Database Engineering

springboot-patternsは、明確なcontroller、service、repositoryの各層に加え、validation、pagination、caching、async processing、profiles、event-driven flowsを備えたSpring Bootバックエンド設計を支援します。場当たり的なSpringコードではなく、保守しやすい本番向けパターンが必要なときのBackend Development向けspringboot-patternsガイドとして使えます。

postgres-patterns は、クエリ最適化、スキーマ設計、インデックス、Row Level Security、コネクションプーリングに役立つ、実践的な PostgreSQL の早見スキルです。汎用プロンプトではなく、要点を絞ったベストプラクティスで Database Engineering の判断をより速く、より確実に進められるようにします。

kotlin-exposed-patterns は、JetBrains Exposed を使った Kotlin のデータベース設計・運用を実践的に学べるガイドです。DSL クエリ、DAO パターン、`newSuspendedTransaction`、HikariCP、Flyway マイグレーション、保守しやすいデータアクセスのためのリポジトリ境界までをカバーしています。

jpa-patterns は、Spring Boot のバックエンド開発に役立つ実践的な JPA/Hibernate ガイドです。エンティティ設計、リレーション、クエリ最適化、トランザクション、監査、ページネーション、プーリングまでを扱い、ORM のミスを減らし、永続化性能を高めるのに役立ちます。

django-patterns は、Django のアーキテクチャパターンを実践的に学べるガイドです。DRF API、ORM の使い方、キャッシュ、シグナル、ミドルウェア、split settings まで網羅し、バックエンドチームがプロジェクト構成を標準化して、迷いを減らしながら保守しやすいアプリを作るのに役立ちます。

database-migrationsスキルは、PostgreSQL、MySQL、主要なORMに対して、安全なスキーマ変更、データのバックフィル、ロールバック、ゼロダウンタイムデプロイを計画するのに役立ちます。本番環境で安全に進めるためのdatabase-migrationsガイドとして、手順を明確にし、ロックを減らし、元に戻せる変更にしたい場面で活用できます。

clickhouse-io は、スキーマ設計、分析SQL、取り込みパターン、パフォーマンスチューニングに特化した ClickHouse 向けスキルです。MergeTree の選定、パーティショニング、マテリアライズドビュー、ワークロード別のクエリ最適化を検討する際に役立ちます。

backend-patterns は、Node.js・Express・Next.js の API routes に対応したバックエンド開発スキルです。API 設計、repository/service/controller のレイヤー設計、バリデーション、キャッシュ、バックグラウンドジョブ、データベース最適化まで実践的にカバーし、手探りを減らしながら、より整理されたサーバーサイド設計を進めやすくします。

similarity-search-patterns は、セマンティック検索や RAG ワークフローに向けて、距離指標、インデックス方式、ハイブリッド検索パターンの選定を支援するスキルです。再現率・レイテンシ・スケールのバランスを踏まえ、プロダクション環境のベクトル検索設計を検討したいときに役立ちます。

sql-optimization-patternsは、EXPLAINの分析、インデックス戦略、JOINのチューニング、ページネーションの改善、実践的なクエリ書き換えガイダンスを通じて、データベースエンジニアリングチームの遅いSQL診断を支援します。

dbt-transformation-patternsは、staging・intermediate・martsの各レイヤーを軸に、テスト、ドキュメント、incremental modelの設計方針まで含めてdbtプロジェクトを整理する際に役立つスキルです。導入前の検討、新規repoのひな形作成、既存SQLのリファクタリングを通じて、Database Engineeringチーム向けにより整ったanalytics engineeringパターンへ移行したい場面に向いています。

postgresql-table-design は、キー設計、正規化、データ型、制約、外部キーインデックス、PostgreSQL固有の注意点について実践的なルールに基づき、エージェントが PostgreSQL スキーマを設計・レビューするのを支援します。

