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概要と使いどころ
Database schema design, optimization, and migration patterns for PostgreSQL, MySQL, and NoSQL databases. Use for designing schemas, writing migrations, or optimizing queries.
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Use this skill when you develop, design, build, deploy, debug, migrate, or troubleshoot CloudBase (腾讯云开发, 云开发, TCB, 微信云开发) projects — Web, 微信小程序, 小程序, uni-app, mobile (iOS, Android, Flutter, React Native). Covers UI (页面, 界面, 表单, dashboard, prototype, 原型); auth (登录, 注册, OAuth, publishable key); databases (NoSQL 文档数据库, MySQL 关系型数据库, PostgreSQL/CloudBase PG, app.rdb(), queryPgDatabase/managePgDatabase, CRUD, security rules); 云函数/cloud functions (serverless, scf_bootstrap); CloudRun (云托管, Dockerfile); 云存储; built-in AI (内置大模型, AI 对话, streaming, 流式输出, 图片生成, generateText, streamText, createModel, generateImage, TokenHub, Hunyuan, DeepSeek, GLM, Kimi, Token Credits 资源包, 小程序成长计划); third-party/custom model onboarding (第三方大模型接入, 大模型调用, LLM API); AI agent (智能体, AG-UI, LangGraph); ops troubleshooting (巡检, 诊断, 日志); spec workflow (需求文档, 技术方案, requirements, tasks.md). Do NOT use for non-CloudBase projects, pure frontend without CloudBase, or self-hosted backends without CloudBase.
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Use CloudBase document database Web SDK only for confirmed NoSQL collection work. Query, create, update, and delete document data; if the task mentions PostgreSQL / CloudBase PG / app.rdb(), route to postgresql-development instead.
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Running experiments out of the data warehouse instead of via dedicated experiment platforms. SQL-based assignment, exposure logging discipline, metric definitions in dbt models, statistical analysis in SQL or Python, variance reduction with CUPED, sequential testing, and the operational tradeoffs vs platforms like Statsig and Optimizely. Triggers on warehouse-native experimentation, run experiments in BigQuery, run experiments in Snowflake, dbt experiments, SQL t-test, CUPED variance reduction, exposure log, sample ratio mismatch, sequential testing, mSPRT, doubly robust estimation, build vs buy experimentation. Also triggers when the team is choosing between platform and warehouse, building warehouse-native experiment infrastructure, auditing one, or running an experiment with a custom metric the platform cannot handle.
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Design relational schemas from requirements with normalization, migrations, ERDs, RLS policies, and indexes for PostgreSQL, MySQL, and SQLite. Use when designing new features, reviewing schemas, or adding multi-tenancy.
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Data analysis across SQL, visualization, statistics, and reporting. Use when writing SQL queries, building dashboards, performing cohort or funnel analysis, running hypothesis tests, or presenting data-driven recommendations.
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Strix sqlmap 命令手册,覆盖目标语法、无交互执行与常见枚举流程;触发名:strix-sqlmap
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Strix SQL 注入测试手册,覆盖 union、blind、error-based 与 ORM 绕过技巧;触发名:strix-sql-injection
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Expert knowledge for Azure Horizondb development including troubleshooting, best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. Use when tuning pgvector, azure_ai SQL functions, LangChain vector stores, Apache AGE graphs, or hybrid search, and other Azure Horizondb related development tasks. Not for Azure Cosmos DB (use azure-cosmos-db), Azure SQL Database (use azure-sql-database), Azure Table Storage (use azure-table-storage).
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Build cost-safe geospatial SQL for BigQuery, DuckDB, Snowflake, Wherobots, and Postgres and/or render results on an interactive Dekart map.
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根据指定的表拥有者和被授权用户，生成查询未被特定用户授权访问的数据表的SQL语句。
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依据用户提供的特定规则执行MySQL数据库开发任务，涵盖命名约束、索引设计策略及海量数据归档方案。
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针对C# SqlSugar框架，设计顺序执行A、B、C三个操作的事务逻辑。要求：若C操作报错，仅回滚A操作，保留B操作；若B操作报错，回滚A操作；所有操作需在同一事务上下文中顺序执行。
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Use for authorized database security assessment covering PostgreSQL/MySQL/MSSQL/Mongo/Redis exposure, authz, UDF/command paths, and misconfiguration review.
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主动渗透测试工具链。覆盖信息收集、端口扫描、漏洞扫描、Web 渗透、SQL 注入、目录爆破、密码破解等场景。 通过 MCP server（pentestMCP / mcp-security-hub）将 20+ 安全工具暴露给 AI agent。 触发关键词：渗透测试、端口扫描、Nmap、漏洞扫描、Nuclei、SQL 注入、SQLMap、目录爆破、FFUF、密码破解、Hashcat、信息收集、子域名、Web 渗透、ZAP、Burp。
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Apply PostgreSQL standards for migrations, indexing, transactions, and ORM boundaries. Use when editing entities, Prisma schema, migrations, RLS, or query-performance work for PostgreSQL.
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火山引擎 VEDBM（云数据库 VeDB MySQL 版）管理技能。当用户需要创建 VEDBM 实例、查询 VEDBM 实例列表、查看实例详情、管理数据库账号、获取实例连接地址（Endpoints）、或对实例规格进行升级/降级时使用此技能。包含特定关键词：火山引擎云数据库、VEDBM、VeDB MySQL。
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Use when you need programmatic JDBC in Micronaut — pooled DataSource, parameterized SQL, io.micronaut.transaction.annotation.Transactional, batching, and domain exception translation. This should trigger for requests such as Review JDBC or SQL data access in a Micronaut project; Improve transactions and parameter binding for Micronaut JDBC; Translate SQLException to domain exceptions or stream large result sets; Fix self-invocation bypassing @Transactional in Micronaut; Review Hikari or pooled datasource usage in Micronaut JDBC. Part of Plinth Toolkit
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Use when you need programmatic JDBC in Quarkus — Agroal DataSource, parameterized SQL, transactions, batching, and Dev Services. This should trigger for requests such as Review JDBC or SQL data access in a Quarkus project; Improve transactions and parameter binding for Quarkus JDBC; Translate SQLException to domain exceptions or stream large result sets; Fix CDI self-invocation bypassing @Transactional in Quarkus; Review Agroal DataSource usage in Quarkus JDBC. Part of Plinth Toolkit
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Execute read-only SQL queries against multiple PostgreSQL databases. Use when: (1) querying PostgreSQL databases, (2) exploring database schemas/tables, (3) running SELECT queries for data analysis, (4) checking database contents. Supports multiple database connections with descriptions for intelligent auto-selection. Blocks all write operations (INSERT, UPDATE, DELETE, DROP, etc.) for safety.
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SQL query optimization and database performance specialist. Use when optimizing slow queries, fixing N+1 problems, designing indexes, implementing caching, or improving database performance. Works with PostgreSQL, MySQL, and other databases.
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Consult PostgreSQL's parser and grammar (gram.y) to understand SQL syntax, DDL statement structure, and parsing rules when implementing pgschema features
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Work with MongoDB (document database, BSON documents, aggregation pipelines, Atlas cloud) and PostgreSQL (relational database, SQL queries, psql CLI, pgAdmin). Use when designing database schemas, writing queries and aggregations, optimizing indexes for performance, performing database migrations, configuring replication and sharding, implementing backup and restore strategies, managing database users and permissions, analyzing query performance, or administering production databases.
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Build SQL queries for construction databases. Generate optimized SQL queries for construction data retrieval
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