📦
dead-code-detector
79清理前找出死碼
未使用的程式碼會拖慢審查並增加維護風險。此技能可協助 Claude、Codex 和 Claude Code 識別移除候選項，並提供審查指引。
コーディング＆開発 表示
スキル seed-data-generator
📦
seed-data-generator
コンテンツリビジョン r1 高リスク ⚙️ 外部コマンド📁 ファイルシステムへのアクセス
產生逼真的資料庫種子資料
團隊在開發、測試和展示時，需要可信的資料庫記錄，又不暴露客戶資料。此 skill 可協助建立具備真實情境的關聯式種子資料腳本與 ORM seeders。
対応: Claude Codex Code(CC)
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
自分のエージェントでインストール
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。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "seed-data-generator" from https://skillstore.io/skills/curiouslearner-seed-data-generator.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/curiouslearner-seed-data-generator/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.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。
エージェントが読めるリソース
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。
テストする
「seed-data-generator」を使用しています。 包含使用者、分類、產品、訂單和訂單項目的電子商務 schema。
期待される結果:
- 依父層優先排序的種子資料計畫，涵蓋分類、使用者、產品、訂單和訂單項目。
- 逼真的訂單總額、狀態、時間戳記和產品關聯。
- 關於執行 seeder 前安全清理和環境檢查的注意事項。
「seed-data-generator」を使用しています。 包含組織、使用者、專案和角色的 SaaS schema。
期待される結果:
- 包含新創、小型、中型和企業組織的租戶分布計畫。
- 符合各租戶規模的角色指派、專案擁有權和活動日期。
「seed-data-generator」を使用しています。 需要包含邊界案例的可重複 QA fixtures 請求。
期待される結果:
- 使用固定 faker seeds 和受控記錄數量的 fixture 策略。
- 用於測試覆蓋率的 happy path、空狀態、高資料量和邊界記錄。
セキュリティ監査
高リスクv9 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く
All static findings are false positives caused by markdown fences, JavaScript template strings, relative imports, and SQL/Python syntax in examples. I found one contextual risk: several examples clear database tables before seeding, which could cause data loss without production guards.
1
スキャンされたファイル
913
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視
確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)
高
Destructive Seed Examples Can Delete Data
The examples clear user, product, order, category, and review tables before seeding. Copied into production without guards, this can cause data loss.
The table deletion calls are explicit and appear in two framework examples. The skill also warns against production seeding, so the risk is contextual.
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (35)
SKILL.md:48-54 SKILL.md:54-59 SKILL.md:59-149 SKILL.md:149-152 SKILL.md:152-258 SKILL.md:258-263 SKILL.md:263-321 SKILL.md:321-339 SKILL.md:339-420 SKILL.md:420-422 SKILL.md:422-429 SKILL.md:429-431 SKILL.md:431-434 SKILL.md:434-437 SKILL.md:437-466 SKILL.md:466-482 SKILL.md:482-515 SKILL.md:515-518 SKILL.md:518-520 SKILL.md:520-523 SKILL.md:523-528 SKILL.md:528-639 SKILL.md:639-641 SKILL.md:641-644 SKILL.md:644-647 SKILL.md:647-712 SKILL.md:712-717 SKILL.md:717-792 SKILL.md:792-795 SKILL.md:795-853 SKILL.md:853-861 SKILL.md:861-882 SKILL.md:882-893 SKILL.md:893-896 SKILL.md:896-902
📁 ファイルシステムへのアクセス (3)
監査者: codex 監査履歴を表示 →
このレポートを共有・引用
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。
レポートリンクをコピー
https://skillstore.io/skills/curiouslearner-seed-data-generator/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/curiouslearner-seed-data-generator?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/curiouslearner-seed-data-generator?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/curiouslearner-seed-data-generator/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/curiouslearner-seed-data-generator.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
CuriousLearner. (2026). seed-data-generator security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/curiouslearner-seed-data-generator/audits/9BibTeX形式の引用
@techreport{curiouslearner-curiouslearner-seed-data-generator-2026,
author = {CuriousLearner},
title = {seed-data-generator security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/curiouslearner-seed-data-generator/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "seed-data-generator security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "CuriousLearner"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/curiouslearner-seed-data-generator/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:curiouslearner-seed-data-generator:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 中 55
アーキテクチャ
85
保守性
85
コンテンツ
70
コミュニティ
74
仕様準拠
作成できるもの
建立本機開發資料
為本機資料庫產生相關聯的使用者、產品、訂單和評論。
準備回歸測試 Fixtures
建立多樣化記錄，用於工作流程測試、邊界案例和可重複的測試執行。
建立安全的展示資料集
建立逼真的展示內容，不使用客戶記錄或敏感的生產資料。
これらのプロンプトを試す
建立簡單 SQL Seeds
Use seed-data-generator to create 25 users and 50 products for PostgreSQL. Include assumptions and insert order.
建立 ORM Seeder
Create a Prisma seeder for users, products, orders, and order items. Use faker data and preserve relationships.
