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概要と使いどころ
Provides AWS CloudFormation patterns for Amazon RDS databases. Use when creating RDS instances (MySQL, PostgreSQL, Aurora), DB clusters, multi-AZ deployments, parameter groups, subnet groups, and implementing template structure with Parameters, Outputs, Mappings, Conditions, and cross-stack references.
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Provides comprehensive NestJS framework patterns with Drizzle ORM integration for building scalable server-side applications. Generates REST/GraphQL APIs, implements authentication guards, creates database schemas, and sets up microservices. Use when building NestJS applications, setting up APIs, implementing authentication, working with databases, or integrating Drizzle ORM.
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Provides patterns to implement persistence layers with Spring Data JPA. Use when creating repositories, configuring entity relationships, writing queries (derived and `@Query`), setting up pagination, database auditing, transactions, UUID primary keys, multiple databases, and database indexing.
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Provides chunking strategies for RAG systems. Generates chunk size recommendations (256-1024 tokens), overlap percentages (10-20%), and semantic boundary detection methods. Validates semantic coherence and evaluates retrieval precision/recall metrics. Use when building retrieval-augmented generation systems, vector databases, or processing large documents.
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Provides configuration patterns for LangChain4J vector stores in RAG applications. Use when building semantic search, integrating vector databases (PostgreSQL/pgvector, Pinecone, MongoDB, Milvus, Neo4j), implementing embedding storage/retrieval, setting up hybrid search, or optimizing vector database performance for production AI applications.
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Provides Spring Data Neo4j integration patterns for Spring Boot applications. Use when you need to work with a graph database, Neo4j nodes and relationships, Cypher queries, or Spring Data Neo4j. Creates node entities with @Node annotation, defines relationships with @Relationship, writes Cypher queries using @Query, configures imperative and reactive Neo4j repositories, implements graph traversal patterns, and sets up testing with embedded databases.
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Guidelines for handling databases
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Implement semantic vector search for construction data. Build AI-powered search using embeddings and vector databases (Qdrant, ChromaDB) for intelligent querying of specifications, standards, and project documents.
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Calculate carbon footprint of construction projects. Estimate CO2 emissions from materials, transportation, and construction processes using emission factors databases.
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Calculate construction labor rates with overhead, benefits, and productivity factors. Regional rate databases and crew composition.
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Manage construction unit price databases: update prices, track vendors, apply location factors, maintain historical records. Essential for accurate estimating.
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Fetch construction material prices from open APIs. Track price trends, regional variations, and update cost databases.
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Build SQL queries for construction databases. Generate optimized SQL queries for construction data retrieval
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Convert DGN files (v7-v8) to Excel databases. Extract elements, levels, and properties from infrastructure CAD files.
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Convert IFC files (2x3, 4x1, 4x3) to Excel databases using IfcExporter CLI. Extract BIM data, properties, and geometry without proprietary software.
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Convert RVT/RFA files to Excel databases. Extract BIM element data, properties, and quantities.
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Convert AutoCAD DWG files (1983-2026) to Excel databases using DwgExporter CLI. Extract layers, blocks, attributes, and geometry data without Autodesk licenses.
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Automate as-built documentation and digital handover for construction. Compile project records, generate O&M manuals, create asset databases, and ensure complete project closeout.
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Databricks Lakebase Postgres: projects, scaling, connectivity, Lakebase synced tables, and Data API. Use when asked about Lakebase databases, OLTP storage, or connecting apps to Postgres on Databricks.
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Build managed ingestion pipelines into Databricks using Lakeflow Connect. Use when ingesting from SaaS apps (Salesforce, Workday Reports, ServiceNow, Google Analytics 4, HubSpot, Confluence) or databases (SQL Server cloud and on-prem; PostgreSQL/MySQL CDC in PuPr) into Unity Catalog with serverless pipelines.
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Applies coarse-grained service architecture for deployment independence. Use when independent deployment is needed but shared databases rule out microservices.
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Migrates databases between providers (Postgres, MySQL, Supabase, PlanetScale, MongoDB). Reads source schema, generates migration scripts, handles data type mapping, foreign keys, indexes, triggers, stored procedures. Validates migration with row counts and checksums. Generates migration-plan.md with step-by-step execution guide, rollback procedures, estimated downtime.
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Transform raw data from CSVs, Google Sheets, or databases into executive-ready reports with visualizations, key metrics, trend analysis, and actionable recommendations. Creates data-driven narratives for leadership. Use when users need to turn spreadsheets into executive summaries or board reports.
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Route Biopython computational biology workflows across sequence objects, file formats, alignments, structures, web databases, BioSQL, motifs, restriction enzymes, and specialized modules.
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