[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"extension-skill-mongodb-mongodb-natural-language-querying-de":3,"guides-for-mongodb-mongodb-natural-language-querying":514,"similar-k17dzc6wc8ekasza9qzqhbx9y186m70x-de":515},{"_creationTime":4,"_id":5,"children":6,"community":7,"display":9,"evaluation":15,"identity":238,"isFallback":223,"parentExtension":242,"providers":300,"relations":304,"repo":306,"tags":511,"workflow":512},1778694397446.928,"k17dzc6wc8ekasza9qzqhbx9y186m70x",[],{"reviewCount":8},0,{"description":10,"installMethods":11,"name":13,"sourceUrl":14},"Generiert schreibgeschützte MongoDB-Abfragen (find) oder Aggregationspipelines mithilfe natürlicher Sprache, mit Kontext zum Schema der Sammlung und Beispieldokumenten. Verwenden Sie diese Fähigkeit immer dann, wenn der Benutzer darum bittet, MongoDB-Abfragen zu schreiben, zu erstellen oder zu generieren, Daten in MongoDB zu filtern/abzufragen/aggregieren möchte, fragt „Wie frage ich...“, Hilfe zur Abfragesyntax benötigt oder über das Finden/Filtern/Gruppieren von MongoDB-Dokumenten spricht. Verwenden Sie diese Fähigkeit auch für die Übersetzung von SQL-ähnlichen Anfragen in die MongoDB-Syntax. Behandelt NICHT Atlas Search ($search-Operator), Vektor-/semantische Suche ($vectorSearch-Operator), Fuzzy-Matching, Autovervollständigungsindizes oder Relevanzbewertung – verwenden Sie dafür search-and-ai. Analysiert oder optimiert KEINE vorhandenen Abfragen – verwenden Sie dafür mongodb-query-optimizer. Behandelt KEINE Aggregationspipelines, die Schreibvorgänge beinhalten. 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Szenarien.",{"category":22,"check":27,"severity":24,"summary":28},"Alleinstellungsmerkmal","Die Fähigkeit bietet einen deutlichen Vorteil gegenüber dem Standardverhalten von LLMs, indem sie Kontext zum Schema der Sammlung, Beispieldokumente und die Einhaltung von Best Practices für Abfrageoptimierung und -validierung bereitstellt.",{"category":22,"check":30,"severity":24,"summary":31},"Produktionsreife","Die Fähigkeit scheint produktionsreif zu sein, bietet Werkzeuge zur Abfragegenerierung und skizziert einen klaren Prozess zum Sammeln von Kontext, Validieren von Feldern und Formatieren von Antworten.",{"category":33,"check":34,"severity":24,"summary":35},"Umfang","Prinzip der einzigen Verantwortung","Die Fähigkeit konzentriert sich ausschliesslich auf die Generierung von schreibgeschützten MongoDB-Abfragen und Aggregationspipelines, mit klaren Nicht-Zielen, was einem einzigen Verantwortungsbereich entspricht.",{"category":33,"check":37,"severity":24,"summary":38},"Qualität der Beschreibung","Die Beschreibung spiegelt die Fähigkeiten der Fähigkeit genau wider, einschliesslich ihres Fokus auf schreibgeschützte Abfragen, spezifische Nicht-Ziele wie Atlas Search und ihre Anforderung des MCP-Servers.",{"category":40,"check":41,"severity":24,"summary":42},"Aufruf","Geltungsbereich von Werkzeugen","Die Fähigkeit verwendet spezifische MCP-Tools wie `list-databases`, `list-collections`, `collection-indexes`, `collection-schema` und `find`, die eng gefasst und gut abgegrenzt sind.",{"category":44,"check":45,"severity":46,"summary":47},"Dokumentation","Konfigurations- und Parameterreferenz","not_applicable","Es werden keine expliziten Parameter oder Konfigurationsoptionen von der Fähigkeit selbst bereitgestellt, ausser der impliziten Anforderung des MCP-Servers, der extern dokumentiert ist.",{"category":33,"check":49,"severity":24,"summary":50},"Tool-Benennung","Die Namen der MCP-Tools sind beschreibend und verwenden eine klare Verb-Nomen-Struktur innerhalb der MongoDB-Domäne.",{"category":33,"check":52,"severity":24,"summary":53},"Minimale