Sql

postgres-patterns 是一个实用的 PostgreSQL 快速参考技能，覆盖查询优化、schema 设计、索引、Row Level Security 和连接池。它帮助 Database Engineering 工作流基于精炼的最佳实践更快、更稳地做决策，而不是依赖泛化提示词。

kotlin-exposed-patterns 是一份面向 Kotlin 数据库工程的实用指南，聚焦 JetBrains Exposed。内容涵盖 DSL 查询、DAO 模式、`newSuspendedTransaction`、HikariCP、Flyway migration，以及用于构建可维护数据访问的 repository 边界。

jpa-patterns 是一份面向 Spring Boot 后端开发的实用 JPA/Hibernate 指南，涵盖实体设计、关系映射、查询调优、事务、审计、分页和连接池，帮助减少 ORM 误用并提升持久化性能。

database-migrations 技能帮助后端团队为 PostgreSQL、MySQL 以及常见 ORM 规划安全的架构变更、数据回填、回滚和零停机发布。适合需要清晰步骤、更少锁表、并且支持可逆变更的生产环境数据库迁移指南工作。

clickhouse-io 是一款面向 ClickHouse 的技能，覆盖 schema 设计、分析型 SQL、数据摄取模式和性能调优。可用于指导 MergeTree 选型、分区设计、materialized views 以及面向具体工作负载的查询优化。

data-analyst 是一个轻量级 GitHub skill，用于引导代理通过 SQL、pandas 和基础统计分析来完成数据探索。它尤其适合希望仅通过一层 `SKILL.md` 提示，就获得有代码支撑的查询、数据转换与结果解读的用户。

sql-optimization-patterns 可帮助数据库工程团队诊断慢 SQL，提供 EXPLAIN 分析、索引策略、JOIN 调优、分页问题修复，以及实用的查询改写指导。

dbt-transformation-patterns 可帮助智能体按 staging、intermediate 和 marts 分层来组织 dbt 项目，并提供测试、文档和增量模型实践指导。适合用于安装前评估、搭建新 repo，或将 SQL 重构为更清晰的 analytics engineering 模式，尤其适合 Database Engineering 团队参考。

spark-optimization 是一份实用指南，帮助诊断运行缓慢的 Apache Spark 作业，重点覆盖 partitioning、shuffle、skew、caching 和 memory tuning。你可以用它从 wshobson/agents 安装该 skill，阅读 SKILL.md，并结合 Spark UI 症状、集群配置与查询模式，采用有依据的优化方案。

postgresql-table-design 可帮助代理设计或审查 PostgreSQL schema，提供关于键、规范化、数据类型、约束、外键索引以及 PostgreSQL 特有易错点的实用规则。

database-migration 可帮助 Database Engineering 团队在 ORM 和 SQL 工作流中规划并生成 schema 与数据迁移，支持回滚安全、分阶段发布，以及面向生产环境的零停机指导。

dummy-dataset 可生成逼真的测试数据，输出为 CSV、JSON、SQL 或 Python 脚本格式。它通过让你定义列、行数和约束条件，帮助制作模拟数据集、演示样例、数据库初始化数据、QA 测试数据以及数据清洗用的示例记录。

sql-queries 技能可将业务问题和粗粒度分析目标转化为针对 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 及其他方言的优化 SQL。它会读取 schema 上下文，澄清筛选条件和聚合方式，并帮助完成用于数据分析、报表和探索的 sql-queries。

azure-resource-manager-sql-dotnet 可帮助后端开发者通过 .NET 和 Azure Resource Manager 预配并管理 Azure SQL 资源。适用于服务器、数据库、弹性池、防火墙规则和故障转移组等管理操作。它面向管理平面任务，不适用于 SQL 查询或数据访问；这类需求应使用 Microsoft.Data.SqlClient。

supabase-postgres-best-practices 是一项面向 Supabase Postgres 优化的技能，覆盖查询调优、索引、Schema 设计、RLS 性能、锁竞争与连接管理等核心主题。

database-schema-designer 可帮助开发者和数据库工程师设计可用于生产环境的 SQL 或 NoSQL schema，覆盖规范化、索引、约束与迁移规划。内容包含触发短语、schema 设计检查清单和迁移模板，便于实际生成、评审与迭代数据库 schema。

database-schema 帮助代理在编写查询、迁移或模型代码之前先读取数据库契约。它会先检查 schema 文件和生成的类型，从而减少列名写错、字段缺失和类型不匹配等问题。适合在更安全的 Database Engineering 工作流中使用这份 database-schema 指南。

query 技能可对已挂载的数据库运行 DuckDB 查询，也可直接针对文件查询。它支持 SQL 和自然语言提问，兼容 session 与 ad-hoc 两种模式，适用于数据分析、快速检查，以及借助 DuckDB Friendly SQL 进行迭代式查询工作。

attach-db 可帮助你附加一个 DuckDB 数据库文件，以便立即通过 /duckdb-skills:query 进行查询。它会校验文件、检查 DuckDB 是否已安装、查看 schema 细节，并写入共享状态，方便后续查询通过 `duckdb -init` 自动恢复。适用于需要可靠 attach-db 指南的 Database Engineering 工作流。

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。

postgres-nio 技能帮助你在 Swift 中使用 PostgreSQL，涵盖 async/await、连接池、预编译语句和类型安全查询。对于构建 Swift 服务的后端开发团队来说，这是一项非常合适的技能；它提供的是可直接落地的 postgres-nio 用法，而不是泛泛的 SQL 理论。

neon-postgres-egress-optimizer 用于诊断并降低 Postgres egress。它通过 `pg_stat_statements` 识别过度取数的查询，帮助确认测量时间窗口是否有效，并指导在应用侧进行修复，例如缩小查询字段范围、增加分页，以及调整 ORM 查询方式。

claimable-postgres 可帮助你快速创建临时 Neon Postgres 数据库，无需注册。你可以通过 REST API、CLI、SDK 或 Vite plugin 获取 `DATABASE_URL`，适用于本地开发、演示、测试和短期 review 环境。数据库会在 72 小时后过期，除非手动 claim。