「query」の検索結果

Cyber threat intelligence and OSINT analysis toolkit. Runs structured investigations and delivers analyst-grade intelligence products with sourced, trust-scored findings. Use for OSINT and CTI cases, digital-footprint and exposure review, domain/subdomain/DNS/certificate recon, web-infrastructure pivoting (favicon hashes, tracker IDs, TLS certs, phishing-kit fingerprinting, campaign clustering), username/email/phone enumeration, breach and infostealer-log triage, image forensics, geolocation, crypto-wallet and IBAN/bank-account tracing, darknet search, M365/Azure and SaaS tenant recon, China/Sinophone recon (ICP filings, PRC corporate registries, Baidu/FOFA/Quake/ZoomEye), vulnerability and ransomware lookup, threat modeling, PII redaction, and structured reporting. Commands include /case, /sweep, /query, /webpivot, /username, /phone, /email-deep, /breach-deep, /icp, /cn-corp, /iban, /stealer-log, /exposure, /threat-model, /report, /brief, /redact, /apikeys.

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Prepares and verifies schema migrations, database roles and isolated recovery or test resources; not query tuning or runtime mutation orchestration.

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Select and implement local, global, and server state patterns in React. Use when choosing or implementing state management (Context, Zustand, Redux, React Query) in React.

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Apply best practices for managing URL, server, and client state in Next.js applications. Use when choosing between URL params, SWR/TanStack Query, Zustand, or Context for state, or when fixing hydration mismatches from localStorage.

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Optimize NestJS throughput with Fastify adapter, singleton scope enforcement, compression, and query projections. Use when switching to Fastify, diagnosing request-scoped bottlenecks, or profiling API overhead.

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Write performant Eloquent queries with eager loading, reusable scopes, and strict lazy-loading prevention in Laravel. Use when defining model relationships, creating query scopes, or processing large datasets with chunk/cursor.

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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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Apply SAP HANA database standards for SQL parameterization, in-memory engine optimization, dynamic IN query chunking, column aliasing on joins, and datatype casting. Use when writing SQL for SAP HANA, optimizing HANA queries, or diagnosing HANA driver errors.

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Detect N+1 query anti-patterns specifically — Repo calls inside Enum/for loops, missing preloads on associations. Use when N+1 is explicitly suspected, NOT for unrelated Ecto questions or wider database performance.

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Detect N+1 query anti-patterns specifically — Repo calls inside Enum/for loops, missing preloads on associations. Use when N+1 is explicitly suspected, NOT for unrelated Ecto questions or wider database performance.

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Compatibility alias for the Elixir/Phoenix plugin's N+1 query checker. Invoke explicitly with /ecto:n1-check.

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Write ggsql queries — a grammar of graphics for SQL. Use when the user wants to create, modify, or understand a ggsql visualization query.

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基于参考文本校准问答对中的查询（问题）。当用户提到校准问题、校准查询、语言风格校准、问题优化等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"校准"，只要任务涉及根据参考文本调整问答对中的问题，就应该使用此skill。

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Query the memory system for relevant learnings from past sessions using semantic search.

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Choose the right search tool for each query type

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PostgreSQL database patterns for query optimization, schema design, indexing, and security. Based on Supabase best practices.

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Load testing with k6/Artillery, response time thresholds, memory leak detection, N+1 query detection, and CI integration.

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Cloud Run deployment, BigQuery optimization, Pub/Sub patterns, IAM best practices

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JPA/Hibernate patterns for entity design, relationships, query optimization, transactions, auditing, indexing, pagination, and pooling in Spring Boot.

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Mapping design, query optimization, aggregation patterns, index lifecycle management, and search relevance tuning.

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ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads.

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Graph database implementation for relationship-heavy data models. Use when building social networks, recommendation engines, knowledge graphs, or fraud detection. Covers Neo4j (primary), ArangoDB, Amazon Neptune, Cypher query patterns, and graph data modeling.

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When validating system performance under load, identifying bottlenecks through profiling, or optimizing application responsiveness. Covers load testing (k6, Locust), profiling (CPU, memory, I/O), and optimization strategies (caching, query optimization, Core Web Vitals). Use for capacity planning, regression detection, and establishing performance SLOs.

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Relational database implementation across Python, Rust, Go, and TypeScript. Use when building CRUD applications, transactional systems, or structured data storage. Covers PostgreSQL (primary), MySQL, SQLite, ORMs (SQLAlchemy, Prisma, SeaORM, GORM), query builders (Drizzle, sqlc, SQLx), migrations, connection pooling, and serverless databases (Neon, PlanetScale, Turso).

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