I/O-Oberfläche","Die Schemas der Tools scheinen nur die notwendigen Informationen anzufordern, und die Ausgabeformate sind strukturiert und spezifisch für die Abfragegenerierung.",{"category":55,"check":56,"severity":24,"summary":57},"Lizenz","Lizenznutzbarkeit","Die Erweiterung ist unter der Apache-2.0-Lizenz lizenziert, einer permissiven Open-Source-Lizenz.",{"category":59,"check":60,"severity":24,"summary":61},"Wartung","Aktualität der Commits","Das Repository zeigt aktuelle Commits, was auf eine aktive Wartung hinweist.",{"category":59,"check":63,"severity":46,"summary":64},"Abhängigkeitsmanagement","Die Fähigkeit selbst scheint keine direkten Abhängigkeiten von Drittanbietern ausser dem MCP-Server zu haben, der eine Voraussetzung ist.",{"category":66,"check":67,"severity":46,"summary":68},"Sicherheit","Geheimnisverwaltung","Die Funktion der Fähigkeit ist die Generierung von Abfragen und sie handhabt oder gibt keine Geheimnisse direkt preis.",{"category":66,"check":70,"severity":24,"summary":71},"Injection","Die Fähigkeit konzentriert sich auf die Generierung von Abfragecode und scheint keine beliebigen Anweisungen auszuführen oder nicht vertrauenswürdige Daten von Drittanbietern als Code zu laden.",{"category":66,"check":73,"severity":24,"summary":74},"Transitive Lieferketten-Granaten","Die Fähigkeit ruft zur Laufzeit keine entfernten Inhalte zur Ausführung ab, und alle notwendigen Tools sind Teil des gebündelten Repositorys oder des externen MCP-Servers.",{"category":66,"check":76,"severity":24,"summary":77},"Sandbox-Isolation","Der Betrieb der Fähigkeit ist auf die Generierung von Abfragecode beschränkt und beinhaltet keine Dateisystemänderungen ausserhalb seines vorgesehenen Umfangs.",{"category":66,"check":79,"severity":24,"summary":80},"Sandbox-Escape-Primitive","Es gibt keine Anzeichen für getrennte Prozessaufrufe oder deny-retry-Schleifen in der Logik der Fähigkeit.",{"category":66,"check":82,"severity":24,"summary":83},"Datenexfiltration","Der Zweck der Fähigkeit ist die Generierung von Abfragen, nicht die Exfiltration von Daten. Sie interagiert mit dem MCP-Server für Schema und Daten, sendet diese Daten jedoch nicht an beliebige Dritte.",{"category":66,"check":85,"severity":24,"summary":86},"Tricks mit verstecktem Text","Die gebündelte Datei SKILL.md scheint frei von versteckten Steuerungs-Tricks oder verschleiertem Inhalt zu sein.",{"category":88,"check":89,"severity":24,"summary":90},"Hooks","Opake Codeausführung","Die Logik der Fähigkeit wird in lesbarem Markdown präsentiert und beinhaltet keinen verschleierten Code oder das Abrufen von Skripten zur Laufzeit.",{"category":92,"check":93,"severity":24,"summary":94},"Portabilität","Strukturelle Annahme","Die Fähigkeit stützt sich hauptsächlich auf Informationen, die vom MCP-Server und Benutzereingaben bereitgestellt werden, anstatt Annahmen über die Projektstruktur des Benutzers zu treffen.",{"category":96,"check":97,"severity":24,"summary":98},"Vertrauen","Aufmerksamkeit bei Issues","Keine offenen Issues in den letzten 90 Tagen und keine geschlossenen Issues deuten entweder auf ein neues oder ein gut gepflegtes Projekt ohne aktuelle Probleme hin.",{"category":100,"check":101,"severity":24,"summary":102},"Versionierung","Release-Management","Das Repository hat ein aktuelles Commit-Datum und die Lizenz ist verfügbar, was auf eine stabile und gewartete Version hindeutet, obwohl keine explizite Versionsnummer im Frontmatter vorhanden ist.",{"category":104,"check":105,"severity":24,"summary":106},"Ausführung","Validierung","Der Prozess der Fähigkeit umfasst die Validierung von Feldnamen gegen das