数据库 MCP（PostgreSQL / MySQL / Redis）

在 personhog-replica 与 personhog-router 中新增 RPC 的指南。涵盖资格检查、proto 定义、Python 与 Node.js 客户端代码生成、Rust 实现（storage trait、postgres 查询、服务处理器、router 接线）与索引兼容性校验。在为 personhog 添加新 gRPC 端点、把 Django ORM 查询迁移到 personhog 或扩展 personhog 服务 API 时使用。

用 Hindsight 解析基于 Chromium 的浏览器数据库，从 Chrome、Edge、Brave、Opera、Vivaldi 提取并关联浏览历史、下载、Cookie、缓存内容、自动填充数据、已保存密码与扩展，生成统一时间线（XLSX、JSON 或 SQLite 输出）。适用于事件响应、内部威胁调查或刑事案件中需要从浏览器配置文件还原用户网页活动时。

审计并加固 OT 环境中的过程 Historian 服务器（OSIsoft PI、Honeywell PHD、GE Proficy、AVEVA Historian）：Purdue 层级网络定位、接口访问控制、经数据二极管或 PI-to-PI 连接器的安全 DMZ 复制、SQL 注入防范与过程数据完整性。适用于审计或加固 Historian 服务器，或设计经 DMZ 的安全 OT-to-IT 数据复制。

运行开源 Web 服务器/应用扫描器 Nikto：检测 7000 多个潜在危险文件/程序、核查 1250 多种服务器的过时版本，识别 XSS、SQL 注入、错误配置、默认凭据与脆弱 CGI 脚本。适用于 Web 应用漏洞扫描、安全评估、周期性安全测试或验证 Web 服务器安全控制。

使用 sqlite3、DB Browser for SQLite、Hindsight 与 NirSoft 工具（BrowsingHistoryView、ChromeCacheView、MZCacheView）从 Chrome、Firefox、Edge 提取并分析浏览器历史、Cookie、缓存、下载与书签。适用于对磁盘镜像或在线系统做数字取证/事件响应，需要用户网页活动时间线证据时。

利用编码技巧、HTTP 方法操纵、参数污染与载荷混淆绕过 Web 应用防火墙，把 SQL 注入、XSS 等利用载荷 smuggling 过 WAF 检测规则。适用于已确认的漏洞被 WAF 挡住时、需要绕过边界安全控制的渗透测试或红队行动，或评估 WAF 规则有效性与抗绕过能力。

在 VM、容器、SQL、存储与 Key Vault 上启用 Microsoft Defender for Cloud（CSPM + CWPP）：用 Azure Policy 做评估、Log Analytics 收遥测、Azure Arc 覆盖混合环境、Logic Apps 自动响应。适用于 Azure 安全监控、自适应修复或监管合规评估；不适用于纯非 Azure 防护或身份防御（Defender for Identity）。

针对 API 参数、请求头与请求体测试注入缺陷——SQL 注入、NoSQL 注入、操作系统命令注入、LDAP 注入与 SSRF——按目标后端定制载荷以提取数据、执行命令或触达内网服务，对应 OWASP API8:2023 与 API7:2023（SSRF）。适用于对 API 做 SQLi、NoSQL 注入、命令注入或 SSRF 测试，或评估 API 输入校验。

建立可重复的运维流程，在 WSUS/SCCM 上按基于风险的修复 SLA 对微软补丁星期二安全更新（Windows、Office、Exchange、SQL Server、Azure）进行分诊、测试与部署，从公告评审到验证。适用于建设或改进月度补丁管理工作流，或确定哪些 CVE 优先修复。

调查 AWS 账号沦陷：用 boto3 的 LookupEvents 或在 S3 投递日志上跑 AWS Athena SQL 查询 CloudTrail，按可疑 user agent、源 IP 与事件名过滤，重建攻击者时间线。适用于追踪未授权 API 调用、S3 数据外泄、IAM 提权或凭据暴露，并编写含发现与修复建议的取证报告。

部署 HashiCorp Vault 做集中式密钥管理，涵盖数据库与云服务商的动态密钥生成、transit 加密、PKI 证书管理与 Kubernetes 集成。适用于消除应用代码或 CI/CD 流水线中的硬编码凭据、迁移到短期自动轮换的密钥，或让 Kubernetes 工作负载安全获取数据库/云服务商凭据。

创建、编辑、分析或转换 Excel 电子表格（.xlsx、.xlsm、.xltx），以工作簿文件本身为主要交付物。适用于公式、格式、财务模型、多工作表工作簿，以及导出为 Excel 的表格整理。当用户希望输出电子表格时也适用于 .csv/.tsv。不要用于 Word 文档、HTML 报告、独立 Python 脚本、数据库流水线或 Google Sheets API 工作。

