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Daher trifft das Konzept der Werkzeug-Geltungsbereiche nicht zu.",{"category":45,"check":46,"severity":42,"summary":47},"Dokumentation","Konfigurations- & Parameterreferenz","Das Skill scheint keine konfigurierbaren Parameter zu haben oder externe Konfigurationsdateien über seine eigenen gebündelten Regeln und Dokumentationen hinaus zu lesen.",{"category":33,"check":49,"severity":42,"summary":50},"Werkzeugbenennung","Dieses Skill stellt keine expliziten Werkzeuge oder Befehle mit Namen bereit.",{"category":33,"check":52,"severity":42,"summary":53},"Minimale I/O-Oberfläche","Da dieses Skill keine Werkzeuge mit Schemata für Parameter oder Antwortformen bereitstellt, ist diese Prüfung nicht anwendbar.",{"category":55,"check":56,"severity":24,"summary":57},"Lizenz","Lizenznutzbarkeit","Die Lizenz ist Apache-2.0, wie im SKILL.md Frontmatter und in der LICENSE-Datei erkannt, was eine permissive Open-Source-Lizenz 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Es betont spezifische ClickHouse-Verhaltensweisen und enthält Anleitungen zur Agentenkonnektivität, Schemaerkennung und Abfragesicherheit.",[195,196,197,198,199],"31 atomare Regeln für ClickHouse Best Practices","Anleitungen zu Schemaentwurf, Datentypen und Partitionierung","Optimierungsstrategien für Abfragen, JOINs und Indizes","Best Practices für Datenaufnahme und Mutationsvermeidung","Agentenkonnektivität und Schemaerkennungs-Workflows",[201,202,203],"Bereitstellung allgemeiner SQL-Best Practices.","Als ClickHouse-Abfrageausführungs-Engine fungieren.","Vollständige Ersetzung der offiziellen ClickHouse-Dokumentation, aber Ergänzung durch umsetzbare Regeln.",[205,206,207,208],"Schemaentwurf","Abfrageoptimierung","Einfügestrategie","Agentenintegration",[],"3.0.0","4.4.0","Um sicherzustellen, dass Benutzer Best Practices bei der Arbeit mit ClickHouse befolgen, was zu verbesserter Leistung, Stabilität und Kosteneffizienz führt.","Das Skill ist sehr umfassend und gut dokumentiert, mit einem klaren Zweck und einer ausgezeichneten Einhaltung des Umfangs. Der einzige geringfügige Befund betrifft die Aufmerksamkeit für Probleme, was bei gut gepflegten, aber nicht sich schnell entwickelnden Projekten üblich ist.",88,"Hervorragendes Skill für umfassende ClickHouse Best Practices, das Schema, Abfragen und Ingestion abdeckt.",[217,218,219,220,221,222,223],"clickhouse","database","optimization","schema","query","performance","data-ingestion","community",[226,227,228,229],"Beim Überprüfen oder Entwerfen von ClickHouse-Schemas.","Bei der Fehlersuche in langsamen ClickHouse-Abfragen.","Bei der Planung von Datenaufnahmestrategien.","Bei der Einrichtung von KI-Agenten zur Interaktion mit ClickHouse.",[231,232,233,234,235,236],"Folgen Sie der Prioritätsreihenfolge: Regeln prüfen, zitieren, LLM-Wissen nutzen, wenn keine Regel zutrifft.","Für Agentenkonnektivität: Verbindung über MCP/CLI, Schema erkennen (Datenbanken, Tabellen, Spalten, Sortierschlüssel, Indizes), Daten beproben, Abfrageplan mit EXPLAIN überprüfen.","Für Schemaüberprüfungen: Reihenfolge für Regeln `schema-pk-`, `schema-types-`, `schema-partition-` befolgen.","Für Abfrageüberprüfungen: Reihenfolge für Regeln `query-join-`, `query-index-`, `schema-pk-filter-on-orderby` befolgen.","Für Überprüfungen der Einfügestrategie: Reihenfolge für Regeln `insert-batch-`, `insert-mutation-`, `insert-async-`, `insert-optimize-` befolgen.","Quellen für Empfehlungen zitieren (Regelname, 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Use `import chdb.datastore as pd` (or `from datastore import DataStore`) and write standard pandas code — same API, 10-100x faster on large datasets. Supports 16+ data sources (MySQL, PostgreSQL, S3, MongoDB, ClickHouse, Iceberg, Delta Lake, etc.) and 10+ file formats (Parquet, CSV, JSON, Arrow, ORC, etc.) with cross-source joins. Use this skill when the user wants to analyze data with pandas-style syntax, speed up slow pandas code, query remote databases or cloud storage as DataFrames, or join data across different sources — even if they don't explicitly mention chdb or DataStore. 