abgerufene Schema, um eine robuste Abfragegenerierung zu gewährleisten.",{"category":66,"check":108,"severity":24,"summary":109},"Ungeschützte destruktive Operationen","Die Fähigkeit konzentriert sich auf die Generierung von schreibgeschützten Abfragen und führt keine destruktiven Operationen durch.",{"category":111,"check":112,"severity":24,"summary":113},"Codeausführung","Fehlerbehandlung","Die Fähigkeit beschreibt einen klaren Prozess zur Fehlerbehandlung, einschliesslich der Erklärung, warum eine Abfrage nicht generiert werden kann, und der Bitte um Klärung.",{"category":111,"check":115,"severity":46,"summary":116},"Protokollierung","Die Operation der Fähigkeit ist primär auf die Prompt-basierte Generierung ausgerichtet und beinhaltet keine destruktiven Aktionen oder ausgehenden Aufrufe, die eine lokale Audit-Protokollierung erfordern würden.",{"category":118,"check":119,"severity":46,"summary":120},"Compliance","DSGVO","Die Fähigkeit generiert Abfragen basierend auf dem bereitgestellten Schema und Benutzeranfragen und arbeitet nicht inhärent mit personenbezogenen Daten.",{"category":118,"check":122,"severity":24,"summary":123},"Zielmarkt","Die Funktionalität der Fähigkeit ist die Generierung von Datenbankabfragen und hat keine inhärenten regionalen Einschränkungen; sie ist global anwendbar.",{"category":92,"check":125,"severity":24,"summary":126},"Laufzeitstabilität","Die Fähigkeit stützt sich auf den MCP-Server und Standard-MongoDB-Interaktionen, ohne offensichtliche Annahmen über spezifische Betriebssystem- oder Shell-Umgebungen.",{"category":44,"check":128,"severity":24,"summary":129},"README","Die README-Datei enthält klare Installationsanweisungen für verschiedene Plattformen und Kontextinformationen zur Agent Skills-Sammlung.",{"category":33,"check":131,"severity":24,"summary":132},"Tool-Oberflächengrösse","Die Fähigkeit verwendet eine begrenzte Anzahl spezifischer MCP-Tools, die gut im empfohlenen Bereich liegen.",{"category":40,"check":134,"severity":24,"summary":135},"Überlappende Quasi-Synonym-Tools","Die Fähigkeit verwendet spezifische MCP-Tools für unterschiedliche Zwecke (z. 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Sie führt den Benutzer durch das Sammeln notwendiger Informationen über MCP-Tools, die Analyse von Schema und Indizes, die Wahl zwischen find oder Aggregation und die Formatierung der Ausgabe.",[194,195,196,197,198],"Generieren von MongoDB find-Abfragen aus natürlicher Sprache.","Generieren von MongoDB-Aggregationspipelines aus natürlicher Sprache.","Nutzung des Schemas der Sammlung zur Feldvalidierung.","Verwendung von Beispieldokumenten zum Verständnis von Datenmustern.","Priorisierung von find-Abfragen gegenüber Aggregationspipelines zur Vereinfachung.",[200,201,202],"Behandlung von Atlas Search ($search, $vectorSearch), Fuzzy-Matching, Autovervollständigung oder Relevanzbewertung.","Analyse oder Optimierung bestehender MongoDB-Abfragen.","Behandlung von Aggregationspipelines, die Schreibvorgänge beinhalten.","3.0.0","4.4.0","Generieren Sie genaue und effiziente schreibgeschützte MongoDB-Abfragen und Aggregationspipelines aus natürlicher Sprache, sparen Sie Benutzern Zeit und reduzieren Sie Abfragesyntaxfehler.","Die Fähigkeit ist aussergewöhnlich gut dokumentiert, mit einem klaren Zweck, starken Nutzungsbeispielen und umfassender Fehlerbehandlung, die alle Bewertungskriterien mit hoher Qualität erfüllt.",99,"Hochwertige Fähigkeit zur Generierung von MongoDB-Abfragen und Aggregationspipelines aus natürlicher Sprache.",[210,211,212,213,214],"mongodb","query-generation","aggregation-pipeline","natural-language","database","verified",[217,218,219,220],"Wenn