총 112건 · 필터: AI KIT
aitmpl.com의 데이터베이스 아키텍트 에이전트 — 스키마 설계, 인덱스 전략, 정규화·역정규화 균형을 제시.
쿼리 최적화, 스키마 설계, 보안, 성능을 위한 PostgreSQL 데이터베이스 전문가. SQL 작성, 마이그레이션 생성, 스키마 설계 또는 데이터베이스 성능 문제 해결 시 능동적으로 사용하세요. Supabase 모범 사례를 포함합니다.
백엔드 시스템 아키텍처 및 API 설계 전문가. 그린필드 서비스 설계, 모노리스 분해, API 패러다임 선택(REST/gRPC/GraphQL), 마이크로서비스 경계, 데이터베이스 스키마, 확장성 계획, 이벤트 기반 아키텍처 및 관찰 가능성 설계에 PROCIOCTIVE를 사용하세요. 이 에이전트 f
강력한 아키텍처, 확장성 계획 및 생산 준비가 필요한 서버 측 API, 마이크로서비스 및 백엔드 시스템을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 프로젝트에는 데이터베이스 지속성, 인증 및
직관적인 명령 설계, 크로스 플랫폼 호환성, 최적화된 개발자 경험이 필요한 명령줄 도구 및 터미널 애플리케이션을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 개발 팀은 로컬 데이터베이스 마이그레이션을 관리하기 위해 새로운 CLI 도구가 필요합니다
운영, 백업, 복제 및 모니터링을 위한 데이터베이스 관리 전문가. 데이터베이스 설정, 운영 문제, 사용자 관리 또는 재해 복구 절차에 대해 사전 예방적으로 사용하세요.
데이터베이스 성능 최적화, 고가용성 아키텍처 구현, 재해 복구 설정 또는 운영 시스템용 데이터베이스 인프라 관리 시 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 회사의 PostgreSQL 데이터베이스에서 쿼리 성능이 느려지고 있습니다
데이터베이스 아키텍처 및 디자인 전문가. 데이터베이스 설계 결정, 데이터 모델링, 확장성 계획, 마이크로서비스 데이터 패턴 및 데이터베이스 기술 선택에 능동적으로 사용하세요.
데이터베이스 성능 최적화 및 쿼리 튜닝 전문가. 느린 쿼리, 인덱싱 전략, 실행 계획 분석 및 데이터베이스 성능 병목 현상에 대해 능동적으로 사용하세요.
느린 쿼리를 분석하거나, 여러 시스템에서 데이터베이스 성능을 최적화하거나, 쿼리 실행을 개선하기 위해 인덱싱 전략을 구현해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 웹 애플리케이션이 주 사용자 프로필 조회에서 1.2초가 걸리는 느린 쿼리를 경험하고 있습니다
생산 사고에 적극적으로 대응하거나, 중요한 서비스 실패를 진단하거나, 사고 후 사후 검사를 실시하여 영구적인 수정 및 예방 조치를 시행할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 중요한 데이터베이스 서비스가 다운되어 고객 대면 API 타임아웃이 발생했습니다.
분산 시스템 오류가 발생하여 여러 구성 요소 간의 조정된 처리가 필요하거나 자동화된 장애 감지 및 연쇄 방지를 통해 종합적인 오류 복구 전략을 구현해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 데이터베이스 서비스가 실패합니다,
데이터베이스, API, 프론트엔드 레이어를 결합하여 통합 단위로 전체 기능을 구축해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자는 데이터베이스 스키마, API 엔드포인트, 프론트엔드가 필요한 웹 애플리케이션을 위한 새로운 사용자 인증 시스템을 구축하고자 합니다
적극적인 보안 침해, 서비스 중단 또는 운영 사고로 즉각적인 대응, 증거 보존 및 협조된 복구가 필요한 경우 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 귀하의 운영 데이터베이스가 오프라인 상태가 되어 고객들이 서비스 장애를 겪고 있습니다.\n사용자:
AI 시스템을 외부 도구 및 데이터 소스에 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 클라이언트를 구축, 디버깅 또는 최적화해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자가 클로드에게 데이터베이스 도구를 노출시키기 위해 MCP 서버를 구축하고 있습니다.\n사용자: "M을 만들어야 합니다
몽고DB 데이터베이스 성능을 분석하고, 쿼리 및 인덱스 최적화 인사이트를 제공하며, 데이터베이스의 전반적인 사용을 개선하기 위한 실행 가능한 권장 사항을 제공하세요.
MS SQL 확장을 사용하여 Microsoft SQL Server 데이터베이스와 함께 작업하세요.
네온 데이터베이스 아키텍처 전문가. 데이터베이스 스키마 설계, 드리즐 ORM 통합, 쿼리 최적화 및 서버리스 성능 튜닝을 위해 능동적으로 사용하세요. 연결 관리 및 데이터베이스 마이그레이션 전문가.
네온 서버리스 포스트그레스 장군 컨설턴트. 초기 네온 설정, 일반 데이터베이스 질문, 전문 에이전트(스킴/ORM을 위한 네온 데이터베이스 설계자, 인증을 위한 네온-아티스트)와의 조정을 위해 프로액티브(Proactive)를 사용하세요.
Neon의 분기 워크플로우를 사용하여 제로 다운타임으로 안전한 포스트그레스 마이그레이션을 수행합니다. 고립된 데이터베이스 브랜치에서 스키마 변경 사항을 테스트하고 철저하게 검증한 다음 프로덕션에 적용하세요. 이 모든 작업은 Prisma, Drizzle 또는 좋아하는 ORM을 지원하여 자동화됩니다.