una sola capa de prompt en SKILL.md.

Snowflake Automation ayuda a los agentes a usar Composio MCP para descubrir bases de datos de Snowflake, explorar esquemas y tablas, ejecutar SQL y gestionar flujos de ingeniería de datos con contexto de rol, warehouse, filtros, timeout y seguridad.

googlebigquery-automation ayuda a los agentes a usar Rube MCP y Metabase para acceder a datos de BigQuery, verificar conexiones, revisar metadatos y ejecutar análisis con SQL nativo o MBQL sin tener que adivinar esquemas.

sql-optimization-patterns ayuda a diagnosticar SQL lento con análisis de EXPLAIN, estrategia de indexación, ajuste de joins, correcciones de paginación y orientación práctica para reescribir consultas en equipos de ingeniería de bases de datos.

dbt-transformation-patterns ayuda a los agentes a estructurar proyectos de dbt con capas de staging, intermediate y marts, además de pautas para testing, documentación y modelos incrementales. Úsalo para evaluar la instalación, preparar nuevos repositorios o refactorizar SQL hacia patrones más limpios de analytics engineering para equipos de Database Engineering.

spark-optimization es una guía práctica para diagnosticar trabajos lentos de Apache Spark mediante particionado, shuffle, skew, caché y ajuste de memoria. Úsala para instalar la skill desde wshobson/agents, revisar SKILL.md y aplicar correcciones basadas en evidencia a partir de síntomas en Spark UI, configuración del clúster y patrones de consulta.

postgresql-table-design ayuda a los agentes a diseñar o revisar esquemas de PostgreSQL con reglas prácticas para claves, normalización, tipos de datos, restricciones, índices de claves foráneas y particularidades de PostgreSQL.

database-migration ayuda a planificar y generar migraciones de esquema y datos en flujos de trabajo con ORM y SQL, con seguridad de rollback, despliegues por fases y guía de cero downtime para equipos de ingeniería de bases de datos en producción.

sql-database-assistant ayuda a ingenieros de bases de datos a escribir SQL, revisar el rendimiento de consultas, preparar migraciones, explorar esquemas y mapear patrones de ORM en PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server, Prisma, Drizzle, TypeORM y SQLAlchemy.

database-designer es una skill de ingeniería de bases de datos para análisis de esquemas, recomendaciones de índices, elección entre SQL y NoSQL, y planificación segura de migraciones, con ayudas en Python y referencias.

dummy-dataset genera datos de prueba realistas en formato CSV, JSON, SQL o script de Python. Sirve para crear conjuntos de datos ficticios, demos, carga inicial de bases de datos, QA y limpieza de datos, ya que permite definir columnas, número de filas y restricciones para obtener registros de ejemplo creíbles.

La skill sql-queries transforma preguntas de negocio y objetivos analíticos generales en SQL optimizado para BigQuery, PostgreSQL, MySQL y otros dialectos. Lee el contexto del esquema, aclara filtros y agregaciones, y ayuda con sql-queries para análisis de datos, reporting y exploración.

azure-resource-manager-sql-dotnet ayuda a desarrolladores backend a aprovisionar y administrar recursos de Azure SQL desde .NET con Azure Resource Manager. Úsalo para servidores, bases de datos, pools elásticos, reglas de firewall y grupos de conmutación por error. Está pensado para tareas del plano de administración, no para consultas SQL ni acceso a datos; para eso, usa Microsoft.Data.SqlClient.

supabase-postgres-best-practices es una skill de optimización de Supabase Postgres para ajustar consultas, indexación, diseño de esquemas, rendimiento de RLS, bloqueos y gestión de conexiones.

database-schema-designer ayuda a desarrolladores e ingenieros de bases de datos a diseñar esquemas SQL o NoSQL listos para producción, con normalización, indexación, restricciones y planificación de migraciones. Incluye frases de activación, una checklist de diseño de esquemas y una plantilla de migración para generar y revisar esquemas de forma práctica.

database-schema ayuda a los agentes a leer el contrato de la base de datos antes de escribir consultas, migraciones o código de modelos. Reduce nombres de columnas incorrectos, campos faltantes y desajustes de tipos al comprobar primero los archivos de esquema y los tipos generados. Usa esta guía de database-schema para flujos de trabajo de Ingeniería de Bases de Datos más seguros.

La skill query ejecuta consultas DuckDB sobre una base de datos adjunta o directamente sobre archivos. Acepta SQL o preguntas en lenguaje natural, admite modos de sesión y ad hoc, y resulta útil para análisis de datos, comprobaciones rápidas y trabajo iterativo de consultas con DuckDB Friendly SQL.

attach-db te ayuda a adjuntar un archivo de base de datos DuckDB para consultarlo de inmediato con /duckdb-skills:query. Valida el archivo, comprueba que DuckDB esté instalado, inspecciona los detalles del esquema y escribe un estado compartido para que las consultas posteriores puedan restaurarse automáticamente con `duckdb -init`. Está pensado para flujos de trabajo de Database Engineering que necesitan una guía fiable para attach-db.

clickhouse-best-practices es una skill de mejores prácticas de ClickHouse para Database Engineering. Orienta el diseño de esquemas, la optimización de consultas, la estrategia de inserción y la conectividad con agentes mediante recomendaciones basadas en reglas, lo que facilita activar, revisar y citar el uso de clickhouse-best-practices en flujos de trabajo de ClickHouse.