効率的なデータベースクエリの作成には、SQLおよびNoSQLパターンの深い知識が必要です。このスキルは、適切なパラメータ化を備えた最適化されたクエリを生成し、より良いパフォーマンスのための実行戦略を説明します。

JSONデータは Often comes in complex nested structures that are hard to work with. This skill provides expert guidance for parsing, transforming, validating, and converting JSON for any use case.

データの品質が低いと、システム障害や判断の誤りが発生します。このスキルはJSONスキーマ、データベーススキーマ、カスタムのビジネスルールに基づいてデータを検証し、問題を早期に発見します。重複、外れ値、形式の問題を検出し、詳細な品質レポートを生成します。

CSVファイルにはOften、クリーニングと変換が必要なデータが含まれています。このスキルは、CSVデータを効率的に解析、クリーニング、分析するための包括的なツールと例を提供します。

生データを魅力的なビジュアルストーリーに変換。プロフェッショナルなスタイリングで、棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒートマップ、インタラクティブダッシュボードを作成します。

forループで記述されたデータベースクエリは遅く、メンテナンスの問題を引き起こします。このスキルは、SQLAlchemyの一括操作とリポジトリパターンを使用して、高速でメンテナンス可能なデータベースコードを記述するためのガイドラインを提供します。

大規模なドキュメントセットはコンテキスト制限を超えています。コーパスをナレッジグラフに処理し、数千のドキュメントにわたる効率的なマルチホップ推論と永続的なクエリを可能にします。

AIモデル名は頻繁に変更されます。このスキルはAnthropic、OpenAI、Gemini、Ollamaから最新のモデルリストを取得し、パフォーマンス階層別に分類して最適なモデル選択を支援します。

Excelファイルの手動作業は時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。このスキルは、標準的なPythonライブラリを使用して、スプレッドシートの作成、編集、数式の再計算を自動化します。

古いパターンでRコードを記述すると時間を浪費し、技術的負債を生み出します。このスキルは、tidyverse、rlangメタプログラミング、パッケージ開発の最新のベストプラクティスを提供し、クリーンで効率的なRコードを記述できるようにします。

marimoはコードと出力間で一貫した状態を保証するリアクティブなPythonノートブック環境です。このスキルは、スクリプトとして実行されWebアプリとしてデプロイできるインタラクティブなデータアプリと再現可能なノートブックの構築に関する専門的なガイダンスを提供します。

金融や科学技術計算における浮動小数点誤差を回避します。このスキルはbig.jsを使用して任意精度で数式を評価し、正確な十進数の結果を提供します。

成長チームは指標の整合性と規律ある実験の実行に苦労しています。このスキルは、ユーザーのプライバシーを尊重しながら測定可能な成果を推進する、実証済みの成長ループ、PLG、実験のフレームワークを提供します。

データベーススキーマの変更はエラーが発生しやすく、本番環境を破壊する可能性があります。このスキルは、ワークスペース分離とRow Level Securityポリシーを備えた冪等性のあるSupabaseマイグレーションを作成するための実績のあるパターンを提供します。

ディレクトリ間でビジネス情報が不一致だと、ローカルSEOランキングが損なわれ、顧客を混乱させます。このスキルは、Google ビジネス プロフィール、Apple Maps、Facebook、および30以上のディレクトリ間でNAPデータを完全に同期させ、自動監査とスキーママークアップ生成を提供します。

Webスクレイピングは困難で時間がかかります。Crawl4AIは、検出回避機能を備え、あらゆるWebサイトからコンテンツ、スクリーンショット、PDFを抽出するための6つのインテリジェントモードを提供します。

AlembicはPostgreSQLのパフォーマンスへの影響を考慮せずにマイグレーションを生成します。このスキルは、データベースマイグレーションをレビューし、一般的なパフォーマンスの落とし穴を回避する効率的なクエリを作成するためのパターンを提供します。

シミュレーション用の初期分子構造の構築には、正確な空間制約が必要です。Packmolは重なり防止機能付きで分子配置を自動化し、ボックス、球、円筒、平面など多様なシミュレーション要件に対応します。

セッション结束时、エージェントはすべての知識を失います。このスキルは、エンティティの知識を保存し、関係を追跡し、セッションをまたいだ時間的クエリを可能にする階層的メモリアーキテクチャのパターンを提供します。

体系的なバイアスのため、信頼性の高いLLM評価システムの構築は困難です。このスキルは、直接スコアリング、ペアワイズ比較、バイアス緩和のための本番環境 готов patterns を提供し、信頼できる自動評価パイプラインを作成します。