「sql」の検索結果

Add persistent memory to AI coding agents — file-based, vector, and semantic search memory systems that survive between sessions. Use when a user asks to "remember this", "add memory to my agent", "persist context between sessions", "build a knowledge base for my agent", "set up agent memory", or "make my AI remember things". Covers file-based memory (MEMORY.md), SQLite with embeddings, vector databases (ChromaDB, Pinecone), semantic search, memory consolidation, and automatic context injection.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Security engineering that protects applications, data, and users from real-world threatsUse when "security, authentication, authorization, encryption, OWASP, vulnerability, XSS, SQL injection, CSRF, secrets, password, JWT, OAuth, permissions, audit, compliance, security, authentication, authorization, encryption, vulnerabilities, OWASP, compliance, audit" mentioned.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Expert at evolving database schemas safely. Covers migration strategies, zero-downtime deployments, rollback planning, and data transformation. Knows how to change production schemas without breaking running applications. Use when "database migration, schema change, add column, alter table, drizzle migrate, prisma migrate, zero downtime migration, rollback migration, database, migrations, schema, drizzle, prisma, postgresql, zero-downtime" mentioned.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

World-class backend engineering - distributed systems, database architecture, API design, and the battle scars from scaling systems that handle millions of requestsUse when "backend, api, database, postgres, mysql, mongodb, redis, graphql, rest, authentication, authorization, caching, queue, background job, webhook, migration, transaction, n+1, rate limit, server, node.js, python, go, backend, api, database, architecture, performance, reliability, security" mentioned.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

