Úsalo al diseñar o revisar un esquema específico de PostgreSQL. Cubre buenas prácticas, tipos de datos, indexación, constraints, patrones de rendimiento y funciones avanzadas.
Construye modelos de lectura y proyecciones a partir de flujos de eventos; útil para CQRS, vistas materializadas y optimización de consultas en sistemas event-sourced.
Optimiza el rendimiento de índices vectoriales en latencia, recall y memoria; útil al ajustar parámetros HNSW, elegir cuantización o escalar infraestructura de búsqueda vectorial.
Domina la optimización de consultas SQL, estrategias de indexado y análisis EXPLAIN para mejorar drásticamente el rendimiento de la base de datos y eliminar consultas lentas.
Operaciones en Lark Base (multitabla): tablas, campos, registros, vistas, fórmulas/lookup, formularios, dashboards, workflows y roles; se usa ante Base/多维表格/bitable o enlaces /base/.
Buenas prácticas de Postgres de Supabase, para usar antes de escribir o cambiar cualquier cosa en una base Postgres: tablas, migraciones, RLS, índices, triggers, funciones, colas, pgvector y restauración de dumps.
Úsalo para cualquier tarea con Supabase: productos, clientes SSR, auth, CLI o MCP, cambios de esquema, auditorías de seguridad y depuración de errores o logs.
Construye y despliega backends de Firebase SQL Connect (antes Data Connect) con PostgreSQL de forma segura, incluyendo esquemas, queries/mutations autorizadas, tiempo real y SDKs type-safe.
Configura, gestiona, consulta y ajusta bases de datos Cloud Firestore (edición Standard/Enterprise): modelado de datos, reglas de seguridad, índices e integraciones SDK (Web, Python, iOS, Android, Flutter).
Diagnostica y corrige el egress excesivo de Postgres (transferencia de datos por red) en un código, cuando suben las facturas o hay picos de transferencia.
Provisiona bases de datos Postgres temporales al instante con Claimable Postgres de Neon (neon.new), sin login, registro ni tarjeta de crédito, vía API REST, CLI o SDK.
Elige y crea el tipo correcto de branch de Neon para testing y desarrollo: pruebas con datos reales, entornos aislados, branches schema-only, reset y lifecycles de CI/CD.
Guías y buenas prácticas para trabajar con Lakebase Postgres, la base de datos detrás de Neon: setup, drivers, pooling, branching, migraciones, autoscaling, scale-to-zero y más.
Visión general de Neon: primitivas de backend en la nube (Lakebase Postgres, Auth, Data API, Object Storage, Functions, AI Gateway), CLI/MCP y flujo branch-first.
Almacenamiento de objetos compatible con S3 que se ramifica junto a tu proyecto Neon, para que archivos y base de datos se mantengan sincronizados en cada branch.
Guías para configurar Prisma con distintos proveedores de base de datos (PostgreSQL, MySQL, SQLite, MongoDB, etc.) al montar un proyecto, cambiar de base de datos o resolver problemas de conexión.
Guía de decisión y migración para proyectos Prisma ORM con MongoDB en v6, que no tienen ruta de actualización a v7; ayuda a decidir entre migrar a Prisma Next o quedarse en v6.
Guía de configuración y operaciones de Prisma Postgres en Console, la CLI create-db, la Management API y su SDK, para provisión interactiva y programática.
Guía completa de migración de Prisma ORM v6 a v7 que cubre todos los cambios importantes: generador `prisma-client`, driver adapters, `prisma.config.ts` y carga explícita del entorno.
Referencia obligatoria para trabajar con driver adapters SQL de Prisma ORM 7: ciclo de vida de transacciones, savepoints opcionales, preservación de errores originales de base de datos y verificación.
Referencia de comandos de la CLI de Prisma ORM: init, generate, migrate, db, dev, complete, studio, validate, format, debug y mcp; no es la CLI de Prisma Platform.
Sugiere el componente Convex adecuado cuando el código del usuario reinventa algo que ya resuelve (crons, sharded-counter, rate-limiter, storage, search, presence, workflow, RAG, prosemirror-sync). Pasivo, nunca instala sin consentimiento.
Lee los insights de 72h del deployment de Convex (límites de lectura, contención OCC), root-causea cada evento en el código y reporta hallazgos de performance/costo con evidencia y fixes.
Diseña y construye backends Convex reactivos, type-safe y listos para producción: schema, queries/mutations/actions, índices, auth, almacenamiento de archivos, scheduling, multiplayer en tiempo real y workflows LLM/agentes.
Ensaya un cambio de schema y backfill de una app real en un deployment de preview poblado con un snapshot, verifica, y luego promueve el cambio probado a prod usando el snapshot como rollback.
Convex es la plataforma backend TypeScript reactiva y con tipos seguros de extremo a extremo: base de datos, funciones, scheduling, storage, auth y sync en tiempo real, ideal para prototipos y producción a escala.
Configura backups de Convex y ejecuta un DRILL de restauración que prueba la recuperación: snapshot, restauración en un preview descartable, verificación de datos, más un calendario según el RPO y un runbook gateado.
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