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Use when the user wants to write SQL queries against Parquet/CSV/ JSON files, use ClickHouse table functions (mysql(), s3(), postgresql(), iceberg(), deltaLake() etc.), build stateful analytical pipelines with Session, use parametrized queries, window functions, or other advanced ClickHouse SQL features. Also use when the user explicitly mentions chdb.query(), ClickHouse SQL syntax, or wants cross-source SQL joins. 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Trigger even when the user hasn't precisely named the issue; vague symptoms like \"my inserts keep failing\" or \"connection drops randomly\" in a Node.js context are strong signals to use this skill. Do NOT use for browser/Web client issues.\n","clickhouse-js-node-troubleshooting",{"claudeCode":12},"SKILL.md frontmatter at skills/clickhouse-client-js/clickhouse-js-node-troubleshooting/SKILL.md",[441],{"path":374,"priority":337},{"basePath":443,"description":444,"displayName":445,"installMethods":446,"rationale":447,"selectedPaths":448,"source":343,"sourceLanguage":270,"type":260},"skills/clickhousectl-cloud-deploy","Use when a user wants to deploy ClickHouse to the cloud, go to production, use ClickHouse Cloud, host a managed ClickHouse service, or migrate from a local ClickHouse setup to ClickHouse Cloud.","clickhousectl-cloud-deploy",{"claudeCode":12},"SKILL.md frontmatter at skills/clickhousectl-cloud-deploy/SKILL.md",[449],{"path":374,"priority":337},{"basePath":451,"description":452,"displayName":453,"installMethods":454,"rationale":455,"selectedPaths":456,"source":343,"sourceLanguage":270,"type":260},"skills/clickhousectl-local-dev","Use when a user wants to build an application with ClickHouse, set up a local ClickHouse development environment, install ClickHouse, create a local server, create tables, or start developing with ClickHouse. 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Covers IAM auth, multi-tenant patterns, MySQL-to-DSQL migration, DDL operations, query plan explainability, and SQL compatibility validation. Triggers on phrases like: DSQL, Aurora DSQL, create DSQL table, DSQL schema, migrate to DSQL, distributed SQL database, serverless PostgreSQL-compatible database, DSQL query plan, DSQL EXPLAIN ANALYZE, why is my DSQL query slow.",{"claudeCode":482},"awslabs/mcp","dsql","https://github.com/awslabs/mcp",{"basePath":486,"githubOwner":487,"githubRepo":488,"locale":270,"slug":489,"type":260},"src/aurora-dsql-mcp-server/skills/dsql-skill","awslabs","mcp","dsql-skill",{"evaluate":491,"extract":497},{"promptVersionExtension":210,"promptVersionScoring":211,"score":492,"tags":493,"targetMarket":290,"tier":291},100,[218,287,494,495,483,496,220,221,222],"aws","aurora","migration",{"commitSha":293},{"repoId":499},"kd71cq56hfddetnwspw92kb09x86mbzy",[495,494,218,483,496,222,221,220,287],{"evaluatedAt":502,"extractAt":503,"updatedAt":502},1778682978663,1778682862752,{"_creationTime":505,"_id":506,"community":507,"display":508,"identity":514,"providers":518,"relations":524,"tags":528,"workflow":529},1778694378261.7441,"k17fkkx5s0960j77wnp642y0vs86nmq7",{"reviewCount":8},{"description":509,"installMethods":510,"name":512,"sourceUrl":513},"Optimieren Sie die Konfiguration von MongoDB-Clientverbindungen (Pools, Timeouts, Muster) für jede unterstützte Treibersprache. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn Sie an Funktionen arbeiten/diese aktualisieren/überprüfen, die einen MongoDB-Client instanziieren oder konfigurieren (z. B. beim Aufruf von `connect()`), Verbindungspools konfigurieren, Verbindungsprobleme beheben (ECONNREFUSED, Timeouts, Pool-Erschöpfung), Leistungsprobleme im Zusammenhang mit Verbindungen optimieren. 