供应链与生产运营 (供应链与生产运营 (Supply Chain & Production Operations) — 面向制造业与消费品实体供应链的『计划-制造-交付』运营判断,不是采购谈价技巧,也不是跨境电商发货物流。覆盖: (a) 第一性张力 — 这行的核心世界观分歧: **流动 > 局部效率(用有效产出/流动时间看系统,而不是用设备利用率/人均产出看工位;非瓶颈上的效率是幻觉) ⇄ 精益拉动 vs 推式预测(TPS/JIT 按下游消耗拉动、小批量平准化 vs MRP 按预测展开净需求推动;DDMRP 解耦缓冲是第三条路) ⇄ 精益/丰田 TPS 派 vs 约束理论 TOC 派(消除七大浪费、全局改善 vs 五步聚焦瓶颈、鼓-缓冲-绳 DBR 排产;两派互相指责对方浪费时间/只治标) ⇄ 变异是敌人(Deming/六西格玛/Factory Physics 的 VUT 排队论: 利用率越靠近满载排队时间越爆炸,交期长不是产能不够而是变异+高负荷) ⇄ 库存是负债 vs 库存是缓冲(会计把库存记成资产、精益视其为掩盖问题的水位、TOC 与韧性派视其为吸收变异的必要缓冲;真问题是缓冲放在哪一层而不是有没有) ⇄ 精益 JIT vs 韧性冗余(2020-2023 断链后 just-in-case、多源、近岸/友岸的回摆;精益派反驳崩的是『假精益』——单一来源+砍库存不砍变异) ⇄ 服务水平 vs 库存成本(安全库存/报童模型/ABC-XYZ 的经典取舍,牛鞭效应放大上游波动) ⇄ 成本导向压价 vs 供应商共生开发(Kraljic 分级、丰田供应商协会式长期共生 vs 年降指标与竞价) ⇄ 一个数 vs 各部门各算各的(S&OP/IBP 的本质是跨职能对齐到一套数字与一份产销计划))**; (b) 工具栈(此行的工具是『系统+方法』的混合) — ERP/MRP(SAP S/4HANA PP·MM、Oracle、用友·金蝶、Odoo、NetSuite)、APS 高级计划排程(Kinaxis RapidResponse、o9、Blue Yonder、SAP IBP、OMP、Siemens Opcenter APS)、MES/车间执行(Siemens Opcenter、Rockwell FactoryTalk、黑湖智造)、WMS/TMS、需求预测(统计模型 + Nixtla StatsForecast/Prophet、FVA 预测增值分析)、运筹优化与仿真(OR-Tools、Gurobi、Pyomo、AnyLogic、FlexSim、SimPy)、供应链风险与多级可视(Resilinc、Everstream、Interos)、分析层(SQL/Python pandas/Power BI)、以及纸笔工具(价值流图 VSM、A3、看板、标准作业票)—— 选型决策树的关键分岔是 MTS/MTO/ATO/ETO 履行模式与需求变异度,而非厂商功能清单; (c) 心智模型层 — 利特尔法则(在制品 = 产出率 × 流动时间)、瓶颈与非瓶颈、缓冲三态(库存/时间/产能缓冲)、解耦点(客户订单渗透点 CODP)、牛鞭效应、takt time 节拍与产线平衡、OEE 与六大损失、muda·mura·muri 三种浪费、自働化 jidoka 与安灯、防错 poka-yoke、SMED 快速换模换出小批量、平准化 heijunka、PDCA 与丰田改善型 Toyota Kata、DMAIC 与 Cpk 过程能力、报童模型与安全库存公式、ABC-XYZ 分级; (d) 工作流/SOP — 跑一轮月度 S&OP(需求评审→供应评审→预 S&OP→执行 S&OP)、做需求预测与预测误差复盘(MAPE/WMAPE/bias/FVA)、设定库存分级与安全库存、MRP 跑批与例外消息处理(缺料齐套与 MRP 神经质)、瓶颈识别与 DBR 排产、价值流图现状图→未来图→改善计划、新品导入 NPI 与多级 BOM/ECN 工程变更、供应商选择与开发(RFQ→审厂→APQP/PPAP→量产→年度绩效)、断料应急与交期承诺(ATP/CTP)、循环盘点与库存准确率; (e) 知识正典(en/ja 一手极厚,中译齐全) — 《目标 The Goal》Goldratt(TOC 小说体奠基)、《丰田生产方式》大野耐一、《改变世界的机器》Womack·Jones·Roos(MIT IMVP 研究)、《精益思想 Lean Thinking》Womack & Jones、《丰田模式 The Toyota Way》Liker、《工厂物理学 Factory Physics》Hopp & Spearman(排队论视角的运营科学)、《学习观察 Learning to See》Rother & Shook(VSM)、《丰田套路 Toyota Kata》Rother、Spear & Bowen 的 HBR 1999《Decoding the DNA of the Toyota Production System》、Lee/Padmanabhan/Whang 1997《The Bullwhip Effect in Supply Chains》、Ptak & Smith 的 DDMRP、Orlicky 的 MRP、Chopra & Meindl 的供应链管理教材、Deming《转危为安 Out of the Crisis》、Sheffi《The Resilient Enterprise》、ASCM/APICS 的 SCOR 参考模型与 CPIM/CSCP 知识体系; (f) 行业大佬/figures — 大野耐一(TPS 立法者)、新乡重夫(SMED/防错)、Eliyahu Goldratt(TOC 创立者)、W. Edwards Deming(变异与系统观)、James Womack & Daniel Jones(把 TPS 译成西方可学的『精益』)、Jeffrey Liker(丰田模式学术化)、Mike Rother(VSM 与改善型)、Wallace Hopp & Mark Spearman(工厂物理学)、Hau Lee(斯坦福,牛鞭效应与 Triple-A 供应链)、Yossi Sheffi(MIT,韧性)、Carol Ptak & Chad Smith(DDMRP)、David Simchi-Levi(MIT,风险敞口指数)、Steven Spear(TPS 的 DNA)、以及中文圈的供应链实务作者(刘宝红等); (g) 争议/批判(必须保留不洗白) — JIT 是不是 2021 全球断链的元凶(精益派反驳:崩的是单一来源+砍库存不砍变异的『假精益』);西方学精益的高失败率(只搬工具不搬思维,精益在很多工厂沦为裁员的代号);六西格玛黑带官僚化与扼杀创新之争;TOC 派与精益派互相攻击(Goldratt 讽刺精益是等浪费自己浮现);预测无用论(需求驱动派说预测必然错、要靠缓冲吸收)vs 统计预测派;控制塔/数字孪生/AI 预测的过度承诺与高项目失败率;中国制造的年降与内卷式压价 vs 供应商共生;近岸·友岸外包是真实产能转移还是政治叙事; (h) 流派/思想谱系 — **精益/TPS 派(丰田血统:大野-新乡→Womack/Jones/Liker/Rother,信全局消除浪费与人的改善能力)** vs **约束理论 TOC 派(Goldratt:系统产出只由瓶颈决定,聚焦五步、DBR、缓冲管理)** vs **统计质量/六西格玛派(Deming-Juran-Shewhart→GE/Motorola,信减少变异与过程能力)** vs **运营科学/工厂物理学派(Hopp & Spearman:用排队论与数学定律解释,认为精益与 TOC 都是特例)** vs **需求驱动/DDMRP 派(Ptak & Smith:预测不可靠,靠战略解耦缓冲)** vs **韧性/风险派(Sheffi、Simchi-Levi:效率之外必须为断链设计)**。不含: 跨境电商卖家的发货与头程物流(已由 cross-border-ecommerce 覆盖)、纯采购的商务谈判技巧、企业级 ERP 的代码实施与二次开发、通用项目管理。) Master OS — automated mastery of 供应链与生产运营 (Supply Chain & Production Operations) — 面向制造业与消费品实体供应链的『计划-制造-交付』运营判断,不是采购谈价技巧,也不是跨境电商发货物流。覆盖: (a) 第一性张力 — 这行的核心世界观分歧: **流动 > 局部效率(用有效产出/流动时间看系统,而不是用设备利用率/人均产出看工位;非瓶颈上的效率是幻觉) ⇄ 精益拉动 vs 推式预测(TPS/JIT 按下游消耗拉动、小批量平准化 vs MRP 按预测展开净需求推动;DDMRP 解耦缓冲是第三条路) ⇄ 精益/丰田 TPS 派 vs 约束理论 TOC 派(消除七大浪费、全局改善 vs 五步聚焦瓶颈、鼓-缓冲-绳 DBR 排产;两派互相指责对方浪费时间/只治标) ⇄ 变异是敌人(Deming/六西格玛/Factory Physics 的 VUT 排队论: 利用率越靠近满载排队时间越爆炸,交期长不是产能不够而是变异+高负荷) ⇄ 库存是负债 vs 库存是缓冲(会计把库存记成资产、精益视其为掩盖问题的水位、TOC 与韧性派视其为吸收变异的必要缓冲;真问题是缓冲放在哪一层而不是有没有) ⇄ 精益 JIT vs 韧性冗余(2020-2023 断链后

