「db」の検索結果

Performance profiling and optimization for web apps — Core Web Vitals (LCP, INP, CLS), Lighthouse audits, bundle analysis, backend profiling (CPU, memory, DB queries), N+1 detection, caching strategies (Redis, CDN, HTTP), and performance budgets. Use when user asks to improve performance, run Lighthouse audit, profile a Node.js app, optimize Core Web Vitals, reduce bundle size, or investigate slow response times. Do NOT use for database schema optimization (use db-sculptor), Docker image optimization (use docker), or CDN configuration.

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Designs approval and sandbox policy for local coding agents: permission modes, isolation, network and destructive-command guards. Use when setting approvals. Not cloud sandboxes.

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Use before changing PlainTab persistent storage, including localStorage keys, IndexedDB keys or record formats, `LS_VERSION`, `DB_VERSION`, `ptab_schema_version`, migration code, backup/import/export storage shape, wallpaper cache cleanup, or any task that may affect old users upgrading across versions.

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Generate SQL validation notebooks for dbt changes. Pass a GitHub PR URL or local dbt repo path.

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Nexscope Ozon market hot keyword search: filters Ozon (and Wildberries) market keywords by multi-dimensional metrics including search volume, growth, product count, seller count, competitor count, price, sales, conversion concentration, etc. Each keyword carries monthly search volume, growth, market space, competitor/seller counts, average price, cart-add conversion, top products, and market profile. Use for Ozon keyword selection, blue-ocean keyword mining, and market opportunity analysis. Trigger when the user mentions Ozon hot keywords, Ozon keyword market analysis, Ozon keyword selection, Ozon blue-ocean keywords, Ozon search volume, Wildberries keywords, Nexscope Ozon, Ozon market keyword search, Ozon keyword research, blue ocean keywords Ozon. Also trigger when the intent is to filter Ozon market keywords by metrics and view market profiles, even without explicitly mentioning Nexscope.

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Fetch and analyze Amazon product reviews by ASIN, supporting 15 marketplaces (including US) with star rating filtering. Triggered when users mention Amazon reviews, US reviews, product reviews, buyer complaints, negative reviews, positive reviews, star ratings, review analysis, review sentiment, product improvement suggestions, Vine reviews, verified purchase reviews, competitor review research, Amazon reviews, US reviews, Amazon.com reviews, product feedback, negative review analysis, positive review analysis, star rating filter, review sentiment analysis, product improvement insights, Vine reviews, competitor reviews, customer feedback. Even if users do not explicitly say "reviews", this skill should be triggered whenever the task involves reading, filtering, or analyzing Amazon product customer reviews.

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Hybrid search — BM25 keyword + dense vector fused with Reciprocal Rank Fusion. Use when queries have specific identifiers, code symbols, or proper nouns that pure semantic search might miss.

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Search and manage hyperedges — n-ary relationships between memories. Use for swarm membership, multi-cause incidents, or any "this involves all of (A, B, C, D)" relationship that doesn't fit a binary edge.

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Maximal Marginal Relevance rerank — get diverse top-k instead of redundant top-k. Use when standard search returns 5 near-duplicates, or when you want broader coverage of a topic.

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Search with feature attributions — return WHY each match scored where it did. Use when debugging recall quality, auditing for bias, or explaining results to a user.

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Store memories in tier-aware hierarchical memory — working / short-term / long-term — and recall with tier filters. Use for working-set context that should fade, vs facts that should persist, vs patterns that should be searchable forever.

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Design a single-point rubric with one criterion and open columns for evidence. Use for student self-assessment, peer feedback, teacher formative feedback, or pre-task planning. Works with any learning target, with or without a band system.

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Design an error analysis protocol to diagnose the root cause of student mistakes and misconceptions. Use when error patterns appear in student work and targeted feedback is needed.

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Generate a coaching conversation guide with questions, protocols, and follow-up actions for a teaching focus. Use when preparing for coaching sessions, mentoring, or peer feedback conversations.

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Analyse student work against criteria to identify specific gaps between current performance and learning objectives. Use when reviewing submissions, planning feedback, or diagnosing learning needs.

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Analyze Riffrec feedback captures from bundles or standalone recordings. Always load for `riffrec-*.zip`, `session.json` + `events.json` + `recording.webm` + `voice.webm` bundles, `.mp4`/`.mov`/`.webm` videos, `.m4a`/`.mp3`/`.wav` audio, or capture/share requests.

