数据库

azure-cosmos-py 技能可帮助你安装、配置并使用 Azure Cosmos DB Python SDK，用于 NoSQL CRUD、查询、容器搭建、分区以及身份验证。它特别适合需要关注分区键和查询成本的数据库工程工作流。

azure-cosmos-db-py 帮助你在 Python/FastAPI 中构建 Azure Cosmos DB NoSQL 持久化方案，提供适合生产环境的客户端初始化、双重认证、感知分区的 CRUD、参数化查询和可测试服务层等实践模式。当你需要一份面向 backend 开发的实用指南、支持本地 emulator，并希望复用 Cosmos DB 实现模式时，就适合使用 azure-cosmos-db-py 技能。

azure-resource-manager-postgresql-dotnet 帮助 .NET 工程师通过 Azure Resource Manager 管理 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server。可用于安装 Azure.ResourceManager.PostgreSql 和 Azure.Identity 包，然后在 Azure 中创建、更新、查看、加固和自动化 PostgreSQL 服务器，作用范围比泛化提示更清晰。

clickhouse-best-practices 是面向数据库工程的 ClickHouse 最佳实践技能。它围绕 schema 设计、查询调优、写入策略和 agent 连接提供基于规则的建议，让 clickhouse-best-practices 在 ClickHouse 工作流中的触发、审阅和引用都更容易。

clickhouse-architecture-advisor 可帮助设计 ClickHouse 工作负载，并针对数据摄取、分区、JOIN、字典、upsert 和预聚合做出符合工作负载的决策。它尤其适用于后端开发、可观测性、SIEM、产品分析、IoT 遥测和金融数据管道。该技能会将建议标记为 official、derived 或 field。

Tinybird 项目文件、SQL 规则、优化模式和基于文件的工作流最佳实践。当你需要围绕 datasources、pipes、endpoints、materialized views 以及部署安全的指导，且希望建议严格遵循仓库规则时，就使用这个 tinybird skill 进行 Backend Development。

gget 是一款生物信息学技能，可通过 CLI 或 Python 快速、统一地访问 20+ 个基因组数据库和分析工具。适合查询基因信息、BLAST 相关检索、AlphaFold 结构、表达数据、疾病关联以及富集分析等场景，也很适合用于快速探索和 gget 数据分析工作流。

azure-data-tables-java 技能帮助 Java 开发者使用 Azure Data Tables SDK 构建 Azure Table Storage 和 Cosmos DB Table API 客户端。适用于安装、配置，以及基于连接字符串、Shared Key、SAS 或 DefaultAzureCredential 的 azure-data-tables-java 实战用法。

azure-cosmos-java 技能可帮助你安装和使用 Azure Cosmos DB Java SDK，用于客户端配置、基于密钥的认证、环境变量以及 NoSQL 数据库操作。对于数据库工程场景，尤其是在你需要可靠的 Java 模式、以示例驱动的用法，以及清晰的 azure-cosmos-java 指南而不是靠猜测时，它是一个很合适的选择。

chdb-datastore 是一个兼容 pandas 的技能，借助 ClickHouse-backed DataStore API 提供快速数据分析。它支持文件、数据库和云端连接器，支持跨数据源联表，并且只需对 pandas 风格工作流做少量代码改动。若你希望为更大规模数据集提供一个可直接替换的分析层，这份 chdb-datastore 指南会很合适。