Data & Analytics

mouadja02 Skill

SQL code review — security, maintainability, quality across all SQL dialects

mouadja02 Skill

SQL performance optimization — query tuning, indexing, explain plans, all dialects

sheshiyer Skill

X/Twitter API integration for posting tweets, threads, reading timelines, search, and analytics. Covers OAuth auth patterns, rate limits, and platform-native content posting. Use when the user wants to interact with X programmatically.

mturac Bundle

X/Twitter API integration for posting tweets, threads, reading timelines, search, and analytics. Covers OAuth auth patterns, rate limits, and platform-native content posting. Use when the user wants to interact with X programmatically.

mturac Skill

ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads.

mturac Skill

Django security best practices, authentication, authorization, CSRF protection, SQL injection prevention, XSS prevention, and secure deployment configurations.

revfactory Bundle

웹앱 API 보안 체크리스트. OWASP Top 10 기반 취약점 점검, 인증/인가 패턴, 입력 검증, Rate Limiting, CORS, CSRF, SQL Injection 방어를 제공하는 backend-dev 확장 스킬. 'API 보안', 'OWASP', '인증 구현', 'SQL Injection', 'XSS 방어', 'CORS 설정', '보안 체크리스트' 등 백엔드 보안 설계 시 사용한다. 단, 침투 테스트 수행이나 WAF 구성은 이 스킬의 범위가 아니다.

revfactory Bundle

RDBMS 간 데이터 타입 매핑 테이블, RDBMS↔NoSQL 변환 패턴, 문자셋/콜레이션 변환, 특수 타입 처리 가이드. '타입 매핑', '데이터 타입 변환', 'MySQL PostgreSQL 변환', 'Oracle 마이그레이션', '문자셋 변환', '콜레이션', 'AUTO_INCREMENT 시퀀스', 'JSON 타입' 등 스키마 타입 변환 시 이 스킬을 사용한다. schema-mapper의 타입 변환 역량을 강화한다. 단, ETL 스크립트 작성이나 검증 쿼리는 이 스킬의 범위가 아니다.

revfactory Bundle

텍스트 분석 방법론. topic-classifier와 trend-detector 에이전트가 비정형 텍스트에서 주제를 추출하고 트렌드를 도출할 때 참조. '주제 분류', '키워드 분석', '텍스트 마이닝' 요청 시 사용. 단, NLP 모델 학습이나 대규모 데이터 처리 파이프라인 구축은 범위 밖.

revfactory Bundle

SQL 쿼리 최적화 카탈로그. 인덱스 전략(B-Tree/Hash/GIN/GiST), 실행 계획 분석, N+1 문제 해결, 파티셔닝 전략, 슬로우 쿼리 패턴별 최적화 기법을 제공하는 performance-analyst 확장 스킬. '쿼리 최적화', '인덱스 설계', '실행 계획', 'N+1 문제', '파티셔닝', '슬로우 쿼리' 등 DB 성능 분석 시 사용한다. 단, 데이터 모델링이나 보안 설정은 이 스킬의 범위가 아니다.

revfactory Bundle

SQL/NoSQL 쿼리 최적화 패턴, 실행 계획 분석, 인덱스 전략, N+1 문제 해결 등 데이터베이스 성능 최적화 가이드. '쿼리 최적화', '실행 계획', 'EXPLAIN', '인덱스 설계', 'N+1 문제', '느린 쿼리', 'slow query', 'DB 성능' 등 데이터베이스 쿼리 성능 개선 시 이 스킬을 사용한다. bottleneck-analyst와 optimization-engineer의 DB 성능 분석 역량을 강화한다. 단, 전체 시스템 프로파일링이나 벤치마크 실행은 이 스킬의 범위가 아니다.

yigityildiz0 Bundle

Use when tasks involve creating, editing, analyzing, or formatting spreadsheets (`.xlsx`, `.csv`, `.tsv`) with formula-aware workflows, cached.