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

加密链上交易 (加密 / 链上交易 (Crypto & On-chain Trading) — 以加密资产为标的、强调链上活动的主动交易认知操作系统：从「看叙事/选赛道 → 找标的 → 链上尽调与风控 → 选场所(DEX/CEX/链上合约) → 建仓与仓位管理 → 监控链上流向与情绪 → 退出与复盘」的完整决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **链上 on-chain (DEX 现货/AMM、钱包追踪 wallet tracking、资金流向 flow、MEV、memecoin、链上衍生品 Hyperliquid/GMX、自托管 self-custody, 'not your keys not your coins') ⇄ 链下 CEX (中心化交易所现货/合约 Binance/OKX/Bybit、订单簿、托管、出入金法币)**; **合约/杠杆/衍生品 (perps 永续、资金费率 funding、清算 liquidation、爆仓、做多做空、高频/择时) ⇄ 现货/价值/长持 (spot、HODL、定投 DCA、基本面/估值、'time in market > timing the market')**; **价值/基本面派 (协议收入、TVL、代币经济学 tokenomics、真实使用、估值模型) ⇄ meme/叙事/情绪派 (memecoin、narrative rotation 叙事轮动、attention is the asset、纯博弈/PvP、Ponzinomics)**; **链上数据/量化/客观 (on-chain analytics, Nansen/Arkham/Dune、聪明钱 smart money、链上指标、系统化/机械化) ⇄ 直觉/盘感/叙事阅读 (narrative、KOL alpha、社群情绪、tape reading)**; **自托管/去中心化/抗审查 (DeFi、自托管钱包、抗审查、'be your own bank') ⇄ 便利/合规/中心化 (CEX、合规出入金、KYC、托管、ETF)**; **主动交易/择时/高换手 (trading、波段、合约、撸毛/空投 airdrop farming、套利 arbitrage) ⇄ 被动配置/低换手 (配置 BTC/ETH、ETF、长期叙事 beta)**; (b) 核心工作流 / pipeline (最标准、最易蒸高质量 + CLI 化) — 通用链: 叙事/赛道判断 (宏观周期/减半/流动性/板块轮动) → 标的发现 (链上扫链/聪明钱跟单/新币/叙事映射) → 尽调 due diligence (代币经济学/解锁 unlock/团队/合约审计/honeypot 检测/流动性与持仓分布) → 风控前置 (仓位 sizing/最大回撤/止损/相关性) → 场所与执行 (CEX vs DEX、滑点/MEV/gas、限价 vs 市价、TWAP) → 持仓监控 (链上流向/巨鲸/资金费率/解锁日历/情绪指标) → 退出与复盘 (止盈分批/再平衡/记录交易日志); 子流派 SOP: 链上 degen 打新与 memecoin 流程、合约交易者的资金费率与清算地图、空投/撸毛 farming、套利与 MEV、被动配置与定投; (c) 工具栈 — 链上分析 (Nansen 聪明钱/Arkham 实体标注/Dune 自建仪表盘/Dexscreener & DEX Screener 新币/GMGN & Photon & BullX memecoin 终端/Etherscan & Solscan 区块浏览器/DeBank 钱包总览/Token Terminal 协议基本面/DefiLlama TVL/Glassnode & CryptoQuant 链上指标)、交易场所 (CEX: Binance/OKX/Bybit/Coinbase; 链上现货 DEX: Uniswap/Jupiter/Raydium/Aerodrome; 链上衍生品: Hyperliquid/GMX/dYdX)、钱包与安全 (MetaMask/Rabby/Phantom 热钱包、Ledger/Trezor 硬件冷钱包、Revoke.cash 授权管理、honeypot/合约扫描)、行情与图表 (TradingView、CoinGecko/CoinMarketCap)、信息与聚合 (Twitter/X、Telegram、DeFiLlama、RootData/ICO 日历、解锁日历 Token Unlocks)、自动化 (交易机器人、链上 bot/sniper、Telegram trading bot); (d) 知识正典 — 注意加密交易 canon 偏少且新: 通用交易/风控经典 (Edwin Lefèvre 'Reminiscences of a Stock Operator'、Van Tharp 'Trade Your Way to Financial Freedom' 仓位管理、Mark Douglas 'Trading in the Zone' 交易心理、Michael Mauboussin、Nassim Taleb 'Fooled by Randomness/Antifragile')、加密原生 (Bitcoin whitepaper 中本聪、'The Bitcoin Standard' Saifedean、Vitalik 博客与 Ethereum whitepaper、'DeFi and the Future of Finance'、Lyn Alden 宏观、a16z crypto 文章、Messari/Delphi/Bankless 研报)、链上分析方法 (Glassnode/CryptoQuant 教程、Nansen/Arkham/Dune 文档、Dune Analytics SQL)、交易方法论散见于 podcast/Substack/Twitter thread 而非书; (e) figures/流派 — 价值/基本面派 (Vitalik Buterin 以太坊、Hasu/Su Zhu(争议)、Arthur Hayes BitMEX 创始人/宏观+衍生品、Raoul Pal、Lyn Alden 宏观、Cobie/Jordan Fish UpOnly podcast、DeFi 研究 Bankless Ryan Adams/David Hoffman); 链上分析派 (Nansen Alex Svanevik、Arkham、Adam Cochran、Ansem(blknoiz06) 链上交易、Murad memecoin supercycle、链上侦探 ZachXBT 反诈); 合约/衍生品派 (Arthur Hayes、GCR(GiganticRebirth) 传奇合约、Pentoshi、CryptoCred 技术分析、Tyler Durden); meme/叙事派 (Ansem、Murad、Cobie、各 Solana memecoin KOL); 宏观/周期派 (Raoul Pal、Lyn Alden、PlanB stock-to-flow(争议)、Benjamin Cowen 数据/周期); 量化/系统化 (各匿名量化、Hyperliquid 生态); 中文圈 (链上分析/合约 KOL、币圈大 V、播客如 '无人之境'/'Web3 佛学院'、研究机构如 Foresight/PANews/律动 BlockBeats); 反诈/安全 (ZachXBT、SlowMist 慢雾、go+ 安全); (f) 行业话术/黑话 — 现货 spot / 合约 perps 永续 / 杠杆 leverage / 多空 long-short / 爆仓 liquidation 清算 / 资金费率 funding rate / 开多开空 / 止损 SL 止盈 TP / 仓位 position sizing / 满仓梭哈 ape in / 梭 / FOMO / FUD / 钻石手 diamond hands / 纸手 paper hands / 韭菜 / 镰刀 / 庄 / 出货 / 拉盘砸盘 / 插针 wick / 针 / 上车下车 / 埋伏 / 潜伏 / 链上 on-chain / 钱包 wallet / 地址 / 聪明钱 smart money / 巨鲸 whale / 跟单 copy-trade / 老鼠仓 / 貔貅盘 honeypot / 貔貅 / rug 跑路 rug-pull / 归零 / 土狗 (memecoin/小币) / 金狗 (暴涨百倍) / meme 币 / 叙事 narrative / 赛道 / 板块轮动 / 撸毛 撸空投 airdrop / 女巫 sybil / 交互 / 解锁 unlock / 砸盘解锁 / 代币经济学 tomomics / TVL / APY APR / 无常损失 IL / 滑点 slippage / MEV / 三明治 sandwich / gas / 抢跑 frontrun / 貔貅检测 / 授权 approve / 撤销授权 revoke / 私钥 助记词 seed phrase / 冷钱包 热钱包 / 自托管 / 减半 halving / 牛熊 / 山寨季 altseason / 比特币市占率 BTC.D / 山寨 alt / 主流币 / DeFi 暑期 / GM / WAGMI / NGMI / 归零归零 / PvP / Ponzi 庞氏; (g) 争议/批

