Sql

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.

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.

data-analyst는 데이터 탐색을 위해 SQL, pandas, 기본 통계 분석으로 에이전트를 안내하는 미니멀한 GitHub 스킬입니다. 하나의 SKILL.md 프롬프트 레이어에서 코드 기반 질의, 데이터 변환, 해석까지 처리하고 싶은 사용자에게 특히 잘 맞습니다.

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.

googlebigquery-automation은 에이전트가 Rube MCP와 Metabase를 사용해 BigQuery 데이터에 접근하고, 연결을 검증하며, 메타데이터를 확인하고, 스키마를 추측하지 않고 네이티브 SQL 또는 MBQL 분석을 실행하도록 돕습니다.

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.

spark-optimization은 Apache Spark 작업이 느려지는 원인을 partitioning, shuffle, skew, caching, memory tuning 관점에서 진단하는 실전형 가이드입니다. wshobson/agents에서 이 스킬을 설치하고, SKILL.md를 읽은 뒤, Spark UI 증상과 클러스터 설정, 쿼리 패턴을 바탕으로 근거 있는 개선 방법을 적용할 때 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.

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.

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.

dummy-dataset은 CSV, JSON, SQL 또는 Python script 형식으로 현실감 있는 테스트 데이터를 생성합니다. 컬럼, 행 수, 제약 조건을 지정해 그럴듯한 샘플 레코드를 만들 수 있어, mock 데이터셋, 데모, database seeding, QA, 데이터 정리에 유용합니다.

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-resource-manager-sql-dotnet은 Azure Resource Manager를 통해 .NET에서 Azure SQL 리소스를 프로비저닝하고 관리하는 데 도움을 줍니다. 서버, 데이터베이스, 탄력적 풀, 방화벽 규칙, 장애 조치 그룹 작업에 적합합니다. 이는 SQL 쿼리나 데이터 액세스가 아니라 관리 평면 작업용이며, 해당 용도에는 Microsoft.Data.SqlClient를 사용하세요.

supabase-postgres-best-practices는 쿼리 튜닝, 인덱싱, 스키마 설계, RLS 성능, 락, 커넥션 관리에 초점을 맞춘 Supabase Postgres 최적화 스킬입니다.

database-schema-designer는 개발자와 데이터베이스 엔지니어가 정규화, 인덱싱, 제약조건, 마이그레이션 계획을 반영한 운영 환경용 SQL·NoSQL 스키마를 설계할 수 있도록 돕는 skill입니다. 실무적인 스키마 생성과 리뷰에 바로 활용할 수 있도록 트리거 문구, 스키마 설계 체크리스트, 마이그레이션 템플릿도 함께 제공합니다.

database-schema는 쿼리, 마이그레이션, 모델 코드를 작성하기 전에 데이터베이스 계약을 읽도록 돕습니다. 스키마 파일과 생성된 타입을 먼저 확인해 잘못된 컬럼명, 누락된 필드, 타입 불일치를 줄여 줍니다. 더 안전한 Database Engineering 워크플로우를 위해 이 database-schema 가이드를 사용하세요.

query 스킬은 연결된 데이터베이스에 대해 DuckDB 쿼리를 실행하거나 파일을 직접 대상으로 실행합니다. SQL 또는 자연어 질문을 받을 수 있으며, 세션 모드와 즉석(ad-hoc) 모드를 모두 지원합니다. Data Analysis, 빠른 점검, 그리고 DuckDB Friendly SQL을 활용한 반복적인 쿼리 작업에 유용합니다.

attach-db는 /duckdb-skills:query로 바로 조회할 수 있도록 DuckDB 데이터베이스 파일을 연결하는 데 도움을 줍니다. 파일 유효성을 검사하고, DuckDB 설치 여부를 확인하며, 스키마 세부 정보를 살펴보고, 이후 쿼리가 `duckdb -init`으로 자동 복원될 수 있도록 공유 상태를 기록합니다. 안정적인 attach-db 가이드가 필요한 Database Engineering 워크플로우에 맞게 설계되었습니다.

clickhouse-best-practices는 Database Engineering을 위한 ClickHouse 모범 사례 skill입니다. 스키마 설계, 쿼리 튜닝, insert 전략, 에이전트 연결성을 규칙 기반 권장사항으로 안내해, ClickHouse 워크플로에서 clickhouse-best-practices 사용을 더 쉽게 트리거하고 검토하며 인용할 수 있게 합니다.