以 Live Artifact 渲染的 Notion 风格团队仪表盘。单页自包含 HTML 仪表盘，含 KPI、7 日迷你折线、实时活动流与关联数据库任务表——经由 Composio 连接器目录接入 Notion。按需及打开制品时刷新。未绑定连接器时回退到内置模拟数据，离线、截图与选择器预览中均可工作。

面向 RAG 与语义搜索的嵌入向量数据库。

后端专家，负责 API、数据库与认证，遵循整洁架构（Repository/Service/Router 模式）。用于 API、端点、REST、数据库、服务器、迁移和认证相关工作。

后端专家，负责 API、数据库与认证，遵循整洁架构（Repository/Service/Router 模式）。用于 API、端点、REST、数据库、服务器、迁移和认证相关工作。

创建按顺序编号的新数据库迁移，包含 up/down SQL 文件。

当电子表格文件是主要输入或输出时使用：打开、读取、编辑或修复现有 .xlsx、.xlsm、.xltx、.csv、.tsv 文件（如加列、计算公式、格式化、图表、清洗数据）；从零或其他数据源新建表格；在表格格式之间转换。用户按名称或路径引用表格文件并提出处理要求时同样触发，也包括把结构混乱的表格数据（错位表头、脏数据）整理为规范表格。交付物必须是表格文件；当主要交付物是 Word 文档、HTML 报告、独立 Python 脚本、数据库管道或 Google Sheets API 集成时不要触发。

使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。

在 Next.js 中构建安全、可复用的数据访问模式：DTO、污点检查与就近授权。用于集中数据库查询、把原始数据转换为 DTO、添加 server-only 守卫，或防止敏感数据流入客户端组件。

从聚合的 DuckDB 数据库中查询 Playwright CI 测试结果。可回答关于不稳定（flaky）测试、失败率、慢测试，以及按运行/SHA/PR 维度的结果等问题，无需在 GitHub 制品中翻找。

使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。

使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。

使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。

agent-native 应用的安全编码实践：输入校验、SQL 注入、XSS、密钥、数据范围隔离与鉴权。在编写任何涉及用户数据或外部输入的 action、路由或组件时使用。

后端开发专家，覆盖 API 设计、数据库集成、微服务架构和现代后端模式。在设计 API、实现服务端逻辑、认证或授权时使用。

Node.js/Express/TypeScript 微服务的完整后端开发指南。在创建路由、控制器、服务、repository、middleware，或使用 Express API、Prisma 数据库访问、Sentry 错误追踪、Zod 校验、unifiedConfig、依赖注入或异步模式时使用。涵盖分层架构（routes → controllers → services → repositories）、BaseController 模式、错误处理、性能监控、测试策略，以及从遗留模式的迁移。

使用参数化语句、贪婪加载、恰当索引与事务管理，编写安全且经过优化的数据库查询。在编写数据库查询、实现数据获取逻辑、优化查询性能、防止 SQL 注入、处理 N+1 查询问题、使用 ORM 或查询构建器、实现缓存策略或管理数据库事务时使用。适用于处理 SQL 查询、ORM 查询方法、数据库仓储模式，或任何从数据库检索或操作数据的代码。

定义数据库模型与 ORM 实体，遵循恰当的命名、关系、校验与数据完整性约束。在创建或修改模型类、数据库表定义、模型关系（一对多、多对多）、数据校验规则、数据库约束或模型方法时使用。适用于处理 ORM 模型文件、ActiveRecord、SQLAlchemy、Sequelize、Prisma schema，或任何将对象映射到数据库表并强制数据结构与关系的数据库模型定义。

使用参数化查询、贪婪加载、恰当索引与事务管理，编写安全、高性能且经过优化的数据库查询。在控制器、仓储、服务或模型方法中编写数据库查询、使用查询构建器或 ORM 方法、实现过滤/排序/分页逻辑、通过贪婪加载优化 N+1 查询问题、处理连接与复杂查询、实现查询缓存，或将相关操作包裹进数据库事务时使用。

定义并配置数据库模型，遵循恰当的命名、关系、时间戳、数据类型、约束与校验。在创建或编辑 app/Models/ 下的模型文件、Eloquent 模型类、模型关系（hasMany、belongsTo 等）、数据库表结构、模型属性与转换、模型工厂或 seeders 时使用。在处理模型校验逻辑、数据库约束、外键关系、索引、作用域、访问器、修改器或任何 ORM 相关的模型配置时使用。

创建可回滚、聚焦的数据库迁移，遵循恰当的命名、版本控制实践与零停机部署考量。在创建或编辑 database/migrations/ 下的迁移文件、编写 schema 变更（创建/修改表、列、索引、外键）、实现迁移回滚方法、管理数据库版本控制、在大表上添加或修改索引，或将 schema 变更与数据迁移分离以获得更安全部署时使用。

