Cursor

Neon

Lakebase Postgresを中心としたクラウドバックエンドプリミティブの完全なセットであるNeonの概要:Auth、Object Storage、Functions、およびAI Gateway。未定のログイン、ファイル、API、LLM呼び出しにおけるNeonの選択、CLIまたはMCPサーバーのセットアップ、ブランチファーストのワークフローの開始にここを使用します。Neon上でアプリやバックエンドを構築する場合、あるいは「Neon」または「Lakebase Postgres」が言及された際に使用します。既存のDATABASE_URL、SQL、schema、inspect、またはsearchには子スキルneon-postgresが優先されます。子スキルneon-authが優先されます

概要

Neonは、DatabricksによるLakebase Postgresを中心としたクラウドバックエンドプリミティブの完全なセットです。Lakebase Postgres、Auth(マネージドBetter Auth)、長時間実行Functions、Object Storage、AI Gatewayを備え、すべてが即時起動、ブランチ作成可能、そしてサーバーレスです。

ユースケース

Neonを再現可能なデータ分析ワークフローとして適用する。
インストール前にソースの手順と同梱リソースを確認する。
互換性のあるAgent Skillsランタイムでスキルを使用する。

導入方法

# Review source first
open https://github.com/neondatabase/agent-skills/blob/main/skills/neon/SKILL.md

確認済みのスキルフォルダーを、互換性のあるエージェントで使用されているskillsディレクトリにコピーします。

セキュリティ

AIToollyが公開されたソース構造とライセンスを自動的に検証しました。ワークスペース、コマンド、またはネットワークへのアクセス権限を付与する前に、neondatabase/agent-skillsおよび同梱スクリプトを改めて確認してください。

関連Skills

Derive Client

vercel-labs/agent-browser

データ分析

ブラウザのトラフィックを HAR ファイルに記録することで、ウェブサイトの内部 API をリバースエンジニアリングし、最初の記録後はブラウザを必要とせずにエンドポイントを直接呼び出すスタンドアロンクライアントまたは CLI を生成します。「クライアントを派生させて(derive a client)」、「<site> 用の CLI を構築して」、「このサイトの API をリバースエンジニアリングして」、「ネットワークリクエストを記録して」、「このサイトを API に変換して」と依頼された場合や、同じサイトを繰り返し自動化し、ブラウザを毎回操作するよりも直接 HTTP を呼び出す方が効率的な場合に使用します。

browserdata
42,969 StarsApache-2.0

Supabase

supabase/agent-skills

データ分析

Supabaseに関連するANYタスクを実行する際に使用します。トリガー:Supabase製品(Database、Auth、Edge Functions、Realtime、Storage、Vectors、Cron、Queues)、Next.js、React、SvelteKit、Astro、RemixにおけるクライアントライブラリおよびSSR統合(supabase-js、@supabase/ssr)、認証の問題(login、logout、sessions、JWT、cookies、getSession、getUser、getClaims、RLS)、Supabase CLIまたはMCPサーバー、スキーマ変更、マイグレーション、宣言的スキーマ、セキュリティ監査、Postgres拡張機能(pg_graphql、pg_cron、pg_vector)、deb

reactfrontend
2,639 StarsMIT

Supabase Postgres Best Practices

supabase/agent-skills

データ分析

Supabaseが管理する、あらゆる場所で動作するPostgresのためのPostgresベストプラクティスです。Postgresデータベースに保存されるあらゆるものの作成や変更(テーブルやカラムの作成・変更(カラム型の選択を含む)、スキーマ設計、マイグレーションと宣言的スキーマファイル、RLS ポリシーとそれらを検証するテスト、インデックス、トリガー、データベース関数、キューとスケジュール済みジョブ(pg_cron、pgmq)、ベクトル/セマンティック検索(pgvector)、ダンプの復元(pg_restore)またはインポートなど)を行うBEFOREに、このスキルをロードしてください。

securityreview
2,639 StarsMIT

Deep Agents Orchestration

langchain-ai/langchain-skills

データ分析

Deep Agents でサブエージェント、タスクプランニング、または人間による承認を使用する際の INVOKE THIS SKILL。SubAgentMiddleware、プランニング用の TodoList、および HITL 割り込みをカバーしています。

CodexClaude
typescriptpython
1,240 Starsソースあり

Dx App Analytics Query

forcedotcom/sf-skills

データ分析

ISV App Analytics メタデータ型 — AppAnalyticsQueryRequest および AppAnalyticsSettings。管理パッケージの使用状況データの取得、App Analytics シミュレーションモードの設定、登録者スナップショットのクエリ、または AppAnalyticsQueryRequest のライフサイクル (New → Pending → Complete → Expired) の理解についてユーザーが質問した際に、このスキルを使用します。TRIGGER:ユーザーが App Analytics、AppAnalyticsQueryRequest、AppAnalyticsSettings、パッケージ使用状況データ、登録者分析、ISV 分析、またはシミュレーションモードに言及した場合。

testingdata
1,024 StarsApache-2.0

Mongodb Natural Language Querying

mongodb/agent-skills

データ分析

自然言語を使用して、コレクションスキーマのコンテキストやサンプルドキュメントに基づいた読み取り専用の MongoDB クエリ(find)または集計パイプラインを生成します。ユーザーが MongoDB クエリの記述、作成、生成を依頼した場合、MongoDB データのフィルタリング/クエリ/集計を希望する場合、「クエリの方法は...」と尋ねた場合、クエリ構文のヘルプが必要な場合、または MongoDB ドキュメントの検索/フィルタリング/グループ化について議論する場合に、このスキルを使用します。また、SQL のようなリクエストを MongoDB 構文に変換するためにも使用します。NOT は Atlas Search($search 演算子

CodexClaude
reviewdocuments
184 StarsApache-2.0