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概要と使いどころ
DuckDBを使用した大規模データ分析の専門スキル。DuckDBのアーキテクチャ、SQL構文、パフォーマンス最適化、各種ファイル形式（CSV、Parquet、JSON等）の効率的な読み込み・書き出しを熟知。メモリ効率の良い分析、複雑なクエリの最適化、データパイプライン構築を支援。Use when analyzing large datasets, querying CSV/Parquet/JSON files directly, building data pipelines, or optimizing analytical queries with DuckDB.
Use when 需要按 Alibaba Java Coding Guidelines（阿里巴巴 Java 编码规范）审查、生成或重构 Java、Spring、MyBatis、Maven、MySQL、SQL、日志、异常、安全或数据库相关代码。
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Register a Snowflake table or view as a Narrative dataset from SQL, with no Configuration screen and no browser. Not for installing or configuring the native app, and not for querying a dataset that already exists. Use when: "register this table as a dataset", "register a Snowflake dataset from SQL", "onboard my_table to Narrative", "script dataset registration", "add this view to my data plane". (narrative-common)
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Reviews Laravel migrations for destructive operations, change() dropping modifiers, locking index creation on large tables (PostgreSQL), and asymmetric down().
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スキーマ/データ移行の安全性を framework 非依存で審査する。破壊的スキーマ変更・ロック誘発・backfill・ロールバック可逆性・expand-contract の段階適用を、prisma / typeorm / Rails / Django / Alembic / 生 SQL などに横断適用する。
応募プロセス全体のためのスペシャリスト。求人情報の分析、プロフィール（LinkedIn/CV）の最適化、テーラーメイドのカバーレターの生成を行います。SQLiteデータベースとフォルダ構造からASCII履歴書を生成します。cv_generator.py はスタンドアロンで移植されており、BACHランタイムは不要です。
Create a new PostgreSQL CDC capture from scratch using flowctl. Covers all Postgres variants (vanilla, Aurora, RDS, Cloud SQL, Supabase, Neon). Use when user says "capture Postgres", "stream from Postgres", "Postgres CDC", "set up replication slot", or "connect Postgres to Estuary".
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Design a PostgreSQL-specific schema. Covers best-practices, data types, indexing, constraints, performance patterns, and advanced features
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Master SQL query optimization, indexing strategies, and EXPLAIN analysis to dramatically improve database performance and eliminate slow queries. Use when debugging slow queries, designing database schemas, or optimizing application performance.
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Azure Resource Manager SDK for Azure SQL in .NET.
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Bun runtime, package manager, bundler, and test runner. Use when running scripts with bun, managing packages, serving HTTP with Bun.serve, querying databases with Bun.sql/bun:sqlite/Bun.redis, shell scripting with $, using S3/file I/O, writing tests with bun:test, bundling or compiling to executable, or using any Bun-specific API (spawn, glob, semver, FFI, workers, plugins, HTMLRewriter).
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PostgreSQL database analysis, performance tuning, and health monitoring. You MUST read this entire skill document before executing any PostgreSQL operations — it contains mandatory workflows, safety constraints, and two-phase execution rules that prevent common errors like hallucinated column names and unsafe queries.
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Data analyst v2 — SQL, BI dashboards, statistical analysis, storytelling, DZ data
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Data Analyst IA — Expert en analyse de données (SQL, BI dashboards, Metabase, Superset, reporting, KPIs)
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Database Architect IA — Expert en conception de bases de données (PostgreSQL, MongoDB, Redis, schema design, migrations). Optimise le stockage et l'accès aux données.
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Database optimization v3 — query plans, partitioning, indexing, connection pooling, PostgreSQL, MySQL
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Expert en CockroachDB (distributed SQL, geo-partitioning, serializable, multi-region)
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Backend Python Specialist IA — Expert en développement backend Python (FastAPI, Django, SQLAlchemy, Celery, async, type safety)
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Backend Python v2 — FastAPI, SQLAlchemy, async, Pydantic, deployment
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Database development and operations workflow covering SQL, NoSQL, database design, migrations, optimization, and data engineering.
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SQL query optimization, schema design, indexing strategies, and relational database mastery for production data systems
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PostgreSQL database optimization workflow for query tuning, indexing strategies, performance analysis, and production database management.
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Master modern SQL with cloud-native databases, OLTP/OLAP optimization, and advanced query techniques. Expert in performance tuning, data modeling, and hybrid analytical systems.
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Design a PostgreSQL-specific schema. Covers best-practices, data types, indexing, constraints, performance patterns, and advanced features
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