Diseño de esquemas, migraciones y optimización de consultas.
95 skills en esta categoría
Especialista en memoria V3 que unifica más de 6 sistemas de memoria en AgentDB con indexado HNSW (ADR-006 y ADR-009), logrando mejoras de búsqueda de 150x a 12.500x.
Funciones avanzadas de AgentDB: sincronización QUIC, gestión de varias bases de datos, métricas de distancia personalizadas, búsqueda híbrida e integración con sistemas distribuidos multi-agente.
The #1 directory of projects built with Jev
Implementa patrones de memoria persistente para agentes de IA con AgentDB: memoria de sesión, almacenamiento a largo plazo, aprendizaje de patrones y gestión de contexto.
Optimiza el rendimiento de AgentDB con cuantización (reducción de memoria de 4x a 32x), indexado HNSW (búsqueda 150 veces más rápida), caché y operaciones por lotes para escalar a millones de vectores.
Consulta AgentDB a través del puente de controladores: enrutamiento semántico, recuperación jerárquica, grafos causales, síntesis de contexto y patrones.
Implementa búsqueda vectorial semántica con AgentDB para recuperación inteligente de documentos, coincidencia por similitud y consultas sensibles al contexto, para sistemas RAG o bases de conocimiento.
Embeddings vectoriales con indexado HNSW, persistencia con sql.js y soporte hiperbólico, 75 veces más rápido con agentic-flow, para búsqueda semántica y recuperación de conocimiento.
Sistema de memoria AgentDB con búsqueda vectorial HNSW. Ofrece recuperación de patrones 150x-12.500x más rápida, almacenamiento persistente y búsqueda semántica para aprendizaje.
Crea una nueva migración de base de datos numerada secuencialmente, con un par de archivos SQL up/down.
Valida las migraciones pendientes por consistencia de claves foráneas, seguridad del rollback y buenas prácticas.
Implementa el aprendizaje adaptativo de ReasoningBank con la base de datos vectorial de AgentDB, 150x más rápida. Incluye seguimiento de trayectorias, veredictos y destilación de memoria.
El bloc de notas con IA que transcribe y organiza tus reuniones.
Unifica más de 6 sistemas de memoria en AgentDB con indexación HNSW para mejoras de búsqueda de 150x a 12.500x. Implementa el ADR-006 y el ADR-009.
Búsqueda vectorial vía embeddings_* (HNSW a gran escala) y ruvllm_hnsw_* (enrutador WASM para hasta 11 patrones), con cuantización RaBitQ de 1 bit para reducir la memoria 32×.
Úsalo con LaminDB, el lakehouse de código abierto nativo en linaje para datasets y modelos biológicos: configuración, registro de artefactos, búsqueda, trazabilidad, validación, anotación con ontologías (Bionty) y almacenamiento.
Almacenamiento y recuperación eficiente de datos de variantes genómicas con TileDB: ingesta escalable de VCF/BCF, adición incremental de muestras, almacenamiento comprimido, consultas paralelas y exportación para genómica poblacional.
Ejecuta migraciones de bases de datos entre ORMs y plataformas con estrategias zero-downtime, transformación de datos y procedimientos de rollback.
Diseña e implementa event stores para sistemas de event sourcing: infraestructura, elección de tecnología y patrones de persistencia de eventos.
Úsalo al diseñar o revisar un esquema específico de PostgreSQL: buenas prácticas, tipos de datos, indexación, restricciones, 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.
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.
Programa publicaciones en todas tus redes desde un solo sitio.
Optimiza el rendimiento de índices vectoriales en latencia, recall y memoria; útil al ajustar parámetros HNSW, elegir cuantización o escalar infraestructura de búsqueda vectorial.
Evoluciona el schema pack de tu brain: añade tipos de página, propone nuevos a partir del corpus, backfillea page.type en páginas existentes y audita la salud del pack.
Migra un brain de gbrain-base a la taxonomía de 14 tipos canónicos de gbrain-base-v2 usando gbrain onboard --check y el handler Minion unify-types.
Configura GBrain con auto-aprovisionamiento de Supabase o PGLite, inyección en AGENTS.md y primera importación.
Genera consultas SQL a partir de descripciones en lenguaje natural, compatible con BigQuery, PostgreSQL, MySQL y otros dialectos. Lee esquemas de bases de datos desde diagramas o documentación subidos.
Gestión del Agent Platform Model Registry: subir, listar, describir, actualizar o borrar modelos y sus versiones. No usar para entrenamiento, despliegue a endpoints ni modelos ajenos a Agent Platform.
Gestiona clústeres, instancias y copias de seguridad de AlloyDB for PostgreSQL, e integra herramientas MCP de AlloyDB para operaciones automatizadas. No usar para Cloud SQL u otras bases de datos GCP.
Gestiona datasets, tablas y jobs en BigQuery. Úsalo cuando necesites interactuar con BigQuery, ejecutar consultas SQL, gestionar recursos o hacer ingesta y análisis básico de datos.
