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.

turso-automation은 에이전트가 Composio Rube MCP를 통해 Turso 데이터베이스 작업을 자동화하도록 돕습니다. 실행 전에 현재 사용 가능한 도구를 찾고, Turso 연결을 확인하며, 라이브 스키마를 기준으로 작업하도록 안내합니다.

Snowflake Automation은 에이전트가 Composio MCP를 사용해 Snowflake 데이터베이스를 찾고, 스키마와 테이블을 탐색하며, SQL을 실행하고, role, warehouse, filter, timeout, safety context를 반영해 데이터베이스 엔지니어링 워크플로를 관리할 수 있도록 돕습니다.

prisma-automation은 에이전트가 Rube MCP를 통해 Composio의 Prisma toolkit으로 Prisma workflow를 실행하도록 돕습니다. RUBE_SEARCH_TOOLS 기반 도구 검색, 활성 연결 확인, 더 안전한 Database Engineering 실행에 초점을 둡니다.

influxdb-cloud-automation은 에이전트가 Composio Rube MCP를 통해 InfluxDB Cloud 워크플로를 자동화하도록 돕습니다. influxdb_cloud 연결을 확인하고, RUBE_SEARCH_TOOLS로 현재 도구 스키마를 탐색하며, 안전한 실행 계획을 세우는 데 초점을 둡니다.

googlebigquery-automation은 에이전트가 Rube MCP와 Metabase를 사용해 BigQuery 데이터에 접근하고, 연결을 검증하며, 메타데이터를 확인하고, 스키마를 추측하지 않고 네이티브 SQL 또는 MBQL 분석을 실행하도록 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-database-assistant는 데이터베이스 엔지니어가 SQL 작성, 쿼리 성능 검토, 마이그레이션 초안 작성, 스키마 탐색, ORM 패턴 매핑을 더 체계적으로 처리하도록 돕습니다. PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server와 Prisma, Drizzle, TypeORM, SQLAlchemy 워크플로를 지원합니다.

migration-architect는 단계별 실행, 호환성 검증, 데이터 대사, 롤백 runbook을 통해 데이터베이스, 서비스, 인프라를 무중단으로 마이그레이션하도록 계획을 세우는 데 도움을 줍니다. Software Architecture 팀을 위한 migration plans, compatibility checks, rollback generation 스크립트가 포함되어 있습니다.

database-designer는 schema analysis, index recommendations, SQL/NoSQL 선택, 안전한 migration 계획을 지원하는 Database Engineering skill입니다. Python helper와 reference를 함께 제공해 데이터베이스 설계 검토와 최적화 작업에 활용할 수 있습니다.