「db」の検索結果

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

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.

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。

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.

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。

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。

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。

Generates audit trail infrastructure for entities. Implements IAuditable interface, EF Core SaveChanges interceptor, and automatic population of CreatedAt, UpdatedAt, CreatedBy, and UpdatedBy fields.

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。

User researcher — interviews, personas, Jobs-to-Be-Done, and customer feedback synthesis. Use when asked to "run user interviews", "build personas", "synthesize feedback", or "find the job-to-be-done".

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 guide for high-performance Vector Databases, Deep RAG architectures, pgvector 0.8+ HNSW, Reciprocal Rank Fusion (RRF), Cross-Encoder Re-ranking, and Late Chunking / Panduan ahli Vector DB, arsitektur Deep RAG, pgvector HNSW, RRF, dan Re-ranking.

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。

Updated to be the unified database skill covering ORM, migrations, edge DBs, and Supabase CLI / Keahlian database terpadu untuk ORM, migrasi, edge DB, dan Supabase CLI.

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。

Climate physics, forcing, feedback, and attribution. Covers the greenhouse effect and radiative forcing, climate sensitivity, fast and slow feedbacks, the paleoclimate record, detection and attribution science, regional climate impacts, and the distinction between weather, climate variability, and forced climate change. Use when reasoning about global warming mechanisms, interpreting temperature or CO2 records, evaluating attribution claims for extreme events, or distinguishing signal from natural variability.

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。

Interpersonal communication theory and practice for one-on-one and small group interaction. Covers communication models (linear, transactional, constructivist), self-disclosure and Johari Window, relational dialectics, communication climate, supportive versus defensive communication, feedback models, and adapting style across relationships and contexts. Use when analyzing communication dynamics, improving relationships, giving feedback, or understanding communication breakdowns between individuals.

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。

Obtain or reuse a Prisma Postgres database and connect an application. Use when the user needs a database and has none configured ("I need a database", "add a Postgres database", "set up a database for this app"), runs or mentions `create-db` or `npx create-db`, or asks to set up or connect Prisma Postgres, including in v0 and the Vercel Marketplace. Hands Prisma ORM configuration to prisma-orm-setup; reuses an existing connection first and honors an explicit provider, driver, alternative ORM, or database-only choice.

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。

Set up Prisma ORM in an application, connect its database, or troubleshoot the connection of an existing Prisma 6, 7, or 8 app. Defaults new applications to Prisma ORM 8 and loads the package-owned prisma-8 skill; keeps existing Prisma 6/7 apps on their version with provider references for PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server, CockroachDB, MongoDB, and Prisma Postgres.

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。

Industrial communication protocols for Zephyr RTOS. Covers Modbus RTU (serial), Modbus TCP (Ethernet/Wi-Fi), and CANopen basics. Trigger when building factory automation controllers, industrial sensors, or medical equipment interfaces.

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。

Interleave layer bridging the BigQuery cluster to plurigrid/asi. Routes BigQuery queries through asi's DuckDB stack, wires patent search into asi knowledge graph, connects Looker Studio dashboards to CatColab, and feeds BigQuery ML into the lolita physics emulation pipeline.

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。

Unified messaging via three access tiers — MCP (live API), beeper-cli (authenticated CLI), and direct SQLite→DuckDB (full archive). Search, analyze, and act across all networks.

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。

> Persistent belief revision log wiring in-memory AGM BeliefSet to DuckDB time-travel storage. Triggers: belief revision, AGM postulates, time-travel query, belief history, AS-OF queries on propositions, persistent belief state, append-only belief log. >>>>>>> origin/main

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。

Optimize AgentDB with quantization, HNSW tuning, caching, batch ops, and pruning.

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。

Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.

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。

Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.

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。

Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

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。

Advanced AgentDB: QUIC sync, multi-database, hybrid search, MMR, context synthesis.

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。

Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.

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。

Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.

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。