Ayuda a provisionar instancias/tablas, diseñar esquemas performantes y consultar datos en Bigtable, incluyendo diseño de row keys, column families, SQL y código cliente (Java, Go, Python).
Haz crecer tu tráfico orgánico en piloto automático.
Guía a los usuarios para descubrir sus requisitos de base de datos, recomienda un servicio de Google Cloud según una matriz y ayuda a crearla; no sirve para mantenimiento general ni migraciones.
Genera queries en Logging Query Language (LQL) para Google Cloud Logging a partir de lenguaje natural, útil para depurar y filtrar logs por servicio de Google Cloud; no sirve para consultar SQL o Cloud Spanner.
Genera o explica recursos de Cloud SQL; úsalo cuando el usuario pida crear una instancia o base de datos Cloud SQL para MySQL, PostgreSQL o SQL Server.
Descubre requisitos y genera guía de arquitectura, diseño y despliegue para búsqueda híbrida dinámica (semántica + por palabras clave), optimizada para AlloyDB en Google Cloud.
Ayuda a aprovisionar instancias y bases de datos, diseñar esquemas eficientes y consultar datos en Spanner; útil al diseñar claves primarias, escribir SQL o código cliente, o diagnosticar rendimiento.
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/.
Guía completa para acceso a bases de datos en Go: queries parametrizadas, scanning de structs, columnas NULLable, transacciones, aislamiento, connection pool y migraciones. No genera esquemas ni SQL de migración.
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.
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.
Revisiones de código con IA. Detecta bugs y corrígelos en un clic.
Gestiona contactos, empresas, deals y contenido CMS de HubSpot CRM vía API: crear, buscar, asociar y actualizar registros y páginas de tu pipeline de ventas.
Planea y revisa el esquema MySQL/InnoDB, indexación, tuning de queries, transacciones y operaciones; úsalo al crear/modificar tablas o índices, diagnosticar lentitud/bloqueos, o planear migraciones.
Resumen e información sobre Neki, el producto de Postgres shardeado de PlanetScale, para usar al escalar o shardear Postgres.
Buenas prácticas de PostgreSQL, optimización de consultas, resolución de problemas de conexión y mejora de rendimiento. Cárgalo al trabajar con bases de datos Postgres.
Buenas prácticas de Vitess, optimización de queries y troubleshooting de conexiones para bases de datos Vitess en PlanetScale. Úsalo con sharding, VSchema, keyspaces o escalado de MySQL.
Adjunta un archivo de base de datos DuckDB para usarlo con /duckdb-skills:query. Explora el esquema (tablas, columnas, conteos) y escribe un state file SQL para restaurar la sesión con duckdb -init.
Busca en la documentación de DuckDB y DuckLake y en posts del blog, devolviendo fragmentos relevantes mediante búsqueda de texto completo contra un índice local cacheado.
Instala o actualiza extensiones de DuckDB. Cada argumento es un nombre simple (core) o name@repo (p. ej. magic@community). Usa --update para actualizar en vez de instalar.
Ejecuta consultas SQL contra la base DuckDB adjunta o directamente sobre archivos, aceptando SQL crudo o preguntas en lenguaje natural con los modismos de DuckDB Friendly SQL.
Convierte tu voz en texto, allí donde escribas.
Ejecuta SQL analítico con chDB, ClickHouse embebido en Python, sobre archivos locales, URLs, S3 o bases remotas (Postgres, MySQL, MongoDB, Iceberg, Delta Lake) sin servidor.
Úsalo obligatoriamente al diseñar arquitecturas ClickHouse, elegir patrones de ingesta o modelado, o traducir buenas prácticas en diseños específicos del workload.
Úsalo obligatoriamente al revisar schemas, queries o configuraciones de ClickHouse: contiene 31 reglas que deben verificarse antes de dar recomendaciones.
Escribe código idiomático para el cliente Node.js de ClickHouse (@clickhouse/client): configuración, ping, inserts, selects, parámetros, sesiones y tipos de datos. No usar para código de cliente Web/navegador.
Genera código TypeScript/JavaScript que lee/decodifica y escribe/codifica streams RowBinary de ClickHouse para el servidor HTTP; solo para Node.js, no cubre navegadores.
Soluciona problemas comunes del cliente Node.js de ClickHouse (@clickhouse/client): socket hang-up, Keep-Alive, streams, tipos de datos, TLS/proxy y timeouts.
Úsalo obligatoriamente para investigar problemas de rendimiento en una instancia Postgres gestionada por ClickHouse: analiza métricas de Prometheus y patrones de consultas lentas, y recomienda (sin aplicar) una solución.
Configura y gestiona ClickHouse con la CLI clickhousectl: servidor local para desarrollo y servicios ClickHouse Cloud gestionados para producción, incluyendo auth, esquemas y conexión.
Configura y gestiona Postgres con clickhousectl: Postgres local con Docker para desarrollo, o servicios Postgres gestionados en ClickHouse Cloud (conexiones, TLS, réplicas, failover, restauración).
