Sql

postgres-patterns 是一個實用的 PostgreSQL 快速參考技能，涵蓋查詢最佳化、資料庫結構設計、索引、Row Level Security 與連線池管理。它協助 Database Engineering 工作流程以精簡的最佳實務做出更快、更可靠的決策，而不是依賴泛用提示詞。

kotlin-exposed-patterns 是一份實用的 Kotlin 資料庫開發指南，聚焦 JetBrains Exposed。內容涵蓋 DSL 查詢、DAO 模式、`newSuspendedTransaction`、HikariCP、Flyway migration，以及可維護資料存取所需的 repository 邊界設計。

jpa-patterns 是一份實用的 JPA/Hibernate 指南，適用於 Spring Boot 後端開發。內容涵蓋 entity 設計、關聯關係、查詢調校、交易、稽核、分頁與 pooling，協助減少 ORM 常見錯誤並提升 persistence 效能。

database-migrations 技能可幫助後端團隊規劃 PostgreSQL、MySQL 與常見 ORM 的安全 schema 變更、資料回填、回滾，以及零停機部署。當你需要適合正式環境的 database-migrations 操作指南，並希望步驟清楚、減少鎖定、且變更可逆時，就很適合使用它。

clickhouse-io 是一個以 ClickHouse 為核心的技能，涵蓋 schema 設計、分析型 SQL、資料匯入模式與效能調校。可用來引導 MergeTree 的選擇、分區、materialized views，以及依工作負載進行查詢最佳化。

data-analyst 是一個精簡的 GitHub skill，會引導代理以 SQL、pandas 與基礎統計分析來進行資料探索。適合希望透過單一 SKILL.md 提示層，就能完成具程式碼支撐的查詢、轉換與結果解讀的使用者。

Snowflake Automation 協助 agents 使用 Composio MCP 來探索 Snowflake databases、瀏覽 schemas 與 tables、執行 SQL，並在包含 role、warehouse、filter、timeout 與安全脈絡的條件下管理資料庫工程工作流程。

googlebigquery-automation 可協助 agents 使用 Rube MCP 與 Metabase 存取 BigQuery data、驗證連線、檢查 metadata，並執行原生 SQL 或 MBQL analysis，不必靠猜測 schemas。

sql-optimization-patterns 可協助資料庫工程團隊診斷慢 SQL，涵蓋 EXPLAIN 分析、索引策略、join 調校、分頁修正，以及實用的查詢改寫建議。

dbt-transformation-patterns 可協助代理將 dbt 專案整理為 staging、intermediate 與 marts 分層，並涵蓋 testing、documentation 與 incremental model 的實務指引。適合用來評估是否安裝、建立新 repo 骨架，或將既有 SQL 重構為更清晰的 analytics engineering 模式，特別適用於 Database Engineering 團隊。

spark-optimization 是一份實用指南，協助診斷執行緩慢的 Apache Spark 工作，重點涵蓋 partitioning、shuffle、skew、caching 與記憶體調校。你可以用它從 wshobson/agents 安裝此技能、閱讀 SKILL.md，並根據 Spark UI 徵兆、叢集設定與查詢模式，採取有憑有據的最佳化修正。

postgresql-table-design 可協助代理設計或審查 PostgreSQL schema，提供實務導向的規則，涵蓋鍵值、正規化、資料型別、約束、外鍵索引，以及 PostgreSQL 特有的常見陷阱。

database-migration 可協助規劃並產生適用於 ORM 與 SQL 工作流程的 schema 與資料 migration，涵蓋 rollback 安全性、分階段 rollout，以及面向正式環境 Database Engineering 團隊的零停機指引。

sql-database-assistant 可協助資料庫工程師撰寫 SQL、審查 query 效能、起草 migrations、探索 schemas，並在 PostgreSQL、MySQL、SQLite、SQL Server、Prisma、Drizzle、TypeORM 與 SQLAlchemy 之間梳理 ORM patterns。

database-designer 是一個用於 Database Engineering 的 skill，支援 schema analysis、index recommendations、SQL/NoSQL selection，以及安全的 migration planning，並提供 Python helpers 與參考資料。

dummy-dataset 可產生接近真實的測試資料，輸出格式包含 CSV、JSON、SQL 或 Python script。它可用於 mock dataset、demo、資料庫種子資料、QA 與資料清理；你可以定義欄位、列數與限制條件，生成更像真的範例紀錄。

sql-queries skill 可將商業問題與粗略的分析目標，轉成適用於 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 及其他方言的最佳化 SQL。它會讀取 schema 情境、釐清篩選條件與彙總方式，並協助進行 Data Analysis、報表製作與探索分析。

azure-resource-manager-sql-dotnet 協助後端開發者透過 Azure Resource Manager，使用 .NET 佈建與管理 Azure SQL 資源。適用於伺服器、資料庫、彈性集區、防火牆規則與容錯移轉群組等管理工作；它是管理平面的技能，不適用於 SQL 查詢或資料存取，後者請使用 Microsoft.Data.SqlClient。

supabase-postgres-best-practices 是一個用於 Supabase Postgres 最佳化的技能，涵蓋查詢調校、索引、綱要設計、RLS 效能、鎖定與連線管理。

database-schema-designer 可協助開發者與資料庫工程師設計可用於正式環境的 SQL 或 NoSQL schema，涵蓋正規化、索引、限制條件與 migration 規劃。內容也提供 trigger phrases、schema 設計 checklist，以及 migration template，方便用於實際的 schema 產生與審查。

database-schema 可協助代理在撰寫查詢、Migration 或模型程式碼之前，先讀懂資料庫合約。它會先檢查 schema 檔與產生型別，減少欄位名稱寫錯、欄位缺漏與型別不相符等問題。這份 database-schema 指南適合用來建立更安全的 Database Engineering 工作流程。

query 技能可對已連結的資料庫執行 DuckDB 查詢，也可直接對檔案查詢。它支援 SQL 與自然語言問題，並提供 session 與 ad-hoc 兩種模式，適合用於資料分析、快速檢查，以及搭配 DuckDB Friendly SQL 進行反覆查詢工作。

attach-db 可協助你附加一個 DuckDB 資料庫檔案，並立即透過 /duckdb-skills:query 查詢。它會驗證檔案、檢查 DuckDB 是否已安裝、檢視 schema 詳情，並寫入共享狀態，讓後續查詢可透過 duckdb -init 自動還原。適合需要可靠 attach-db 指引的 Database Engineering 工作流程。

clickhouse-best-practices 是一個用於資料庫工程的 ClickHouse 最佳實務技能。它以規則式建議引導 schema 設計、查詢調校、寫入策略與 agent 連線，讓 clickhouse-best-practices 在 ClickHouse 工作流程中的使用更容易被觸發、審查與引用。