ein Benutzer auffordert, MongoDB-Abfragen zu schreiben, zu erstellen oder zu generieren.","Wenn ein Benutzer Daten in MongoDB filtern, abfragen oder aggregieren möchte.","Wenn ein Benutzer 'Wie frage ich...' für MongoDB fragt.","Übersetzung von SQL-ähnlichen Anfragen in die MongoDB-Syntax.",{"codeQuality":222,"collectedAt":224,"documentation":225,"maintenance":228,"security":232,"testCoverage":234},{"hasLockfile":223},false,1778694262857,{"descriptionLength":226,"readmeSize":227},826,2753,{"closedIssues90d":8,"forks":229,"hasChangelog":223,"openIssues90d":8,"pushedAt":230,"stars":231},20,1778514087000,111,{"hasNpmPackage":223,"license":233,"smitheryVerified":223},"Apache-2.0",{"hasCi":235,"hasTests":223},true,{"updatedAt":237},1778694397447,{"basePath":239,"githubOwner":210,"githubRepo":240,"locale":18,"slug":13,"type":241},"skills/mongodb-natural-language-querying","agent-skills","skill",{"_creationTime":243,"_id":244,"community":245,"display":246,"identity":249,"parentExtension":253,"providers":284,"relations":295,"tags":296,"workflow":297},1778694149049.3462,"k170hje3xzpy2mbkn00agzm38x86mkbz",{"reviewCount":8},{"description":247,"installMethods":248,"name":210,"sourceUrl":14},"Official Claude plugin for MongoDB (MCP Server + Skills). 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Use only when the user asks for optimization or performance: \"How do I optimize this query?\", \"How do I index this?\", \"Why is this query slow?\", \"Can you fix my slow queries?\", \"What are the slow queries on my cluster?\", etc. Do not invoke for general MongoDB query writing unless user asks for performance or index help. Prefer indexing as optimization strategy. 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Triggers on \"design schema\", \"embed vs reference\", \"MongoDB data model\", \"schema review\", \"unbounded arrays\", \"one-to-many\", \"tree structure\", \"16MB limit\", \"schema validation\", \"JSON Schema\", \"time series\", \"schema migration\", \"polymorphic\", \"TTL\", \"data lifecycle\", \"archive\", \"index explosion\", \"unnecessary indexes\", \"approximation pattern\", \"document versioning\".","mongodb-schema-design",{"claudeCode":12},"SKILL.md frontmatter at skills/mongodb-schema-design/SKILL.md",[428,429,431,433,435,437,439,441,443,445,447,449,451,453,455,457,459,461,463],{"path":368,"priority":320},{"path":430,"priority":343},"references/antipattern-excessive-lookups.md",{"path":432,"priority":343},"references/antipattern-unnecessary-collections.md",{"path":434,"priority":343},"references/antipattern-unnecessary-indexes.md",{"path":436,"priority":343},"references/fundamental-document-model.md",{"path":438,"priority":343},"references/fundamental-document-size.md",{"path":440,"priority":343},"references/fundamental-embed-vs-reference.md",{"path":442,"priority":343},"references/fundamental-schema-validation.md",{"path":444,"priority":343},"references/pattern-approximation.md",{"path":446,"priority":343},"references/pattern-archive.md",{"path":448,"priority":343},"references/pattern-attribute.md",{"path":450,"priority":343},"references/pattern-bucket.md",{"path":452,"priority":343},"references/pattern-computed.md",{"path":454,"priority":343},"references/pattern-document-versioning.md",{"path":456,"priority":343},"references/pattern-extended-reference.md",{"path":458,"priority":343},"references/pattern-outlier.md",{"path":460,"priority":343},"references/pattern-polymorphic.md",{"path":462,"priority":343},"references/pattern-schema-versioning.md",{"path":464,"priority":343},"references/pattern-time-series-collections.md",{"basePath":466,"description":467,"displayName":468,"installMethods":469,"rationale":470,"selectedPaths":471,"source":321,"sourceLanguage":251,"type":241},"skills/mongodb-search-and-ai","Guides