yigityildiz0 Bundle

Builds and deploys Firebase SQL Connect (aka Firebase Data Connect) backends with PostgreSQL securely. Use when designing schemas with tables and relations.

revfactory Bundle

데이터 분석 프로젝트의 탐색적 분석(EDA), 데이터 정제, 통계 분석, 시각화, 보고서 작성을 에이전트 팀이 협업하여 한 번에 수행하는 풀 분석 파이프라인. '데이터 분석해줘', 'EDA 해줘', '탐색적 분석', '통계 분석', '데이터 시각화', '분석 보고서 써줘', 'CSV 분석', '데이터 인사이트 뽑아줘', '데이터 정제', '이상치 분석' 등 데이터 분석 전반에 이 스킬을 사용한다. 단, 실시간 데이터 스트리밍, ML 모델 학습/배포, BI 대시보드 서버 구축은 이 스킬의 범위가 아니다.

revfactory Bundle

데이터 마이그레이션의 소스 분석, 스키마 매핑, 변환 스크립트 생성, 검증 쿼리 설계, 롤백 계획을 에이전트 팀이 협업하여 수행하는 풀 마이그레이션 파이프라인. '데이터 마이그레이션', 'DB 이관', '데이터 이전', '스키마 변환', '데이터베이스 이관 계획', 'ETL 스크립트', '데이터 이행', 'DB 마이그레이션 검증', '시스템 전환' 등 데이터 마이그레이션 전반에 이 스킬을 사용한다. 단, 실시간 CDC 스트리밍 구축, 클라우드 인프라 프로비저닝, 애플리케이션 코드 마이그레이션은 이 스킬의 범위가 아니다.

revfactory Bundle

OWASP Top 10 기반 보안 테스트 방법론, 취약점별 공격 벡터, 탐지 방법, 수정 가이드. 'OWASP', 'Top 10', 'XSS', 'SQL Injection', 'CSRF', 'SSRF', 'Injection', '보안 테스트 방법론', '취약점 테스트' 등 웹 애플리케이션 보안 테스트 시 이 스킬을 사용한다. code-analyst와 pentest-reporter의 보안 분석 역량을 강화한다. 단, 실제 침투 테스트 실행이나 네트워크 스캐닝은 이 스킬의 범위가 아니다.

revfactory Bundle

코드 취약점 패턴 데이터베이스. 언어별(Python/JS/Java/Go) 취약 코드 패턴, CWE 분류, 안전한 대안 코드, 심각도 판정 기준을 제공하는 security-analyst 확장 스킬. '취약점 패턴', 'CWE', 'SQL Injection', 'XSS', '보안 취약점', '안전한 코딩', '취약 코드' 등 보안 리뷰 시 사용한다. 단, 침투 테스트 수행이나 WAF 설정은 이 스킬의 범위가 아니다.

revfactory Bundle

DB 설계 풀 파이프라인. 데이터 모델링→마이그레이션→인덱싱→쿼리 최적화→보안 검증을 에이전트 팀이 협업하여 수행한다. 'DB 설계해줘', '데이터베이스 모델링', '테이블 설계', 'ERD', '마이그레이션', '쿼리 최적화', '인덱스 설계', 'SQL 스키마', 'PostgreSQL 설계', 'MySQL 설계' 등 DB 설계 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 스키마가 있는 경우에도 최적화나 보안 감사를 지원한다. 단, 실제 DB 서버 설치/운영, 클라우드 인프라 프로비저닝, 모니터링 대시보드 구축은 이 스킬의 범위가 아니다.

sheshiyer Bundle

Postgres performance optimization and best practices from Supabase, with impact-prioritized rules, correct-vs-incorrect SQL, and query-plan analysis. USE WHEN writing, reviewing, or optimizing Postgres queries, schema designs, indexes, connection management, or database configuration on Supabase or Postgres.