建立逼真情境模型
Design seed scenarios for a SaaS app with organizations, roles, projects, and realistic activity patterns.
設計安全工作流程
Review this schema and propose a safe seeding workflow with environment guards, transactions, seed values, and rollback steps.
ベストプラクティス
- 從少量記錄開始，待 constraints 通過後再擴大規模。
- 當測試需要可重複結果時，使用固定的 faker seeds。
- 將破壞性清理限制在環境防護和備份之後。
回避
- 不要在生產資料庫上執行產生的 seeders。
- 不要忽略外鍵順序或唯一 constraints。
- 當假資料足夠時，不要使用真實客戶資料。
よくある質問
這個 skill 可以產生 SQL 和 ORM seeders 嗎？
可以。它包含 SQL、Prisma、TypeORM、Django 和 Factory Boy 模式。
它會自動檢查我的資料庫嗎？
不會。請提供 schema、models 或資料表詳細資訊，才能得到準確輸出。
它可以維持資料表之間的關聯嗎？
可以。它會先規劃父資料表，再規劃子資料表，並保留外鍵。
產生的資料對展示用途安全嗎？
它會避免使用真實客戶記錄，但在公開展示前仍應審查假的個人資料。
我可以讓結果可重複嗎？
可以。請要求使用固定 faker seeds 和穩定的記錄數量。
我應該在生產環境執行清理步驟嗎？
不應該。清理步驟只應在開發或 staging 中使用，並搭配明確防護措施。
開発者情報
作成者
CuriousLearner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
02f077c174c5335e2f5d02ca15e77b70d9543e58
メンテナンスの新しさ
2026/7/18
利用状況
6 ダウンロード · 218 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
CuriousLearner のその他のスキル
すべて表示📦
code-reviewer
78審查程式碼品質與安全性
當審查者時間不足時，程式碼審查可能會遺漏安全性、測試與可維護性問題。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 進行結構化審查，並產出按優先順序排列的發現項目。
コーディング＆開発 表示
📦
dependency-updater
78安全地稽核相依套件更新
相依套件更新可能隱藏重大變更與緊急安全需求。此技能會檢閱專案 manifest、摘要更新風險，並建議安全升級的順序。
DevOps＆インフラ 表示
📦
refactor-assistant
78透過結構化指引安全地重構程式碼
當變更範圍很廣或說明不清時，重構可能會引入錯誤。此技能可協助 Claude、Codex 和 Claude Code 規劃並套用更安全的漸進式改善。
コーディング＆開発 表示
📦
performance-profiler
78分析應用程式效能瓶頸
緩慢的程式碼可能隱藏在演算法、渲染、資料庫查詢和 bundles 之中。此技能會檢視原始碼模式，並產出依優先順序排列的最佳化建議。
コーディング＆開発 表示
📦
log-analyzer
78更快速地分析應用程式日誌
日誌檔案中隱藏著服務故障、錯誤激增和緩慢請求。此技能會將原始日誌轉換為結構化發現、時間軸和實用的修復建議。
DevOps＆インフラ 表示
関連スキル
すべて表示📦
supabase-postgres-best-practices
80最佳化 Supabase Postgres 效能
作成者 supabase
查詢緩慢與結構漂移會讓 Postgres 應用程式難以擴展。此技能為 AI 代理提供以 Supabase 為基礎的索引、RLS、連線池與診斷規則。
データ＆アナリティクス 表示
📦
sql-query-builder
80從自然語言建立 SQL 查詢
作成者 zhangchenlai-dev
根據商業需求撰寫正確的 SQL 可能耗時且容易出錯。此技能可協助將需求轉換為 SQL、審查執行計畫，並建議查詢改進方式。
データ＆アナリティクス 表示
📦
database-schema-designer
79設計可靠的資料庫結構描述
作成者 ArieGoldkin
不良的結構描述會拖慢團隊並造成資料缺陷。此技能會引導正規化模型、NoSQL 權衡、索引、約束條件，以及安全遷移。
データ＆アナリティクス 表示
📦
testing
85建構可靠的測試自動化
作成者 89jobrien
薄弱的測試會拖慢發布並掩蓋回歸問題。此技能可引導測試策略、TDD、自動化、覆蓋率審查，以及 Playwright 網頁檢查。
コーディング＆開発 表示
📦
senior-backend
82打造可靠的後端 API
作成者 alirezarezvani
後端專案通常需要在 API、資料庫、安全性與部署之間進行一致的規劃。此技能透過簡單的輔助指令碼與參考資料，為 Claude、Codex 和 Claude Code 提供結構化的後端指引。
コーディング＆開発 表示
📦
testing-patterns
81在整個程式碼庫中規劃可靠測試
作成者 0xDarkMatter
這項技能協助團隊選擇測試策略、mock、資料 fixture、覆蓋率 gate 和 CI 模式，而不混淆測試範圍。它為 Claude、Codex 和 Claude Code 提供針對單元、整合、端對端、TDD 與管線測試的結構化指引。
コーディング＆開発 表示