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Use whenever the user mentions Zenodo, depositing or publishing research artifacts (datasets, software, papers, posters) to Zenodo, minting a DOI for a dataset/code release, uploading files to a Zenodo record, creating a new version of a Zenodo deposit, or searching Zenodo records. Covers the full Zenodo REST API workflow — create deposition, upload files via the bucket API, set metadata, publish, version, and search — for both production (zenodo.org) and sandbox (sandbox.zenodo.org).

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Your team has high autonomy — and standups are vague, weekly meetings drift into status reports, and 1:1s produce nothing but "I'm fine." This playbook fixes all three layers at once. What's inside: • Daily Standup system — 3-field format, good sample, 4 COO principles to keep it honest • Weekly Meeting — strict 25-min agenda, Scrum Master rotation, 0–10 pulse check • 1:1 Framework — 9-dimension quantified pulse, 5-group deep question bank, bilateral feedback structure • Diagnostic layer — "stuck-at" detection: info / authority / collaboration / capability / direction • FAQ for 4 common failure modes (dead standups, status-report meetings, "I'm fine" 1:1s, scaling beyond 10 people) 🇨🇳 你的团队自由度很高——但 standup 越来越糊，例会变成汇报，1:1 问不出真话。这套三层 Motivation 操作手册解决的正是这件事：standup 是信息层，例会是对齐层，1:1 是个人层。三件事做好了，motivation 不是管出来的，是长出来的。 🇯🇵 チームの自律性は高いのに、スタンドアップは曖昧で、週次ミーティングは進捗報告になり、1on1では「大丈夫です」しか返ってこない——このプレイブックは、その3層すべてを同時に解決します。 🇰🇷 팀의 자율성은 높은데 스탠드업은 두루뭉술하고, 주간 회의는 진척 보고가 되어버리고, 1:1에서는 진심을 들을 수 없다면 — 이 플레이북이 세 레이어 모두를 동시에 해결합니다. Triggers: "团队 motivation" | "standup 没人写" | "例会变成汇报" | "1:1 问不出真话" | "高自由度团队管理" | "COO 如何管人" | "team motivation" | "standup best practices" | "1on1 framework" | "weekly meeting template" | "チームモチベーション" | "팀 동기부여" | "AI startup team ops" | "remote team alignment" | "engagement下降"

Analyzes feedback logs to identify patterns and suggest improvements to review skills. Use when you have accumulated feedback data and want to improve review accuracy.

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Schema for tracking code review outcomes to enable feedback-driven skill improvement. Use when logging review results or analyzing review quality.

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Fetch unresolved review comments from a PR and evaluate with receive-feedback skill

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Marketingbilder rechtebewusst planen, erzeugen, bearbeiten, optimieren und prüfen. Nutze diesen Skill für Bildbriefings, Produktscreenshots und Mock-ups, generative Bilder, Stock- und Lizenzrouten, Bildbearbeitung, Formate und Komprimierung sowie deutsche Alt-Texte. Klärt Herkunft und Nutzungsrechte vor der Produktion, beachtet Persönlichkeits-, Marken- und Urheberrecht, verlangt Kennzeichnung wo nötig und schließt erfundene Produktansichten und unbelegte Bildaussagen aus. Nicht gedacht für Logos, Design-Systeme und Layoutarbeit.

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DDDにおけるリポジトリの設計ルールとアンチパターンを提供する。集約単位の命名規則、 CQS（Command Query Separation）に基づくメソッド設計、入出力の型制約をチェックする。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にリポジトリ設計の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「リポジトリの設計をレビュー」「Repository名がおかしい」「findByIdの戻り値」 「リポジトリがDTOを返している」「テーブル名でリポジトリを作ってしまった」 「集約単位のリポジトリ」「リポジトリのアンチパターン」「リポジトリのCQS」 といったリポジトリ設計関連リクエストで起動。

华安保险车险周报自动生成器（麦肯锡风格）。将周度车险数据（支持Excel/CSV/JSON/DuckDB）转化为12-13页董事会级经营分析报告。采用问题导向标题、16:9宽屏、四象限/气泡图可视化、深红#a02724配色。报告结构：经营概览、保费进度、变动成本、损失暴露、费用支出，每个章节分机构和分客户类别双维度分析。支持自定义阈值配置和保费计划。触发场景：用户上传车险周报数据文件（.xlsx/.csv/.json/.db），要求生成董事会汇报PPT。

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