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sql

对 WordPress 开发数据库执行 SQL 查询，用于数据检查、问题排查及审计日志分析。

query-writing

编写、执行并优化 SQL 查询，涵盖从简单查询到复杂的多表连接、聚合与子查询，适用于数据检索与报表生成。

sql-queries

根据自然语言描述生成优化后的 SQL 查询。支持 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 与 Snowflake 等多种数据库方言。分析数据库架构、解读业务需求，并输出包含详细说明的可执行查询。

data-engineer

专注于数据工程的 AI 代理，负责设计 ETL/ELT 管线、定义数据结构、管理数据质量以及实现可靠的数据导入流程。

sql-pro

专业 SQL 代理，涵盖现代数据库系统、查询优化、HTAP 环境及数据架构模式。精通性能调优、模式设计与分析工作负载。

querying-json

使用 jq 高效提取、筛选与转换 JSON 文件中的特定字段，相比读取整个文件，可节省高达 95% 的上下文空间。

vm-infrastructure-ops

管理与排查运行 eth-realtime-collector 的 GCP e2-micro VM 故障。处理 systemd 错误、网络连接问题，并监控以太坊实时数据流的稳定性。

database-patterns

专业数据库设计与存取模式：涵盖架构设计、索引策略、查询优化、存储库模式以及 SQL 与 NoSQL 数据库的事务处理。

text-to-sql

将自然语言查询转换为安全且经过优化的 SQL。通过数据库架构感知与参数化查询生成，实现数据库交互的自动化。

polars

高性能 Python 与 Rust 内存内 DataFrame 库。支持延迟计算、并行处理，并使用 Apache Arrow 引擎，适用于高效 ETL、数据处理及加速 pandas 工作流。

massive-context-mcp

通过递归分块、子查询与聚合结果处理超过 1,000 万 token 的大型文件和代码库，突破 LLM 上下文窗口限制。

Data Analysis Helper

一个全方位的数据分析助手，支持加载数据集、执行统计计算、可视化趋势并生成专业的分析总结报告。