Fotos profesionales con IA en minutos.
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).
Gestiona bases de conocimiento de Aliyun Bailian con el CLI `bl`: creación, subida de documentos, despliegue de servicios de recuperación, mantenimiento de chunks y gestión de archivos del centro de datos.
Lee y escribe en el almacén clave-valor compatible con Redis de Upstash vía su REST API, para cachés, contadores, listas, sets, hashes y sorted sets.
Guía experta de almacenamiento en Vercel — Blob, Edge Config y almacenamiento del Marketplace (Neon Postgres, Upstash Redis). Úsala al elegir, configurar o usar almacenamiento de datos.
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.
Resumen de Neon: primitivas backend en la nube para apps y agentes (Lakebase Postgres, Auth, Data API, Object Storage, Functions, AI Gateway); punto de partida para elegir la skill correcta y configurar CLI/MCP.
Storage de objetos compatible con S3 que branchea con tu proyecto Neon, para que los archivos y la base de datos queden sincronizados en cada branch.
Guías y buenas prácticas para trabajar con Lakebase Postgres, la base de datos detrás de Neon: setup, conexión, branching, migraciones, autoscaling, scale-to-zero, réplicas de lectura, pooling y búsqueda vectorial/full-text/híbrida.
Convierte cualquier web en datos limpios listos para LLMs.
Elige y crea el tipo correcto de branch de Neon para testing y desarrollo: pruebas de migración con datos reales, entornos aislados, branches solo de esquema para datos sensibles, reset desde el padre y ciclos de vida en CI/CD.
Diagnostica y corrige el egress excesivo de Postgres (transferencia de datos por red) en el código, cuando las facturas de base de datos suben o hay sobre-fetching de queries.
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.
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.
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.
Especialista en el backend de Convex: código dentro de convex/ (funciones, schemas, índices, queries, mutations, actions, endpoints HTTP, cron jobs, storage, auth y componentes).
Migra el schema y rellena datos en una app Convex desplegada usando @convex-dev/migrations.
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.
Seedea o importa datos en la base de datos de Convex.
El bloc de notas con IA que transcribe y organiza tus reuniones.
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.
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.
Referencia de la API de Prisma Client: consultas de modelo, filtros, operadores y métodos del cliente para CRUD, relaciones y transacciones.
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.
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.
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.
Configura una nueva base de datos Prisma Postgres y la conecta a un proyecto local usando la Management API.
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.
Programa publicaciones en todas tus redes desde un solo sitio.
Trabaja con cualquier SDK o herramienta de Upstash: Redis, Box (TypeScript/JavaScript y Python), QStash, Workflow, Vector, Search, Ratelimit y el CLI de Upstash.
Trabaja con el SDK de Upstash Redis en TypeScript/JavaScript: caché, sesiones, rate limiting, tablas de clasificación, búsqueda de texto completo y todas las estructuras de datos de Redis.
Provisiona una base de datos Redis de Upstash sin configuración ni registro con un solo POST a https://upstash.com/start-redis. Vive 3 días salvo que el usuario la reclame.
Cubre los inicios rápidos de Upstash Search, sus conceptos centrales y el uso del SDK de TypeScript/JavaScript. Úsalo para empezar, entender el indexado o usar el cliente TS.
Cubre las funcionalidades de Upstash Vector, el uso de su SDK de TypeScript/JavaScript y sus integraciones. Úsalo para trabajar con Vector, su SDK TS o los frameworks soportados.
Turso Cloud: plataforma de base de datos compatible con SQLite, totalmente gestionada y accesible en red, con SDKs por lenguaje, autenticación/autorización e integraciones de marketplace (Vercel).
Asistente para Turso (Limbo), base de datos in-process compatible con SQLite escrita en Rust, con SDKs para JS, serverless, WASM, React Native, Rust, Python y Go; sustituye a @libsql/client y libsql-experimental.
Escribe queries type-safe de Postgres con Drizzle ORM (select/insert/update/delete, relaciones, tablas nuevas). Úsalo al consultar o mutar la base de datos o al agregar una tabla Drizzle.
Guías y buenas prácticas para trabajar con Neon Serverless Postgres: setup, conexión, branching, autoscaling, scale-to-zero, read replicas, pooling, Neon Auth, CLI, MCP y SDKs.
Haz crecer tu tráfico orgánico en piloto automático.
Elige y crea el tipo correcto de branch de Neon para testing y desarrollo: branch normal para datos reales o schema-only para datos sensibles, vía CLI o MCP de Neon.
Diagnostica y corrige el egress excesivo (transferencia de datos por red) en Postgres, cuando suben las facturas o los costos de transferencia de datos de la base de datos.
Trabaja con Firebase desde la terminal: repara o instala el CLI, autentica, selecciona proyectos, gestiona bases Firestore y Realtime Database, registra apps e imprime la config del SDK.
