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搜索 SQL ，共找到 288 条记录
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零停机数据库迁移计划

database-migration-plan
mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能用于生成完整的、零停机（Zero-Downtime）的数据库迁移方案。它采用业界标准的“扩展/收缩”（Expand/Contract）模式，详细规划了多阶段的变更流程、SQL脚本、回滚步骤和部署手册，确保在大型数据库升级过程中保持数据一致性和应用可用性。
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数据库模式设计与建模

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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该技能用于生成完整的数据库模式设计文档，涵盖实体关系图（ER图）、详细的SQL DDL语句、约束分析、索引策略和访问模式优化。适用于设计新数据库、记录现有架构或对复杂数据关系进行建模。
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SQL查询解释与优化工具

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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这是一个全面的SQL查询管理工具。它可以将复杂的SQL查询用通俗的语言进行解释，帮助非技术人员理解数据逻辑；通过识别性能瓶颈来优化缓慢查询；根据自然语言描述生成SQL代码；还能输出详细的查询文档和数据字典。支持PostgreSQL、MySQL等主流数据库方言。
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HashiCorp Vault动态密钥管理

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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利用HashiCorp Vault的动态密钥功能，自动为数据库凭证、AWS IAM密钥和PKI证书生成和管理短期、临时的凭证。这彻底消除了静态密钥存储的风险，是实现零信任安全架构和满足合规性要求的关键技术。
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输入边界数据验证协议

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本协议旨在为所有数据入口（如API请求体、用户输入、环境变量、Webhook等）建立严格的边界层。它要求执行四阶段流程：边界检测、信任分类、强制过滤（类型校验、模式校验、清洗）和最终自检。核心目的是确保不受信任的数据在进入业务逻辑前都经过彻底净化，从而有效防止SQL注入、XSS等安全漏洞和运行时崩溃。
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使用NetExec进行横向移动与后渗透

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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NetExec是一个功能强大的协议导向工具，专用于渗透测试，用于评估和利用Windows及Active Directory环境。它通过SMB、WinRM、LDAP和MSSQL等协议进行身份验证，实现横向移动。核心功能包括密码喷洒、网络枚举、远程命令执行以及在后渗透阶段转储关键凭证（如SAM、LSA、NTDS）。
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SQL查询成本及性能审计器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一款静态SQL分析工具，用于审计代码中的成本和性能反模式（如全表扫描、笛卡尔积）。它能为BigQuery、Snowflake等数据仓库生成健康评分（0-100），并输出一份包含具体修复方案和预估节省成本的改进计划。是进行FinOps和数据质量保障的理想工具。
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Drizzle迁移冲突诊断与修复

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于诊断、修复和预防多开发人员环境下的Drizzle Kit数据库迁移冲突。它解决了由于合并分支、变基或PR更新导致的迁移文件（如`_journal.json`或`snapshot.json`）冲突问题，帮助确保数据库模式演进的稳定性和代码仓库的同步性。
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PostgreSQL交互式终端参考指南

postgresql-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南是PostgreSQL强大交互式终端psql的详细参考手册。它涵盖了从命令行连接配置（包括使用~/.pgpass的最佳实践），到执行SQL查询，再到使用\d等命令进行数据库对象检查，以及数据导入导出等操作的完整流程和最佳实践。
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监控调优代理：降低告警噪音

tune-monitor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能是一个监控调优代理，用于分析Monte Carlo监控报告和配置。它可以针对指标、自定义SQL、验证和表监控，识别告警模式，并推荐具体的配置更改，从而降低误报和告警疲劳，同时不丢失关键信号。
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Android与KMP清洁架构实践

android-clean-architecture
affaan-m/ECC
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本指南详细介绍了如何在Android和Kotlin Multiplatform (KMP)项目中应用清洁架构模式。内容涵盖了模块结构设计、依赖关系规则、UseCase和Repository的最佳实践，以及使用Room、SQLDelight和Ktor等技术栈构建健壮的数据层。帮助开发者实现关注点分离，提高代码的可维护性和复用性。
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AI成本与使用量追踪

cost-tracking
affaan-m/ECC
483
本技能用于分析和报告AI模型的运行成本、Token使用量和预算。它通过查询本地SQLite数据库，帮助用户详细追踪历史支出、进行项目或工具级别的成本归因，是进行AI资源财务审计和预算管理的利器。
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