Skill

提供对 Supabase 数据库的结构化访问能力，支持数据库模式查询、表关系分析与安全策略配置，适用于实现细粒度数据权限控制、高效查询设计及规范化数据交互逻辑。

将自然语言问题转化为结构化查询语句，根据用户描述自动识别数据实体、过滤条件与聚合逻辑，结合数据库表结构生成安全高效的查询命令，适用于各类基于关系型数据的交互式分析场景。

检测 NoSQL 数据库中的注入漏洞，通过构造特殊操作符、JavaScript 代码或畸形查询，验证身份绕过、数据泄露及服务器端脚本执行等风险，适用于 MongoDB、CouchDB、Redis 等支持复杂查询逻辑的数据库系统。

构建多级数据库缓存体系，融合分布式缓存、内存缓存与 CDN 分发能力，通过缓存策略优化降低数据库负载、缩短查询延迟，并支撑水平扩展，适用于高并发场景下的性能调优需求。

解决 Serverless 环境下 Prisma 数据库连接耗尽问题，通过连接池服务（如 PgBouncer 或 Prisma Accelerate）、限制单实例连接数、优化连接参数及复用客户端实例，确保高并发时数据库连接稳定可控。

提供系统化的 Core Data 诊断能力，覆盖模式迁移崩溃、线程隔离错误、N+1 查询性能瓶颈、SwiftData 与 Core Data 桥接问题，以及零数据丢失的迁移验证，强调真实设备与生产数据的强制测试流程。

提供基于H3六边形网格的空间数据管理能力，支持在PostgreSQL中进行网格索引、层级操作与邻接分析，并实现与几何对象、地理边界的无缝转换。集成PostGIS后可完成多边形填充、栅格统计汇总及瓦片分辨率匹配，适用于地理空间聚合、邻近查询与跨系统地理处理场景。

专精于 Firebase Firestore 的移动优先数据库能力，支持实时数据同步、离线缓存与自动回连、细粒度安全规则控制、复合索引优化及事务处理，适用于需要跨平台一致性、弱网容错和动态权限管理的现代应用开发。

自动生成符合行业规范的 SQL 迁移脚本，涵盖数据库结构变更、版本控制与回滚逻辑，支持多种后端语言环境，输出可直接投入生产的配置和代码，并提供最佳实践建议与合规性验证。

通过命令行执行与 WordPress 开发数据库的交互式查询，支持对多环境数据表进行检索、结构分析及记录统计，适用于调试数据库问题或提取特定站点的历史事件与配置信息。

自动化数据库备份与恢复全流程，支持 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 和 SQLite 四种数据库，可生成带压缩加密的备份脚本、配置定时任务、编写清晰的还原步骤，并兼顾存储策略与灾备实践。

支持非关系型数据库的数据建模，能够根据应用需求设计高效的文档存储结构，优化查询模式与数据分布策略，适用于电商、社交等高并发场景下的数据库架构设计。

支持数据库测试流程的自动化构建，涵盖生成真实测试数据、事务封装以确保测试后自动回滚、验证数据库模式完整性，适用于需要高可靠性的数据操作验证与迁移测试场景。

实现数据库模式的版本化演进管理，支持为 PostgreSQL、MySQL、SQLite 和 MongoDB 自动生成带时间戳的双向迁移文件，涵盖结构变更、字段增删及安全回滚等操作，保障数据定义演进过程可追溯、可逆且跨引擎兼容。

管理数据库模式变更与迁移流程，支持通过 ORM 定义修改自动生 成和应用 Alembic 迁移脚本，处理列增删、数据回填及跨 SQLite 与 Postgres 的环境适配，确保架构演进一致性。

构建基于 SQLModel 与 PostgreSQL 的异步数据库层，支持非阻塞的 CRUD 操作、关系映射、JSONB 数据类型及自引用模型处理。通过 async/await 实现高效会话管理，结合 selectinload 解决 N+1 查询问题，并利用 Alembic 进行异步迁移，适用于 FastAPI 驱动的高并发后端服务。

