Database Engineering

springboot-patterns는 명확한 controller, service, repository 계층과 함께 validation, pagination, caching, async processing, profiles, event-driven flow까지 포함해 Spring Boot 백엔드를 설계하는 데 도움을 줍니다. 유지보수하기 쉬운 운영용 패턴이 필요할 때, 임시방편적인 Spring 코드 대신 Backend Development용 springboot-patterns 가이드로 활용하세요.

postgres-patterns는 쿼리 최적화, 스키마 설계, 인덱싱, Row Level Security, 연결 풀링을 위한 실용적인 PostgreSQL 빠른 참고용 스킬입니다. 일반적인 프롬프트 대신 간결한 모범 사례를 바탕으로 Database Engineering 워크플로가 더 빠르고 안정적인 판단을 내리도록 돕습니다.

kotlin-exposed-patterns는 JetBrains Exposed를 활용한 Kotlin 데이터베이스 엔지니어링 실무 가이드입니다. DSL 쿼리, DAO 패턴, newSuspendedTransaction, HikariCP, Flyway 마이그레이션, 그리고 유지보수 가능한 데이터 접근을 위한 레포지토리 경계를 다룹니다.

jpa-patterns는 Spring Boot 백엔드 개발을 위한 실용적인 JPA/Hibernate 가이드입니다. 엔티티 설계, 연관관계, 쿼리 튜닝, 트랜잭션, 감사(auditing), 페이지네이션, 풀링까지 다루며, ORM 실수를 줄이고 영속성 성능을 높이는 데 도움을 줍니다.

django-patterns는 DRF API, ORM 사용, 캐싱, signal, middleware, 분리 설정 등 Django 아키텍처 패턴을 실무적으로 정리한 가이드입니다. 백엔드 팀이 프로젝트 구조를 표준화하고, 시행착오를 줄이며, 유지보수하기 쉬운 앱을 만들도록 돕습니다.

database-migrations 스킬은 백엔드 팀이 PostgreSQL, MySQL, 그리고 주요 ORM을 대상으로 안전한 스키마 변경, 데이터 백필, 롤백, 무중단 배포를 계획하도록 돕습니다. 운영 환경에서 안전한 database-migrations 가이드 작업이 필요할 때, 명확한 단계, 더 적은 락, 되돌릴 수 있는 변경이 중요하다면 유용합니다.

clickhouse-io는 스키마 설계, 분석 SQL, 데이터 적재 패턴, 성능 튜닝에 초점을 맞춘 ClickHouse 전용 스킬입니다. MergeTree 선택, 파티셔닝, materialized views, 그리고 워크로드별 쿼리 최적화 방향을 잡을 때 유용합니다.

backend-patterns는 Node.js, Express, Next.js API routes를 위한 백엔드 개발 스킬입니다. API 설계, repository/service/controller 레이어 구성, validation, caching, background jobs, 데이터베이스 최적화를 다뤄 서버 사이드 시스템을 더 깔끔하고 일관성 있게 설계하도록 돕습니다.

similarity-search-patterns는 시맨틱 검색과 RAG 워크플로를 위한 거리 지표, 인덱스 유형, 하이브리드 검색 패턴을 선택할 때 도움을 주는 스킬입니다. 재현율, 지연 시간, 확장성 사이의 운영상 트레이드오프를 고려해 프로덕션 벡터 검색 전략을 설계할 때 활용할 수 있습니다.

sql-optimization-patterns는 EXPLAIN 분석, 인덱싱 전략, 조인 튜닝, 페이지네이션 개선, 실무형 쿼리 리라이트 가이드를 통해 데이터베이스 엔지니어링 팀의 느린 SQL 진단을 돕는 스킬입니다.

dbt-transformation-patterns는 staging, intermediate, marts 레이어를 중심으로 dbt 프로젝트를 구조화하고, 테스트, 문서화, incremental model 운영 방향까지 정리할 수 있도록 돕습니다. 설치 적합성을 검토하거나, 새 repo를 스캐폴딩하거나, 기존 SQL을 더 깔끔한 analytics engineering 패턴으로 리팩터링하려는 Database Engineering 팀에 유용합니다.

postgresql-table-design는 키, 정규화, 데이터 타입, 제약 조건, 외래 키 인덱스, PostgreSQL 고유의 함정까지 실무 규칙에 따라 PostgreSQL 스키마를 설계하거나 검토할 수 있도록 돕는 스킬입니다.

projection-patterns는 팀이 CQRS 읽기 모델과 이벤트 스트림 프로젝션을 설계할 수 있도록 돕는 스킬로, Backend Development 맥락에서 프로젝션 유형, 리플레이, 체크포인팅, 활용 방식에 대한 실무적인 가이드를 제공합니다.