projection-patternsは、チームでCQRSのリードモデルやイベントストリームのプロジェクションを設計するためのスキルです。プロジェクションの種類、replay、checkpointing、実運用での使いどころを、Backend Development向けに実践的に整理しています。

cqrs-implementation は、バックエンドチームが CQRS アーキテクチャを設計し、コマンドモデルとクエリモデルを分離し、読み取り・書き込みのスケーリング、イベント設計、段階的な導入方針を検討する際に役立つスキルです。

event-store-design は、イベントソーシングを採用するシステム向けに event store を設計したい Backend Development チームのためのスキルです。ストリーム設計、順序保証、並行性制御、スナップショット、メタデータ、サブスクリプション、運用上のトレードオフまで幅広く整理でき、実装に入る前に現実的な event store 設計を固めるのに役立ちます。

database-migration は、ORM と SQL のワークフローをまたぐスキーマ変更・データ移行の計画と生成を支援するスキルです。ロールバックの安全性、段階的なリリース、本番環境でのゼロダウンタイム運用の考え方まで含め、Database Engineering チームの実務判断に役立ちます。

sql-queries skillは、ビジネス上の質問や大まかな分析目的を、BigQuery、PostgreSQL、MySQLなど各種方言向けの最適化されたSQLに変換します。スキーマ情報を読み取り、絞り込み条件や集計内容を整理しながら、データ分析、レポート作成、探索用途のsql-queriesを支援します。

azure-storage-queue-ts は、TypeScript と JavaScript で Azure Queue Storage を扱うための実用的な skill です。バックエンド開発者が、適切な認証、環境設定、クライアント型を使って、キューメッセージの送信・受信・取得・削除を行えるようにします。信頼性の高いメッセージキュー運用に絞って確認したいときの、azure-storage-queue-ts の実践ガイドとして使えます。

azure-search-documents-ts は、@azure/search-documents SDK を使って Azure AI Search ソリューションを構築したいバックエンド開発者向けのスキルです。インデックス作成、ドキュメントのアップロード、キーワード検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索、セマンティック検索に加え、認証情報や環境変数の設定にも使えます。バックエンド開発で役立つ、実践的な azure-search-documents-ts ガイドです。

azure-postgres-ts は、Node.js と TypeScript のアプリから pg を使って Azure Database for PostgreSQL Flexible Server に接続するためのスキルです。バックエンドサービス、APIルート、ワーカー、接続プール、トランザクション、パスワード認証または Microsoft Entra ID 認証で活用できます。バックエンド開発向けの実践的な azure-postgres-ts ガイドとして使えます。

azure-cosmos-ts は、バックエンド開発で @azure/cosmos の TypeScript SDK を使うための実践ガイドです。データプレーンの CRUD、パラメーター化クエリ、バルク操作、パーティションキー、既存の Cosmos DB アカウント向けの認証設定に重点を置いています。Azure リソースのプロビジョニングではなく、信頼性の高いドキュメントアクセスに azure-cosmos-ts スキルが必要なときに使ってください。

azure-cosmos-rustは、Rustプロジェクト向けのAzure Cosmos DB NoSQLスキルです。導入前提のガイドとして、azure_data_cosmos を使った公式クレートの選定、`COSMOS_ENDPOINT` の設定、認証、パーティションを意識したCRUD、そしてDatabase Engineeringワークフロー向けのRoutingStrategyまで扱います。

pydantic-models-py は、Pydantic v2 の Base / Create / Update / Response / InDB という複数モデル構成を作るのに役立ちます。バックエンド開発、API のリクエスト・レスポンススキーマ、PATCH 対応の更新、camelCase エイリアス、データベース対応の Python モデル作成に向いています。

azure-storage-file-datalake-py は、Azure Data Lake Storage Gen2 向けの Python スキルです。バックエンド開発者やエージェントが、Azure SDK を使ってインストール、認証、階層型ファイルシステムの操作を行えるようにします。たとえば、一覧表示、アップロード、ダウンロード、ディレクトリやファイルの管理などです。