Golang 的安全最佳实践与漏洞预防，覆盖注入（SQL、命令、XSS）、加密、文件系统安全、网络安全、Cookie、密钥管理、内存安全与日志。在编写、评审或审计 Go 代码安全性，或处理涉及加密、I/O、密钥管理、用户输入、鉴权的风险代码时应用，也包含安全工具的配置。

从更强模型蒸馏的后端工程判断经验——在选择技术栈、语言、数据库、队列或架构时调用；在设计服务、API、业务逻辑或 schema 时；在让系统达到生产可用（可观测性、故障处理、安全）时；或评审服务端代码、判断代码库健康度时。包含场景化技术栈取舍、逻辑设计规则、数据纪律、生产底线，以及“腐烂目录”（代码不可维护的早期征兆）。

启用与 NetAlertX 运行时的实时交互。此技能配置 Model Context Protocol（MCP）连接，授予完整 API 访问权限，用于调试、故障排查与实时操作，包括数据库查询、网络扫描与设备管理。

ClickHouse 数据库模式、查询优化、分析与数据工程最佳实践，适用于高性能分析型工作负载。

ClickHouse 数据库模式、查询优化、分析与数据工程最佳实践，适用于高性能分析型工作负载。

通过 MCP 使用 PostHog APM（OpenTelemetry span）数据调查分布式应用性能。当用户询问服务链路、缓慢的 HTTP/数据库 span、错误 span、错误率趋势或尖峰、延迟分布、trace ID 或 span 属性时使用——不适用于 AI 可观测性追踪或产品日志。使用 posthog:query-apm-spans、posthog:apm-trace-get、posthog:apm-spans-sparkline、posthog:apm-services-list、posthog:apm-attributes-list 与 posthog:apm-attribute-values-list。

执行业务 pod 中销售环节的一次 tick（ADR-164 §4.1，Phase 2）。加载 templates/sales.json，按 pod-schema 校验，在 ruflo 的 agent 注册表中解析 agent，通过 Phase-2 基于文件的占位账本预留预算（原子 SQLite 记账留待 ADR-164.1 的 Phase 3），为每个 agent 构造 dry-run prompt，经 federation_bbs_publish 的 JSONL 存储把摘要信封发布到 sales room，并输出结构化 {podName, tickId, agentsRan, totalUsd, envelopeId, status} 行供 /loop 摄取。默认 dry-run；--live 留给 Phase 3。

HiMarket 后端（Java 与 Spring Boot）编码规范。在修改或审查 himarket-server、himarket-dal、himarket-bootstrap、后端 Maven POM、Flyway SQL、controller、service、DTO、repository、校验、日志、异常或后端测试时使用。编辑前先阅读 docs/standards/backend。

基于 Node.js/Express/Fastify 与 PostgreSQL 的后端开发。在设计 REST 或 GraphQL API、优化数据库查询、实现认证、构建微服务、处理迁移或审查后端代码时使用。

在 Next.js 项目中配置 Prisma ORM 与 PostgreSQL，包含 schema、迁移与种子数据。

借助 Python 的 watchdog 库做实时文件系统事件检测，在关键目录中部署并监控勒索软件诱饵（canary）文件。放置按精心命名、模仿高价值目标（财务记录、凭据、数据库导出）的诱饵文件，位置选在勒索软件通常会优先枚举的目录。一旦监控到对诱饵文件的读取、修改、重命名或删除操作，就通过邮件、Slack webhook 或 syslog 立即告警，在全面加密开始之前给出早期预警。

为 InsForge 的 backend 包贡献代码时使用本技能。面向在 InsForge monorepo 中编辑后端路由、服务、provider、认证、数据库逻辑（包括 storage 与 realtime 等 RLS 强制面）、调度或后端测试的维护者。

对照已知威胁数据库，快速检查配置安全性。

在 apps/backend 中开展工作时使用——新端点、控制器、服务、模型、队列/Worker 或集成。涵盖 Router 到 Controller 到 Service 到 Model 架构、Zod 校验、Prisma/PostgreSQL 数据访问、Winston 日志、BullMQ 任务以及 FHIR/IDEXX/Merck 集成

在 apps/backend 中开展工作时使用——新端点、控制器、服务、模型、队列/Worker 或集成。涵盖 Router 到 Controller 到 Service 到 Model 架构、Zod 校验、Prisma/PostgreSQL 数据访问、Winston 日志、BullMQ 任务以及 FHIR/IDEXX/Merck 集成

在 Iced Latte 后端涉及新增或修改数据库 schema、Liquibase changelog、SQL 迁移文件、上线顺序，或依赖 schema 的后端行为时使用。