提供系统化诊断能力，精准定位 SwiftData 迁移失败的根本原因，包括关系配置错误、版本 schema 不匹配、模型遗漏、迁移路径未测试及数据丢失等问题，通过结构化排查流程和针对性修复模式，确保迁移在真实设备上稳定可靠运行。

支持数据库模式的平滑演进，通过分阶段迁移实现零停机更新，包括新增字段时的渐进式填充、索引优化、字段类型转换与重命名，以及废弃字段的安全清理，在保障数据一致性的同时适应应用的持续迭代需求。

检测并验证各类 SQL 注入漏洞，包括基于时间延迟、布尔逻辑、错误反馈、UNION 数据提取、堆叠查询及带外交互的模式，适用于 MySQL、PostgreSQL、MSSQL、Oracle 和 SQLite 等数据库场景，支持对盲注与显式注入的自动化探测与证据留存。

通过解析 PostgreSQL 的语法定义文件，准确理解 SQL 语句结构与解析规则，为 pgschema 提供可靠的 DDL 解析和生成功能支持，确保生成的 SQL 符合原生数据库语法规范。

针对海量向量检索场景，提供索引结构选型、参数调优与量化压缩的一体化优化能力，兼顾搜索延迟、召回率和内存占用三者平衡，支撑从百万到十亿级向量的高效、稳定服务。

面向 PostgreSQL 的高性能、高可靠性表结构设计能力，涵盖规范化建模、精准数据类型选择（如 TIMESTAMPTZ、NUMERIC、TEXT）、针对性索引策略（B-tree、GIN、GiST、BRIN）、约束与分区实践（RANGE/LIST/HASH）、行级安全控制及 JSONB 向量化扩展支持，兼顾事务一致性与大规模写入优化。

提供数据库灾备与恢复能力，支持灾难恢复规划、任意时间点还原、多地域自动故障转移及备份有效性验证，通过自动化配置主从复制、事务日志归档和恢复流程，保障生产数据库高可用与数据一致性。

安全演进移动应用的数据库结构，通过不可变且可重入的迁移策略实现模式变更，支持新增字段、类型调整与关系扩展，确保用户数据在升级过程中零丢失，并强制覆盖测试与生产环境的一致性验证。

自动化检测并利用 SQL 注入漏洞，实现对目标数据库的结构探测、表与字段枚举及敏感数据提取，支持多种注入技术与数据库系统，适用于授权范围内的渗透测试任务。

提供面向 PostgreSQL 的高性能、高可靠性表结构设计方法论，涵盖类型选择、索引策略、约束设计、分区方案及特殊场景优化，强调规范化优先、显式索引、时区安全、精确数值处理与渐进式演进原则。

指导在实现 dbplyr 的 SQL 转换前，针对特定数据库方言进行语法与行为研究，确保生成的 SQL 正确且符合目标数据库的规范。 通过查阅官方文档和权威资料，记录函数或命令的语法、关键行为及限制，并以标准化格式保存研究成果，为代码实现提供可靠依据。 所有研究必须附带来源链接，聚焦于 R 到 SQL 的翻译需求，避免无关细节。 仅在完成充分调研并确认边缘情况后，方可进行后续开发。

为实现 PostgreSQL 数据库模式提取功能提供权威参考，重点指导系统目录查询、对象依赖分析及版本兼容性处理，覆盖表、索引、触发器、函数等核心对象的结构解析与 DDL 表达，支撑 pgschema 的 schema 检查、差异计算与声明式部署能力。

自动执行数据库安全评估，覆盖 PostgreSQL 和 MySQL，识别弱密码、SQL 注入风险及配置缺陷，依据 OWASP 标准生成合规报告并提供修复建议，支持安全加固的闭环管理。

深入解析 PostgreSQL 官方语法定义，精准掌握各类 DDL 语句（如 CREATE TABLE、TRIGGER、INDEX 等）的结构组成、可选元素、关键字顺序及嵌套规则，支撑 pgschema 在多版本 PostgreSQL（14–18）环境下生成严格合规的 SQL DDL。