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sql

共收录 37 个与 sql 相关的 MCP Server 与 Agent Skill,均附安装命令、来源与热度数据,可直接复制到 Cursor、Claude Code 等客户端。

严格代码审查员

v0.1.0

SkillClawHub6.6k

io.clawhub.ziad-hsn/critical-code-reviewer

以零容忍态度进行严谨、对抗式的代码审查。当用户要求批判性审查我的代码或 PR、点评我的代码、找我代码的问题或问这段代码哪里不对时使用。可发现安全漏洞、偷懒模式、边界失败与不良实践,覆盖 Python、R、JavaScript/TypeScript、SQL 与前端代码,细致审查错误处理、类型安全、性能、可访问性与代码质量,并给出带严重级别(Blocking、Required、Suggestions)的结构化反馈与具体可执行的建议。

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SQL

v1.0.4

SkillClawHub5.2k

io.clawhub.ivangdavila/sql

为任意关系型数据库编写、审阅并优化 SQL 查询,设计 schema、索引与约束,规划数据迁移。当查询很慢、EXPLAIN 显示顺序扫描或索引未被使用;JOIN 之后出现重复行、缺行或金额被放大;遇到死锁、锁等待超时、“too many connections” 或事务迟迟不提交;设计表、主键与字段类型,在规范化与反规范化的模型之间取舍,或决定用 JSON 列还是真实列;在线上表上做 ALTER TABLE、执行 expand-migrate-contract 发布、备份与恢复、处理复制延迟、连接池、分区、CSV 批量导入以及在引擎间迁移数据;编写窗口函数、CTE、keyset 分页、upsert、全文检索、多租户、行级安全,以及在 MySQL、SQLite、MariaDB 或 SQL Server 中处理时区时,都适用。不适用于 PostgreSQL 服务端内部调优(如 vacuum 与 work_mem),也不适用于框架内的 ORM schema 建模。

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向量记忆检索(Vector Memory Hack)

v1.0.3

SkillClawHub4.1k

io.clawhub.mig6671/vector-memory-hack

使用 TF-IDF 与 SQLite 为 AI 智能体的记忆文件提供快速语义检索,可从 MEMORY.md 或任意 Markdown 文档即时取回上下文。当智能体需要(1)在开始任务前查找相关上下文,(2)高效检索大型记忆文件,(3)不读完整文件就取到特定规则或决策,(4)用语义相似度检索替代关键词匹配时使用。是重量级嵌入模型的轻量替代——零外部依赖,检索耗时低于 10ms。

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Node.js 生产模式

v1.0.0

SkillClawHub3.5k

io.clawhub.wpank/nodejs-patterns

生产级 Node.js 后端模式:Express/Fastify 搭建、分层架构、中间件、错误处理、校验、数据库集成、认证与缓存。适用于构建 REST API、搭建 Node.js 服务器、实现认证、集成数据库、加入校验/缓存或组织后端工程。关键词:nodejs、express、fastify、typescript、api、rest、middleware、jwt、zod、postgres、mongodb、redis、rate limiting 等。

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观远 BI · 马甲实战版

v3.2.3

SkillClawHub3.4k

io.clawhub.maojiebc/guanyuan-majia

观远 BI(Guandata)实战增益层。标准查数、指标批量查询、本地分析、建卡发布、ETL、数据集和表单结构管理、工作流、指标写入路由官方六组件。专攻 ETL 整库治理、SmartETL 全链路重写、引擎报错、自定义图表与 HTML 看板排障、v7 发布兼容、移动端 phoneLayout、门店手机成绩单、SuperApp 的 LLM 中转及历史兼容、AI-native ADS 架构判断。餐饮会员公式见 majia-huiyuan。触发:观远、Guandata、会员、订单、复购率、RFM、ETL 治理、payload_json、自定义图表、HTML 看板、门店手机成绩单、换店滤空、phoneLayout、60004、SuperApp、ILLEGAL_JSON_RES、数据架构。

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Engram 语义记忆层

v0.2.0

SkillClawHub2.5k

io.clawhub.dannydvm/engram

面向 AI 智能体的持久化语义记忆层。本地优先存储(SQLite+LanceDB),使用 Ollama 嵌入。跨会话存储并回忆事实、决策、偏好、事件与关系。支持记忆衰减、去重、类型化记忆(5 种)、记忆关系(7 种图关系)、按智能体/用户隔离、语义搜索、上下文感知回忆、从文本自动抽取(规则/LLM/混合)、导入导出、REST API 与 MCP 协议。解决上下文窗口与压缩失忆问题。服务运行于 localhost:3400,控制台在 /dashboard。通过 npm 安装(engram-memory),需要装有 nomic-embed-text 模型的 Ollama。

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