MongoDB users through implementing and optimizing Atlas Search (full-text), Vector Search (semantic), and Hybrid Search solutions. Use this skill when users need to build search functionality for text-based queries (autocomplete, fuzzy matching, faceted search), semantic similarity (embeddings, RAG applications), or combined approaches. Also use when users need text containment, substring matching ('contains', 'includes', 'appears in'), case-insensitive or multi-field text search, or filtering across many fields with variable combinations. Provides workflows for selecting the right search type, creating indexes, constructing queries, and optimizing performance using the MongoDB MCP server.\n","mongodb-search-and-ai",{"claudeCode":12},"SKILL.md frontmatter at skills/mongodb-search-and-ai/SKILL.md",[472,473,475,477,479],{"path":368,"priority":320},{"path":474,"priority":343},"references/hybrid-search.md",{"path":476,"priority":343},"references/lexical-search-indexing.md",{"path":478,"priority":343},"references/lexical-search-querying.md",{"path":480,"priority":343},"references/vector-search.md",{"basePath":482,"description":483,"displayName":484,"installMethods":485,"rationale":486,"selectedPaths":487,"source":321,"sourceLanguage":251,"type":241},"tools/review-skill","Review a proposed Agent Skill for structural validity and content quality before publishing. Runs the skill-validator CLI to check for structural issues, scores the skill with an LLM judge, and interprets results to advise SMEs on what to address. Use when a user wants to review, validate, or quality-check an Agent Skill.","review-skill",{"claudeCode":12},"SKILL.md frontmatter at tools/review-skill/SKILL.md",[488,489,492,494],{"path":368,"priority":320},{"path":490,"priority":491},"assets/report.md","low",{"path":493,"priority":343},"references/install-skill-validator.md",{"path":495,"priority":343},"references/llm-scoring.md",{"sources":497},[498],"manual",{"closedIssues90d":8,"description":258,"forks":229,"license":233,"openIssues90d":8,"pushedAt":230,"readmeSize":227,"stars":231,"topics":500},[501,502,503,504,505,506],"agent","claude","cursor","gemini-cli-extension","mcp","skills",{"classifiedAt":508,"discoverAt":509,"extractAt":510,"githubAt":510,"updatedAt":508},1778694148853,1778694144419,1778694146756,[212,214,210,213,211],{"evaluatedAt":513,"extractAt":282,"updatedAt":237},1778694275726,[],[516,538,561,590,618,647],{"_creationTime":517,"_id":518,"community":519,"display":520,"identity":523,"providers":524,"relations":532,"tags":534,"workflow":535},1778694415976.5222,"k1766fag8f403pvmj6st943zyn86nnvf",{"reviewCount":8},{"description":521,"installMethods":522,"name":468,"sourceUrl":14},"Leitet MongoDB-Benutzer bei der Implementierung und Optimierung von Atlas Search (Volltext), Vector Search (semantisch) und Hybrid Search-Lösungen an. Verwenden Sie diesen Skill, wenn Benutzer Suchfunktionen für textbasierte Abfragen (Autovervollständigung, Fuzzy-Suche, facettenreiche Suche), semantische Ähnlichkeit (Embeddings, RAG-Anwendungen) oder kombinierte Ansätze erstellen müssen. Verwenden Sie ihn auch, wenn Benutzer Textinhalte, Teilzeichenfolgenübereinstimmungen („enthält“, „beinhaltet“, „erscheint in“), groß-/kleinschreibungsunempfindliche oder mehrfeldige Textsuche oder Filterung über viele Felder mit variablen Kombinationen hinweg benötigen. Bietet Workflows für die Auswahl des richtigen Suchtyps, die Erstellung von Indizes, die Konstruktion von Abfragen und die Optimierung der Leistung mit dem MongoDB MCP-Server.