cqrs-implementation은 백엔드 팀이 CQRS 아키텍처를 설계하고, command와 query 모델을 분리하며, 읽기/쓰기 확장, 이벤트, 점진적 도입 전략을 계획하는 데 도움을 줍니다.

event-store-design은 Backend Development 팀이 이벤트 소싱 시스템에 맞는 이벤트 스토어를 설계할 수 있도록 돕는 스킬입니다. 스트림, 순서 보장, 동시성, 스냅샷, 메타데이터, 구독 방식, 운영상 트레이드오프까지 폭넓게 다루며, 구현에 들어가기 전에 실무적인 이벤트 스토어 설계 방향을 구체화하는 데 유용합니다.

database-migration은 ORM 및 SQL 워크플로 전반에서 스키마 변경과 데이터 마이그레이션을 계획하고 생성할 수 있도록 돕는 스킬입니다. 롤백 안전성, 단계적 배포, 프로덕션 Database Engineering 팀을 위한 무중단 전환 가이드를 함께 제공합니다.

sql-queries 스킬은 비즈니스 질문과 대략적인 분석 목표를 BigQuery, PostgreSQL, MySQL 및 기타 방언에 맞는 최적화된 SQL로 바꿔줍니다. 스키마 맥락을 읽고, 필터와 집계 조건을 명확히 하며, 데이터 분석, 리포팅, 탐색을 위한 sql-queries 작업을 돕습니다.

azure-storage-queue-ts는 TypeScript와 JavaScript에서 Azure Queue Storage를 다루기 위한 실용적인 skill입니다. 백엔드 개발자가 올바른 인증, 환경 설정, 클라이언트 타입을 사용해 큐 메시지를 보내고, 받고, 확인하고, 삭제할 수 있도록 도와줍니다. 신뢰할 수 있는 메시지 큐 작업을 위한 집중형 azure-storage-queue-ts 가이드로 활용하기 좋습니다.

azure-search-documents-ts는 백엔드 개발자가 @azure/search-documents SDK로 Azure AI Search 솔루션을 구축할 때 도움이 됩니다. 인덱스 생성, 문서 업로드, 키워드 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색, 시맨틱 검색은 물론 자격 증명과 환경 설정에도 활용할 수 있습니다. 백엔드 개발에 적합한 실용적인 azure-search-documents-ts 가이드입니다.

azure-postgres-ts는 Node.js와 TypeScript 앱이 `pg`를 사용해 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server에 연결하도록 도와줍니다. 백엔드 서비스, API 라우트, 워커, 커넥션 풀링, 트랜잭션, 비밀번호 또는 Microsoft Entra ID 인증에 활용하세요. 이 azure-postgres-ts 스킬은 백엔드 개발에 실용적인 azure-postgres-ts 가이드입니다.

azure-cosmos-ts는 백엔드 개발에서 @azure/cosmos TypeScript SDK를 사용하는 실용 가이드입니다. 데이터 플레인 CRUD, 매개변수화된 쿼리, 대량 작업, 파티션 키, 그리고 기존 Cosmos DB 계정의 인증 설정에 초점을 맞춥니다. Azure 리소스 프로비저닝이 아니라 신뢰할 수 있는 문서 접근을 위해 azure-cosmos-ts 스킬이 필요할 때 사용하세요.

azure-cosmos-rust는 Rust 프로젝트를 위한 Azure Cosmos DB NoSQL 스킬입니다. 설치 즉시 활용할 수 있는 가이드, azure_data_cosmos를 사용한 공식 크레이트 선택, COSMOS_ENDPOINT 설정, 인증, 파티션 인지 CRUD, 그리고 Database Engineering 워크플로를 위한 RoutingStrategy를 다룹니다.

pydantic-models-py는 Base, Create, Update, Response, InDB 변형으로 구성된 Pydantic v2 멀티 모델 세트를 만들 때 도움을 줍니다. 백엔드 개발, API 요청 및 응답 스키마, PATCH 친화적 업데이트, camelCase 별칭, 데이터베이스에 바로 쓸 수 있는 Python 모델에 활용하세요.

azure-storage-file-datalake-py는 Azure Data Lake Storage Gen2를 위한 Python 스킬입니다. 백엔드 개발자와 에이전트가 계층형 파일 시스템 작업에 필요한 Azure SDK를 설치하고, 인증하고, 사용하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 목록 조회, 업로드, 다운로드, 디렉터리와 파일 관리 같은 작업을 다룹니다.