par microsoft
La skill azure-cosmos-py vous aide à installer, configurer et utiliser le SDK Python Azure Cosmos DB pour le CRUD NoSQL, les requêtes, la configuration des conteneurs, le partitionnement et l’authentification. Elle est particulièrement utile pour les workflows d’ingénierie de bases de données où les clés de partition et le coût des requêtes comptent.
par microsoft
azure-cosmos-db-py vous aide à mettre en place une persistance NoSQL avec Azure Cosmos DB en Python/FastAPI, grâce à des pratiques prêtes pour la production : configuration du client, double authentification, CRUD tenant compte des partitions, requêtes paramétrées et couches de service testables. Utilisez la skill azure-cosmos-db-py si vous avez besoin d’un guide concret pour le développement backend, du support de l’émulateur local et de modèles réutilisables d’implémentation Cosmos DB.
par microsoft
azure-resource-manager-postgresql-dotnet aide les ingénieurs .NET à gérer Azure Database for PostgreSQL Flexible Server avec Azure Resource Manager. Servez-vous-en pour installer les packages Azure.ResourceManager.PostgreSql et Azure.Identity, puis créer, mettre à jour, inspecter, sécuriser et automatiser des serveurs PostgreSQL dans Azure avec un périmètre plus clair qu’une consigne générique.
par ClickHouse
clickhouse-best-practices est un skill de bonnes pratiques ClickHouse pour l’ingénierie des bases de données. Il guide la conception du schéma, l’optimisation des requêtes, la stratégie d’insertion et la connexion des agents avec des recommandations fondées sur des règles, afin de faciliter le déclenchement, la revue et la citation de l’usage de clickhouse-best-practices dans les workflows ClickHouse.
par ClickHouse
clickhouse-architecture-advisor aide à concevoir des workloads ClickHouse avec des décisions adaptées à la charge pour l’ingestion, le partitionnement, les jointures, les dictionnaires, les upserts et la pré-agrégation. Il est particulièrement utile pour le Backend Development, l’observabilité, le SIEM, l’analytics produit, la télémétrie IoT et les pipelines financiers. Le skill qualifie les recommandations comme official, derived ou field.
par tinybirdco
Bonnes pratiques Tinybird pour les fichiers de projet, les règles SQL, les schémas d’optimisation et les workflows basés sur les fichiers. Utilisez cette skill tinybird pour le Backend Development lorsque vous avez besoin d’aide sur les datasources, pipes, endpoints, materialized views et d’un guide compatible avec le déploiement, fondé sur les règles du repo.
par K-Dense-AI
gget est une skill de bioinformatique pour accéder rapidement et de façon unifiée à plus de 20 bases de données génomiques et outils d’analyse depuis le CLI ou Python. Utilisez-la pour obtenir des informations sur les gènes, faire des recherches liées à BLAST, consulter des structures AlphaFold, des données d’expression, des associations avec des maladies et des analyses de type enrichment. Elle convient bien à l’exploration rapide et aux workflows d’analyse de données avec gget.
par microsoft
Le skill azure-data-tables-java aide les développeurs Java à créer des clients Azure Table Storage et Cosmos DB Table API avec Azure Data Tables SDK. Utilisez-le pour l’installation, la configuration et l’usage concret de azure-data-tables-java avec des chaînes de connexion, une clé partagée, SAS ou DefaultAzureCredential.
par microsoft
Le skill azure-cosmos-java vous aide à installer et utiliser le SDK Java d’Azure Cosmos DB pour la configuration du client, l’authentification par clé, les variables d’environnement et les opérations sur les bases NoSQL. Il convient particulièrement à l’ingénierie de bases de données lorsque vous avez besoin de bonnes pratiques Java fiables, d’exemples concrets et d’un guide azure-cosmos-java clair, sans place pour l’approximation.
par ClickHouse
chdb-datastore est un skill compatible avec pandas pour une analyse de données rapide, avec une API DataStore adossée à ClickHouse. Il prend en charge les connecteurs de fichiers, de bases de données et de cloud, les jointures entre sources, et des changements de code minimes pour des workflows de type pandas. Utilisez ce guide chdb-datastore lorsque vous voulez une couche d’analyse prête à l’emploi pour des jeux de données plus volumineux.