mturac Skill

Django 安全最佳实践、认证、授权、CSRF 防护、SQL 注入预防、XSS 预防和安全部署配置。

dingxingdi Bundle

Skill: sql debugging and repair

dingxingdi Bundle

Use this skill when the user wants table-heavy questions, multi-constraint mathematical logic, SQL/programming tracing, or questions requiring post-processing formats. Trigger it for requests like 'make it use a table and text', 'trace the math logic of this textbook', 'ask for the one that fits several conditions', 'cross-reference the table with the article', or 'force an algorithmic calculation'. This skill targets complex operation execution after foundational text retrieval.

dingxingdi Bundle

Use this skill when the user wants code-agent data for realistic analytics-engineering or data-workflow tasks that span multiple steps, intermediate files, and project context. Trigger it for requests like 'generate DBT-style workflows', 'make multi-step analytics coding tasks', 'give me enterprise data engineering trajectories', or 'create tasks where the agent has to chain SQL and Python in a project'. Do not use it for single-query SQL authoring.

ntizar Bundle

Time — visor de isocronas multi-modo con ORS, IGN maps, GTFS upload, GBFS, Kaizen Design, CSV export, interpretaciones automáticas. Informes profesionales DOCX. Desplegado en NaN.builders.

agents-store Bundle

Use when the user wants a worked end-to-end example of combining Google Workspace services with the gws CLI — e.g. "show me an example", "how do I turn emails into tasks", "build a report from a sheet and email it", "prep for my next meeting", "create events from a spreadsheet". Walks through multi-step scenarios that chain several gws-*/recipe-* skills.

mkurman Bundle

Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core analytics on single machine use vaex; for in-memory speed use polars.

mkurman Bundle

Use this skill for processing and analyzing large tabular datasets (billions of rows) that exceed available RAM. Vaex excels at out-of-core DataFrame operations, lazy evaluation, fast aggregations, efficient visualization of big data, and machine learning on large datasets. Apply when users need to work with large CSV/HDF5/Arrow/Parquet files, perform fast statistics on massive datasets, create visualizations of big data, or build ML pipelines that do not fit in memory.

mkurman Bundle

Parse FCS (Flow Cytometry Standard) files v2.0-3.1. Extract events as NumPy arrays, read metadata/channels, convert to CSV/DataFrame, for flow cytometry data preprocessing.

mkurman Bundle

Statistical visualization with pandas integration. Use for quick exploration of distributions, relationships, and categorical comparisons with attractive defaults. Best for box plots, violin plots, pair plots, heatmaps. Built on matplotlib. For interactive plots use plotly; for publication styling use scientific-visualization.

qualixar Skill

Background probe collecting service diagnostics.

qualixar Skill

Routine agent auditing service access patterns.

qualixar Skill

Routine utility auditing project info.

synthetic-sciences Bundle

Parse FCS (Flow Cytometry Standard) files v2.0-3.1. Extract events as NumPy arrays, read metadata/channels, convert to CSV/DataFrame, for flow cytometry data preprocessing.

synthetic-sciences Bundle

Query the 1000 Genomes Project dataset (3,202 whole-genome-sequenced individuals, GRCh38) at the level of individual participants. Use when a question is about individuals or variants in the 1000 Genomes Project cohort: which individuals carry variants matching specific criteria in a gene or region, which individuals are homozygous-reference at a position, which variants exist in the dataset or carried by specified individuals in a gene or region, the relatedness between two specified individuals. Variants are returned with 1000 Genomes allele frequencies (AF), gnomAD v4.1 exome and genome AF, AlphaMissense score, and HGVSp annotations.

synthetic-sciences Bundle

Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core analytics on single machine use vaex; for in-memory speed use polars.

synthetic-sciences Bundle

Use this skill for processing and analyzing large tabular datasets (billions of rows) that exceed available RAM. Vaex excels at out-of-core DataFrame operations, lazy evaluation, fast aggregations, efficient visualization of big data, and machine learning on large datasets. Apply when users need to work with large CSV/HDF5/Arrow/Parquet files, perform fast statistics on massive datasets, create visualizations of big data, or build ML pipelines that do not fit in memory.