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Route HugeGraph MCP graph data extraction and controlled import/delete tasks to stable public tools. Use when the user asks to extract graph data from text, import structured vertices or edges, verify an import, or asks whether table, SQL, update, or delete graph writes are available.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

When the user wants help with revenue operations, lead lifecycle management, or marketing-to-sales handoff processes. Also use when the user mentions 'RevOps,' 'revenue operations,' 'lead scoring,' 'lead routing,' 'MQL,' 'SQL,' 'pipeline stages,' 'deal desk,' 'CRM automation,' 'marketing-to-sales handoff,' 'data hygiene,' 'leads aren't getting to sales,' 'pipeline management,' 'lead qualification,' or 'when should marketing hand off to sales.' Use this for anything involving the systems and processes that connect marketing to revenue. For cold outreach emails, see cold-email. For email drip campaigns, see emails. For pricing decisions, see pricing.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Suede-owned revenue-operations discipline. Use when defining lead scoring and routing, MQL or SQL criteria, pipeline stages, CRM hygiene, automation, deal-desk rules, or marketing-to-sales handoffs. NOT FOR: writing outreach (use suede-cold-email), lifecycle campaigns (use suede-emails), pricing strategy (use suede-pricing), or mutating production CRM records without approval.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Manage contacts, companies, deals, and pipeline with crm.cli — a headless CLI-first CRM backed by SQLite with a virtual filesystem interface