\n",{"claudeCode":12},{"basePath":466,"githubOwner":210,"githubRepo":240,"locale":18,"slug":468,"type":241},{"evaluate":525,"extract":531},{"promptVersionExtension":203,"promptVersionScoring":204,"score":286,"tags":526,"targetMarket":269,"tier":215},[210,527,528,529,214,530],"atlas-search","vector-search","hybrid-search","search",{"commitSha":272},{"parentExtensionId":244,"repoId":278,"translatedFrom":533},"k17b18bc1pkwm6r3xttpqzefj586ms2r",[527,214,529,210,530,528],{"evaluatedAt":536,"extractAt":282,"updatedAt":537},1778694322274,1778694415976,{"_creationTime":539,"_id":540,"community":541,"display":542,"identity":546,"providers":547,"relations":555,"tags":557,"workflow":558},1778694378261.7441,"k17fkkx5s0960j77wnp642y0vs86nmq7",{"reviewCount":8},{"description":543,"installMethods":544,"name":545,"sourceUrl":14},"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. Dies schließt Szenarien wie das Erstellen von serverlosen Funktionen mit MongoDB, das Erstellen von API-Endpunkten, die MongoDB verwenden, die Optimierung von MongoDB-Anwendungen mit hohem Datenverkehr, das Erstellen von langlaufenden Aufgaben und Nebenläufigkeit oder das Debuggen von verbindungsbezogenen Fehlern ein.",{"claudeCode":12},"MongoDB Connection Optimizer",{"basePath":382,"githubOwner":210,"githubRepo":240,"locale":18,"slug":384,"type":241},{"evaluate":548,"extract":554},{"promptVersionExtension":203,"promptVersionScoring":204,"score":286,"tags":549,"targetMarket":269,"tier":215},[210,214,550,551,552,553],"connection","performance","optimization","configuration",{"commitSha":272,"license":233},{"parentExtensionId":244,"repoId":278,"translatedFrom":556},"k175wmq2n17n23xzphj2zzt3qs86n3xd",[553,550,214,210,552,551],{"evaluatedAt":559,"extractAt":282,"updatedAt":560},1778694243014,1778694378261,{"_creationTime":562,"_id":563,"community":564,"display":565,"identity":571,"providers":575,"relations":583,"tags":586,"workflow":587},1778696691708.3264,"k179thjzaw5kepc7zhdj9sat3n86mcqp",{"reviewCount":8},{"description":566,"installMethods":567,"name":569,"sourceUrl":570},"Validate pending migrations for foreign key consistency, rollback safety, and best practices",{"claudeCode":568},"ruvnet/ruflo","migrate-validate","https://github.com/ruvnet/ruflo",{"basePath":572,"githubOwner":573,"githubRepo":574,"locale":251,"slug":569,"type":241},"plugins/ruflo-migrations/skills/migrate-validate","ruvnet","ruflo",{"evaluate":576,"extract":582},{"promptVersionExtension":203,"promptVersionScoring":204,"score":286,"tags":577,"targetMarket":269,"tier":215},[214,578,579,580,581,268],"migrations","sql","validation","code-quality",{"commitSha":272},{"parentExtensionId":584,"repoId":585},"k176me0sh9b6bc3gzttnywx4w986njzh","kd7ed28gj8n0y3msk5dzrp05zs86nqtc",[581,214,268,578,579,580],{"evaluatedAt":588,"extractAt":589,"updatedAt":588},1778701008912,1778696691708,{"_creationTime":591,"_id":592,"community":593,"display":594,"identity":600,"providers":603,"relations":611,"tags":614,"workflow":615},1778693180473.1252,"k172br69jq6k4srh8e6fph3yex86mze7",{"reviewCount":8},{"description":595,"installMethods":596,"name":598,"sourceUrl":599},"Connect to Azure Database for PostgreSQL Flexible Server from Node.js/TypeScript using the pg (node-postgres) package. 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Beinhaltet den Einstieg, lokale Entwicklung mit Neon, Auswahl einer Verbindungsmethode, Neon-Funktionen, Authentifizierung (@neondatabase/auth), PostgREST-ähnliche Daten-API (@neondatabase/neon-js), Neon CLI und die Neon Platform API/SDKs. 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