let-chains-advisor
81Rust の If-Let 制御フローを簡素化
ネストされたパターンマッチングは、Rust コード内の主要な判断経路を見えにくくすることがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が、より明確な Rust 2024 の制御フローのために let chains を提案するのを支援します。
DataFusion クエリの最適化
遅い DataFusion クエリはコンピューティングリソースを無駄にし、単純なプラン上の問題を見えにくくする可能性があります。このスキルは SQL と DataFrame のパターンをレビューし、具体的なパフォーマンス改善を提案します。
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「datafusion-query-advisor」を使用しています。 クエリがすべてのイベントパーティションをスキャンしてから timestamp でフィルタリングする。
期待される結果:
レビューでは、パーティション列フィルターを追加し、正確性のために timestamp フィルターを維持することを推奨します。また、EXPLAIN でプルーニングを確認することも提案します。
「datafusion-query-advisor」を使用しています。 DataFrame ワークフローが処理前に巨大な結果セットを collect する。
期待される結果:
レビューでは、メモリ負荷を減らすために、バッチのストリーミング、実行前のフィルター適用、必要な列のみの選択を推奨します。
「datafusion-query-advisor」を使用しています。 結合の多いレポートクエリがファクトテーブルとディメンションテーブルで遅く実行される。
期待される結果:
レビューでは、ファクトデータを早期にフィルタリングし、物理プランで結合タイプを確認し、小さいテーブルでブロードキャスト結合を使用できるか検証することを提案します。
All static findings were adjudicated as false positives. Detections came from Markdown code fences, inline SQL/Rust examples, and sample SQL column names. No evidence found for prompt injection, data exfiltration, command execution, or host reconnaissance intent.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/emillindfors-datafusion-query-advisor/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/emillindfors-datafusion-query-advisor?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/emillindfors-datafusion-query-advisor?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/emillindfors-datafusion-query-advisor/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/emillindfors-datafusion-query-advisor.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>EmilLindfors. (2026). datafusion-query-advisor security audit report (audit version 4) [Author version 1.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/emillindfors-datafusion-query-advisor/audits/4@techreport{emillindfors-emillindfors-datafusion-query-advisor-2026,
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大規模な DataFusion ワークロードを実行する前に、不足しているフィルター、広すぎるプロジェクション、高コストな集約、プラン確認項目を見つけます。
DataFrame API の使用状況を確認し、遅すぎるフィルタリング、大規模な collect、回避可能なメモリ負荷を見つけます。
DataFusion ベースのサービスについて、並列処理、メモリ制限、バッチサイズ、ストリーミングの選択をレビューします。
この DataFusion SQL クエリをパフォーマンス上の問題についてレビューしてください。述語プッシュダウン、パーティションプルーニング、プロジェクション、単純な書き換えに注目してください。
この DataFusion DataFrame ワークフローをレビューしてください。遅すぎるフィルター、大規模な collect 呼び出し、不足しているプロジェクション、より安全なストリーミングオプションを特定してください。
この DataFusion EXPLAIN 出力を分析してください。フィルター、プロジェクション、パーティションプルーニング、結合が効率的にプランされているかを説明してください。
この DataFusion ワークロードとランタイム設定をレビューしてください。メモリ、並列処理、バッチサイズ、結合、検証手順に関する変更を優先順位付けしてください。
作成者
EmilLindforsライセンス
MIT
作者バージョン
v1.0.0
Skillstore リビジョン
r1
参照
a06681402992ceae98ba04d54cfd4ab004862696
メンテナンスの新しさ
2026/7/21
利用状況
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ファイル構成
📄 SKILL.md
Rust の If-Let 制御フローを簡素化
ネストされたパターンマッチングは、Rust コード内の主要な判断経路を見えにくくすることがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が、より明確な Rust 2024 の制御フローのために let chains を提案するのを支援します。
Rustのテストカバレッジを改善
テストが不足していると、Rustのエラーパスやエッジケースが保護されないままになります。このスキルはコードとテストをレビューし、的を絞ったカバレッジ改善を提案します。
トレイトパターンでRustのテストモックを構築する
Rustのテストは、データベース、HTTPサービス、実インフラに依存すると、遅くなったり壊れやすくなったりしがちです。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeがトレイトベースのモック、制御された失敗、フィクスチャヘルパーを設計するのに役立ちます。
Rust AWS Lambda 関数を最適化
Rust Lambda 関数は、遅い I/O、コールドスタート、不適切なメモリ設定によってコストを浪費することがあります。このスキルはハンドラーとデプロイ設定をレビューし、具体的な性能改善とコスト改善を提案します。
Rustのポートとアダプター境界を設計する
外部サービスは、インフラストラクチャ上の関心事をドメインコードに漏れ込ませることがあります。このスキルは、依存関係を分離し、テスト可能に保つRustのtraitとアダプターの設計を支援します。
豊かな Rust ドメインモデルを構築する
弱いドメイン層はビジネスルールを分散させ、バリデーションを不整合にします。このスキルは Claude、Codex、Claude Code が表現力のある Rust ドメインモデルを設計するのに役立ちます。
本番データパイプラインの構築
作成者 alirezarezvani
本番環境のデータチームには、パイプライン、品質チェック、オーケストレーションのための信頼性の高いパターンが必要です。このスキルは、モダンなデータスタックにおけるアーキテクチャ、スキャフォールディング、DataOpsプラクティスをガイドします。
Apache Spark ジョブの最適化
作成者 wshobson
遅い Spark ジョブはクラスタ予算を浪費し、分析作業を遅らせます。このスキルは、パーティション、結合、メモリ、キャッシュ、シャッフル動作に関する実践的なチューニングパターンを提供します。
信頼性の高いデータパイプラインを設計する
作成者 sickn33
データチームには、スケール、レイテンシ、品質、ガバナンスの目標を満たすパイプラインが必要です。このスキルは、アーキテクチャ、オーケストレーション、検証、運用をガイドします。
データ駆動型機能の構築
作成者 sickn33
機能開発チームは、明確な根拠や測定可能な成果がないまま変更をリリースすることが少なくありません。このスキルは、分析、A/B testing、計測、ロールアウト、リリース後レビューを支援します。
信頼性の高いMLパイプラインワークフローを構築する
作成者 sickn33
MLチームには、データ準備、トレーニング、検証、デプロイ、監視をつなぐ再現可能なワークフローが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに対して、実践的なMLOpsパイプライン設計とロールアウト判断をガイドします。
データベースワークフローを計画する
作成者 sickn33
データベース作業は、設計、マイグレーション、最適化、運用にまたがることがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code にデータベースタスクのための構造化されたワークフローを提供します。