prompt-engineering-patterns
86本番環境向けLLMプロンプトを最適化
LLMプロンプトは、指示、例、評価基準が不明確なために失敗することがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code、および同様のツールでプロンプトを改善するためのテンプレートとワークフローを提供します。
信頼性の高いdbt変換モデルを構築する
dbtプロジェクトは、テスト、ドキュメント化、スケーリングが難しくなりがちです。このスキルは、モデルレイヤー、テスト、ドキュメント、マクロ、インクリメンタルビルドのための再利用可能なパターンを提供します。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "dbt-transformation-patterns" from https://skillstore.io/skills/wshobson-dbt-transformation-patterns.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/wshobson-dbt-transformation-patterns/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「dbt-transformation-patterns」を使用しています。 payments、customers、orders向けのdbtレイアウトが必要です。
期待される結果:
「dbt-transformation-patterns」を使用しています。 注文ファクトテーブルを毎日再構築するのに時間がかかりすぎます。
期待される結果:
「dbt-transformation-patterns」を使用しています。 複数のモデルでセントからドルへの計算が繰り返されています。
期待される結果:
I reviewed SKILL.md and found no evidence of malicious intent, prompt injection, data exfiltration, or executable payloads. All static findings are false positives caused by Markdown fences, inline code, dbt SQL/YAML examples, standard dbt CLI examples, and documentation URLs. No semantic security findings were identified.
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/wshobson-dbt-transformation-patterns/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/wshobson-dbt-transformation-patterns?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/wshobson-dbt-transformation-patterns?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/wshobson-dbt-transformation-patterns/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/wshobson-dbt-transformation-patterns.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>wshobson. (2026). dbt-transformation-patterns security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/wshobson-dbt-transformation-patterns/audits/8@techreport{wshobson-wshobson-dbt-transformation-patterns-2026,
author = {wshobson},
title = {dbt-transformation-patterns security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/wshobson-dbt-transformation-patterns/audits/8},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "dbt-transformation-patterns security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "wshobson"
date-released: "2026-07-07"
url: "https://skillstore.io/skills/wshobson-dbt-transformation-patterns/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:wshobson-dbt-transformation-patterns:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
変換を構築する前に、モデルフォルダー、命名規則、マテリアライゼーションのデフォルトを定義します。
重要なモデルに、ソース鮮度、一意性、not-null、リレーションシップ、最新性、accepted-valueテストを追加します。
再構築コストが高い大規模テーブル向けに、インクリメンタルパターンと開発フィルターを選択します。
dbt transformation patterns skillを使用して、私のソース、ステージングモデル、中間ロジック、マートのプロジェクト構造を設計してください。命名規則とドキュメントファイルの配置場所も含めてください。
dbt transformation patterns skillを使用して、これらのdbtモデルに推奨されるテストを提案してください: [list models and key columns]。ソース鮮度、主キー確認、リレーションシップ、accepted valuesを含めてください。
dbt transformation patterns skillを使用して、私のモデル内の繰り返し変換ロジックを特定し、dbtマクロまたは中間モデルを提案してください。可読性とリネージュに関するトレードオフを説明してください。
dbt transformation patterns skillを使用して、大規模なファクトテーブル向けのインクリメンタル戦略を選択してください。遅れて到着するデータ、パーティショニング、ユニークキー、スキーマ変更、full-refreshの挙動を考慮してください。
作成者
wshobsonライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
36e07d5e13068e5be64447e8f20b427cf2cbd21a
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
10 ダウンロード · 268 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
本番環境向けLLMプロンプトを最適化
LLMプロンプトは、指示、例、評価基準が不明確なために失敗することがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code、および同様のツールでプロンプトを改善するためのテンプレートとワークフローを提供します。
コンテキスト駆動開発を管理する
AI支援プロジェクトでは、プロダクト目標、スタック選定、ワークフロールールが散在すると一貫性が失われます。このスキルは、Conductor のコンテキスト成果物を通じて Claude、Codex、Claude Code を導きます。
スタートアップ向け財務モデルを構築する
スタートアップチームは、採用、資金調達、資金使途を計画する前に、明確な予測を必要とします。このスキルは、収益、コスト、ランウェイ、シナリオを実務的な財務計画アウトプットとして整理します。
意思決定を促進するKPIダッシュボードを設計する
チームは多くの数値を表示するだけで、行動につながらないダッシュボードを作りがちです。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeが意味のあるKPIを選定し、ビューを構成し、指標を明確に提示するのに役立ちます。
非難しないインシデント事後分析を書く
インシデントレビューは、一貫性がなくなったり、非難に焦点が当たったり、実行に移しにくくなったりしがちです。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が、明確なタイムライン、根本原因、担当者を含む構造化された事後分析を作成するのに役立ちます。
明確なデータストーリーを構築
生の指標だけでは、ステークホルダーを説得したり意思決定を支援したりするには不十分なことがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が分析を明確なナラティブ、ビジュアル、推奨事項へと整理するのを支援します。
信頼性の高いデータパイプラインを構築する
作成者 davila7
データチームには、信頼性の高いパイプライン、明確なデータモデル、再現可能な運用が必要です。このスキルは、アーキテクチャ、品質チェック、オーケストレーション、パフォーマンスチューニング、DataOpsプラクティスをガイドします。
データ品質フレームワークを構築する
作成者 sickn33
データチームには、データがレポートやプロダクトに到達する前に信頼できるチェックが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が検証スイート、dbt テスト、データ契約を設計するのを支援します。
Logseq Datascript スキーマを説明する
作成者 C0ntr0lledCha0s
Logseq DB グラフは、クラス、プロパティ、ノードがエンティティを共有するため、モデル化が難しい場合があります。このスキルはスキーマを説明し、クラス、プロパティ、クエリ設計をガイドします。
本番データベーススキーマを設計する
作成者 softaworks
チームには、データ整合性を保ち、プロダクトの成長に合わせて高速性を維持できるスキーマが必要です。このスキルは、ドメイン要件を、インデックス、制約、移行ガイダンスを含むSQLまたはMongoDB設計に変換します。
CloudBaseデータモデルの作成
作成者 tencentcloudbase
複雑なスキーマ作業には、明確なエンティティ境界と関係が必要です。このスキルは、MermaidモデルとCloudBaseデータモデルツールの使用を通じて、Claude、Codex、Claude Codeをガイドします。
データパイプラインと品質チェックの調整
作成者 Brownbull
データパイプラインの作業は、取り込み、特徴量、品質、レポート作成を別々に計画すると一貫性を失うことがあります。このスキルは、パイプラインのコンテキスト、品質ゲート、リネージ、引き継ぎを中心にデータタスクを整理します。