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Skill Base server deployment guide. Covers starting the Skill Base server (npx skill-base), Docker configuration, port mapping, SQLite database backup, and platform capabilities (collections, tags, GitHub import). For deploying and operating the Skill Base platform itself only.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Fetch up-to-date documentation for any library, framework, API, or service into context. Use when the user wants to look up API references, check function signatures or required fields, find feature-specific docs, or verify how an external tool actually works. Triggers for queries about third-party libraries like Stripe, SQLAlchemy, Tailwind, FastAPI, shadcn, Drizzle, Hono, Better Auth — any time the answer lives in official docs rather than in the project codebase. Use this instead of guessing from trained knowledge, which is stale.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Run Neo4j Graph Analytics algorithms (PageRank, Louvain, WCC, Dijkstra, KNN, Node2Vec, FastRP, GraphSAGE) directly inside Snowflake without moving data. Use when running graph algorithms against Snowflake tables via the Neo4j Snowflake Native App ("GDS Snowflake", "graph algorithms in Snowflake", "Neo4j Graph Analytics"). Covers the explore → prepare projection views → project-compute-write flow, the strict view/column type rules the graph engine requires, exact SQL CALL syntax, and privilege setup in both modes — app-identity grants and execute-as-user / per-user PAT auth (programmatic access token, set_enable_custom_credentials, register_user_role, caller grants). Does NOT cover Cypher or Neo4j DBMS queries — use neo4j-cypher-skill. Does NOT cover Aura Graph Analytics — use neo4j-aura-graph-analytics-skill. Does NOT cover self-managed GDS — use neo4j-gds-skill.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

PostgreSQL database administration — backup/restore (pg_dump, PITR, WAL archiving), health monitoring (connections, bloat, cache hit ratio, dead tuples), connection pooling (PgBouncer), replication (streaming, logical), vacuum/autovacuum tuning, and scheduled backups with retention. Use when user asks to backup a database, restore from backup, monitor database health, set up replication, or perform DBA tasks. Do NOT use for schema design (use db-sculptor), query optimization (use db-sculptor), or migration planning (use db-sculptor).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when reviewing Go changes - net/http and Fiber handlers, database/sql and GORM queries, os/exec, filepath and os.Root, html/template, crypto, TLS and SSH clients, JSON binding

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when reviewing Python changes - Django, Flask and FastAPI handlers, subprocess, SQL, Jinja2, format strings, and data/ML code that loads pickles, models, notebooks or remote model code

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use only after explicit Codex `$superloopy:superloopy-backend` or Claude Code `/superloopy:superloopy-backend` invocation, a backend task beginning with leading `loopy` or `루피`, or an active Superloopy loop routes backend work here. Relevant work includes backend application boundaries, APIs, persistence, migrations, transactions, background jobs, caches, events, reliability, security, and runtime database-agent tools. Plain API, server, database, SQL, or agent vocabulary does not activate this workflow.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Python/FastAPI coding standards including async patterns, Pydantic v2, SQLAlchemy 2.0, and project structure. Use when writing Python code, reviewing FastAPI projects, or learning FastAPI conventions.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Creates database table with full Kotlin synchronization (SQL migration → Table → Entity → Repository → Tests). Use when adding new database tables or entities.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Comprehensive sales and revenue operations skill. Use when building a sales team, doing founder-led sales, hiring first sales reps, navigating enterprise deals, implementing product-led sales, designing sales compensation plans, defining ICP, mapping buyer personas, or optimizing the revenue engine (RevOps). Activates for: sales strategy, rev ops, revenue operations, sales enablement, sales compensation, ICP, ideal customer profile, buyer persona, sales process, deal execution, lead scoring, lead routing, lead lifecycle, MQL, SQL, pipeline management, CRM automation, sales qualification, BANT, MEDDIC, founder sales, enterprise sales, product-led sales, startup sales, SDR, AE, quota, ramp, commission plan.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Designs performance and load testing: stress, spike, soak, capacity, CI budget gates. Use when planning load tests or perf gates; not code or SQL tuning.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Designs RAG retrieval for LLM grounding: chunking, BM25+vector hybrid, reranking, GraphRAG. Use when adding embeddings to SQLite FTS5 search or running held-out retrieval eval.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Creates reusable vector-brain implementations: repo, docs, compliance. Use when building pgvector SQL, manifests, ingest scripts. Not for context design (dev-context-engineering).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Builds analytics engineering layers for metrics, contracts, and BI-ready models. Use when shaping dbt or SQLMesh marts, metric governance, lineage, or data quality.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。