Methodology for systematically designing document chunking strategies for RAG pipelines. Use this skill for 'chunking strategy', 'document splitting', 'RAG chunking', 'embedding optimization', 'semantic chunking', 'text splitting', and other RAG data preprocessing tasks. Note: vector DB infrastructure construction and embedding model training are outside the scope of this skill.
Full pipeline where an agent team collaborates to generate data warehouse design, KPI definitions, visualizations, and automated reports for a BI dashboard. Use this skill for requests like 'build me a BI dashboard', 'dashboard design', 'define KPIs', 'executive reporting dashboard', 'data visualization design', 'report automation', 'data warehouse design', 'build a KPI tree', 'sales dashboard', 'performance metrics framework', and other BI dashboard construction tasks. Also supports visualization or report automation when existing data models or KPI lists are available. Note: direct manipulation of BI tools (Tableau/PowerBI/Looker), database instance creation, and real-time data pipeline operation are outside the scope of this skill.
A pipeline where an agent team systematically creates Architecture Decision Records (ADRs). Use this skill for requests such as 'write an ADR,' 'architecture decision record,' 'document a technical decision,' 'architecture decision record,' 'organize architecture selection rationale,' 'technology stack decision,' 'alternative comparison analysis,' 'tradeoff analysis,' or 'architecture decision history.' Note: actual code migration execution, infrastructure provisioning, and performance test execution are outside the scope of this skill.
레거시 코드베이스를 현대적 아키텍처로 전환하는 풀 파이프라인. 기술부채 분석, 리팩토링 전략 수립, 코드 마이그레이션, 회귀 테스트를 에이전트 팀이 협업하여 수행한다. '레거시 코드 현대화해줘', '리팩토링 전략 세워줘', '코드 마이그레이션', '기술부채 분석', '레거시 시스템 업그레이드', '프레임워크 전환', '코드 모더나이제이션', '리팩토링 계획' 등 레거시 코드 현대화 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 분석 보고서가 있어도 전략 수립이나 마이그레이션을 지원한다. 단, 실제 프로덕션 배포, CI/CD 파이프라인 실행, 인프라 프로비저닝은 이 스킬의 범위가 아니다.
Airflow DAG 설계 패턴, 의존관계 관리, 재시도 전략, 멱등성 보장, 백필 전략 등 데이터 파이프라인 오케스트레이션 가이드. 'Airflow DAG', 'DAG 설계', '의존관계', '재시도 전략', '멱등성', '백필', '파이프라인 오케스트레이션', 'Dagster', 'Prefect' 등 파이프라인 스케줄링 시 이 스킬을 사용한다. scheduler-engineer의 DAG 설계 역량을 강화한다. 단, 데이터 품질 규칙 정의나 모니터링 대시보드는 이 스킬의 범위가 아니다.
데이터 파이프라인의 수집, 변환, 적재, 품질검증, 모니터링을 에이전트 팀이 협업하여 설계·구현하는 풀 파이프라인. '데이터 파이프라인 설계해줘', 'ETL 파이프라인 구축', '데이터 수집 자동화', '데이터 웨어하우스 파이프라인', 'ELT 설계', '배치 파이프라인', '스트리밍 파이프라인', 'Airflow DAG 만들어줘', 'dbt 모델 설계', '데이터 품질 검증 체계' 등 데이터 파이프라인 설계·구축 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 파이프라인의 품질 검증이나 모니터링만 필요한 경우에도 지원한다. 단, 실시간 스트리밍 엔진(Flink/Spark Streaming) 직접 실행, 클라우드 인프라 프로비저닝, 데이터베이스 관리자(DBA) 업무는 이 스킬의 범위가 아니다.
데이터 품질 차원(정확성, 완전성, 적시성, 일관성 등)별 검증 규칙 설계와 Great Expectations, dbt tests 등의 도구 활용 가이드. '데이터 품질', '검증 규칙', 'Great Expectations', 'dbt test', '데이터 프로파일링', '이상 탐지', '데이터 계약' 등 데이터 품질 관리 시 이 스킬을 사용한다. data-quality-manager의 품질 검증 역량을 강화한다. 단, 파이프라인 스케줄링이나 전체 아키텍처 설계는 이 스킬의 범위가 아니다.
피처 엔지니어링 기법 카탈로그: 수치형/범주형/시계열/텍스트 변환, 피처 선택, 피처 스토어 설계. '피처 엔지니어링', '특성 공학', '변수 변환', '인코딩', '스케일링', '피처 선택', '피처 스토어', '피처 중요도' 등 데이터 전처리 및 피처 설계 시 이 스킬을 사용한다. data-engineer의 피처 엔지니어링 역량을 강화한다. 단, 모델 설계나 학습 관리는 이 스킬의 범위가 아니다.
데이터 마이그레이션의 소스 분석, 스키마 매핑, 변환 스크립트 생성, 검증 쿼리 설계, 롤백 계획을 에이전트 팀이 협업하여 수행하는 풀 마이그레이션 파이프라인. '데이터 마이그레이션', 'DB 이관', '데이터 이전', '스키마 변환', '데이터베이스 이관 계획', 'ETL 스크립트', '데이터 이행', 'DB 마이그레이션 검증', '시스템 전환' 등 데이터 마이그레이션 전반에 이 스킬을 사용한다. 단, 실시간 CDC 스트리밍 구축, 클라우드 인프라 프로비저닝, 애플리케이션 코드 마이그레이션은 이 스킬의 범위가 아니다.
RAG 파이프라인의 문서 청킹 전략을 체계적으로 설계하는 방법론. '청킹 전략', '문서 분할', 'RAG 청킹', '임베딩 최적화', '시맨틱 청킹', '텍스트 분할' 등 RAG 데이터 전처리 시 사용한다. 단, 벡터 DB 인프라 구축, 임베딩 모델 학습은 이 스킬의 범위가 아니다.
Проверка консистентности данных в SQLite базах данных MikoPBX после операций REST API. Использовать при валидации результатов API, отладке проблем с данными, проверке связей внешних ключей или инспектировании CDR записей для тестирования.
Integrates Firebase Data Connect into Flutter apps. Use when setting up Data Connect, designing queries, handling errors, or applying security and performance best practices.
Analyze downstream impact of dbt model changes using column-level lineage and the dependency graph. Use when evaluating the blast radius of a change before shipping. Powered by altimate-dbt.
Create and modify dbt models — staging, intermediate, marts, incremental, medallion architecture. Use when building new SQL models, extending existing ones, scaffolding YAML configs, or reorganizing project structure. Powered by altimate-dbt.
Analyze DDL migrations for data loss risks — type narrowing, missing defaults, dropped constraints, breaking column changes. Use before applying schema changes to production.
Generate validated AWS architecture diagrams as draw.io XML using official AWS4 icon libraries. Use this skill whenever the user wants to create, generate, or design AWS architecture diagrams, cloud infrastructure diagrams, or system design visuals. Also triggers for requests to visualize existing infrastructure from CloudFormation, CDK, or Terraform code. Supports two modes: analyze an existing codebase to auto-generate diagrams, or brainstorm interactively from scratch. Exports .drawio files with optional PNG/SVG/PDF export via draw.io desktop CLI.
Analyze GORM model changes, estimate resulting schema (DDL) differences, and propose safe migration steps with verification guidance.
Synthesizes the current session into a structured HANDOFF block for context transfer between sessions. Captures what was built, decisions made, and unresolved items.