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Provides execution plan analysis, pagination optimization, batch operations, and performance monitoring guidance.",{"claudeCode":540},"github/awesome-copilot","sql-optimization","https://github.com/github/awesome-copilot",{"basePath":544,"githubOwner":545,"githubRepo":546,"locale":270,"slug":541,"type":260},"skills/sql-optimization","github","awesome-copilot",{"evaluate":548,"extract":551},{"promptVersionExtension":210,"promptVersionScoring":211,"score":492,"tags":549,"targetMarket":290,"tier":291},[287,222,219,218,550],"tuning",{"commitSha":293},{"repoId":553},"kd7dsmv976w8rtkqnjjfdtfgks86nnmw",[218,219,222,287,550],{"evaluatedAt":556,"extractAt":557,"updatedAt":556},1778689968064,1778687399826,{"_creationTime":559,"_id":560,"community":561,"display":562,"identity":568,"providers":572,"relations":577,"tags":580,"workflow":581},1778683670334.5781,"k178v2rfnpxdwx78kb20ey1ga986nhye",{"reviewCount":8},{"description":563,"installMethods":564,"name":566,"sourceUrl":567},"Anleitung zum Abfragen von Datenbanken über den DBHub MCP-Server. Verwenden Sie diese Fähigkeit immer dann, wenn Sie Datenbankschemata untersuchen, Tabellen inspizieren oder SQL-Abfragen über die MCP-Tools von DBHub ausführen müssen (search_objects, execute_sql). Aktiviert bei jeder Datenbankabfrageaufgabe, Schemadeckung, Datenabfrage oder SQL-Ausführung über MCP – auch wenn der Benutzer nur „Datenbank prüfen“ oder „mir Daten finden“ sagt. Diese Fähigkeit stellt sicher, dass Sie dem richtigen Workflow „zuerst erkunden“ folgen, anstatt Tabellenstrukturen zu erraten.",{"claudeCode":565},"bytebase/dbhub","DBHub Database Query Guide","https://github.com/bytebase/dbhub",{"basePath":569,"githubOwner":570,"githubRepo":571,"locale":18,"slug":571,"type":260},"skills/dbhub","bytebase","dbhub",{"evaluate":573,"extract":575},{"promptVersionExtension":210,"promptVersionScoring":211,"score":492,"tags":574,"targetMarket":290,"tier":291},[218,287,221,220,488,570],{"commitSha":293,"license":576},"MIT",{"repoId":578,"translatedFrom":579},"kd75gz890g3h6zj0xf3qtbrdjd86mpw3","k17a9cav35ya4h38sccx3r3d5d86mr2y",[570,218,488,221,220,287],{"evaluatedAt":582,"extractAt":583,"updatedAt":584},1778683601748,1778683522639,1778683670334,{"_creationTime":586,"_id":587,"community":588,"display":589,"identity":595,"providers":600,"relations":608,"tags":610,"workflow":611},1778696691708.3035,"k17br1j5s86ae90zqeyd7zcg2586mkwr",{"reviewCount":8},{"description":590,"installMethods":591,"name":593,"sourceUrl":594},"Comprehensive performance analysis, bottleneck detection, and optimization recommendations for Claude Flow swarms\n",{"claudeCode":592},"ruvnet/ruflo","Performance Analysis","https://github.com/ruvnet/ruflo",{"basePath":596,"githubOwner":597,"githubRepo":598,"locale":270,"slug":599,"type":260},".claude/skills/performance-analysis","ruvnet","ruflo","performance-analysis",{"evaluate":601,"extract":607},{"promptVersionExtension":210,"promptVersionScoring":211,"score":492,"tags":602,"targetMarket":290,"tier":291},[222,603,219,604,605,606],"analysis","claude-flow","bottleneck-detection","reporting",{"commitSha":293,"license":576},{"repoId":609},"kd7ed28gj8n0y3msk5dzrp05zs86nqtc",[603,605,604,219,222,606],{"evaluatedAt":612,"extractAt":613,"updatedAt":612},1778699217174,1778696691708,{"_creationTime":615,"_id":616,"community":617,"display":618,"identity":624,"providers":628,"relations":636,"tags":640,"workflow":641},1778670092533.4856,"k17an46zshn1p0h1hjfeewv1f986n31h",{"reviewCount":8},{"description":619,"installMethods":620,"name":622,"sourceUrl":623},"Optimieren Sie Core Web Vitals (LCP, INP, CLS) für eine bessere Seitenerfahrung und ein besseres Suchranking. 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