Sql

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。

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。

data-analyst は、データ探索のために SQL、pandas、基礎的な統計分析へエージェントを導く、最小構成の GitHub スキルです。単一の SKILL.md プロンプト層で、コードに基づくクエリ、変換、解釈までまとめて引き出したいユーザーに向いています。

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。

spark-optimization は、Apache Spark ジョブの遅さを partitioning、shuffle、skew、caching、memory tuning の観点から診断するための実践ガイドです。wshobson/agents からスキルを導入し、SKILL.md を確認しながら、Spark UI の症状、クラスタ設定、クエリ傾向に基づいて根拠のある改善策を適用したいときに役立ちます。

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。

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。

dummy-dataset は、CSV、JSON、SQL、または Python スクリプト形式で、実在感のあるテストデータを生成します。列名、行数、制約を指定して、モックデータセット、デモ、データベースのシーディング、QA、データクレンジングに使える、信頼感のあるサンプルレコードを作成できます。

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-resource-manager-sql-dotnet は、.NET から Azure Resource Manager を使って Azure SQL リソースをプロビジョニングし、管理したいバックエンド開発者向けのスキルです。サーバー、データベース、エラスティック プール、ファイアウォール規則、フェールオーバー グループの操作に使えます。対象は管理プレーンのタスクであり、SQL クエリやデータアクセスには使いません。その用途では Microsoft.Data.SqlClient を使用してください。

supabase-postgres-best-practices は、クエリチューニング、インデックス設計、スキーマ設計、RLS パフォーマンス、ロック制御、接続管理を扱う Supabase Postgres 最適化スキルです。

database-schema-designer は、開発者やデータベースエンジニアが本番利用を見据えた SQL / NoSQL スキーマを設計できるよう支援する skill です。正規化、インデックス設計、制約、マイグレーション計画までをカバーし、実践的なスキーマ生成とレビューに使える trigger phrases、schema design checklist、migration template も含まれています。

database-schema は、クエリ、マイグレーション、モデルコードを書く前にデータベースの契約を読み解くためのスキルです。スキーマファイルや生成済みの型を先に確認することで、列名の誤り、フィールド不足、型の不一致を減らし、より安全な Database Engineering のワークフローを支援します。データベース設計を安全に進めるためのガイドとして活用してください。

query スキルは、接続済みのデータベースに対して、またはファイルを直接対象にして DuckDB クエリを実行します。SQL も自然言語の質問も受け付け、セッションモードとアドホックモードの両方をサポートします。Data Analysis、素早い確認、DuckDB Friendly SQL を使った反復的なクエリ作業に役立ちます。

attach-db は、DuckDB のデータベースファイルをすぐに `/duckdb-skills:query` で問い合わせできるようにアタッチするスキルです。ファイルの検証、DuckDB のインストール確認、スキーマ情報の確認を行い、共有状態を書き出すことで、後続のクエリは `duckdb -init` で自動復元できます。信頼できる attach-db ガイドが必要な Database Engineering のワークフロー向けに作られています。

clickhouse-best-practicesは、Database Engineering向けのClickHouseベストプラクティス skill です。スキーマ設計、クエリチューニング、insert戦略、エージェント接続を、ルールベースの推奨で整理して案内します。clickhouse-best-practices の使いどころを見極めやすく、レビューや引用にもつなげやすいので、ClickHouse のワークフローで活用しやすいのが特長です。

clickhouse-architecture-advisor は、ワークロードを踏まえた判断で ClickHouse の設計を支援します。取り込み、パーティション設計、JOIN、辞書、UPSERT、事前集計まで、負荷特性に合わせて選べるのが強みです。Backend Development、可観測性、SIEM、プロダクト分析、IoT テレメトリ、金融系パイプラインで特に役立ちます。ガイダンスは `official`、`derived`、`field` として分類されます。

postgres-nioスキルを使うと、SwiftからPostgreSQLをasync/await、コネクションプール、prepared statement、安全な型付きクエリで扱えます。一般的なSQL理論ではなく、実務で使えるpostgres-nioの使い方を知りたいSwiftのバックエンド開発チームに特に向いています。

neon-postgres-egress-optimizer は、`pg_stat_statements` を使って過剰取得しているクエリを特定し、計測期間の妥当性を確認し、取得列の絞り込み・ページネーション・ORM クエリの見直しなどアプリ側の改善につなげることで、Postgres の egress の診断と削減を支援します。

claimable-postgres を使うと、サインアップ不要で一時的な Neon Postgres データベースをすばやく作成できます。REST API、CLI、SDK、または Vite plugin から `DATABASE_URL` を取得でき、ローカル開発、デモ、テスト、短期間のレビュー環境に適しています。データベースは claim しない限り 72 時間で期限切れになります。