Deep Agents Orchestration

ブラウザのトラフィックを HAR ファイルに記録することで、ウェブサイトの内部 API をリバースエンジニアリングし、最初の記録後はブラウザを必要とせずにエンドポイントを直接呼び出すスタンドアロンクライアントまたは CLI を生成します。「クライアントを派生させて（derive a client）」、「<site> 用の CLI を構築して」、「このサイトの API をリバースエンジニアリングして」、「ネットワークリクエストを記録して」、「このサイトを API に変換して」と依頼された場合や、同じサイトを繰り返し自動化し、ブラウザを毎回操作するよりも直接 HTTP を呼び出す方が効率的な場合に使用します。

Supabaseに関連するANYタスクを実行する際に使用します。トリガー：Supabase製品（Database、Auth、Edge Functions、Realtime、Storage、Vectors、Cron、Queues）、Next.js、React、SvelteKit、Astro、RemixにおけるクライアントライブラリおよびSSR統合（supabase-js、@supabase/ssr）、認証の問題（login、logout、sessions、JWT、cookies、getSession、getUser、getClaims、RLS）、Supabase CLIまたはMCPサーバー、スキーマ変更、マイグレーション、宣言的スキーマ、セキュリティ監査、Postgres拡張機能（pg_graphql、pg_cron、pg_vector）、deb

Supabaseが管理する、あらゆる場所で動作するPostgresのためのPostgresベストプラクティスです。Postgresデータベースに保存されるあらゆるものの作成や変更（テーブルやカラムの作成・変更（カラム型の選択を含む）、スキーマ設計、マイグレーションと宣言的スキーマファイル、RLS ポリシーとそれらを検証するテスト、インデックス、トリガー、データベース関数、キューとスケジュール済みジョブ（pg_cron、pgmq）、ベクトル/セマンティック検索（pgvector）、ダンプの復元（pg_restore）またはインポートなど）を行うBEFOREに、このスキルをロードしてください。

ISV App Analytics メタデータ型 — AppAnalyticsQueryRequest および AppAnalyticsSettings。管理パッケージの使用状況データの取得、App Analytics シミュレーションモードの設定、登録者スナップショットのクエリ、または AppAnalyticsQueryRequest のライフサイクル (New → Pending → Complete → Expired) の理解についてユーザーが質問した際に、このスキルを使用します。TRIGGER：ユーザーが App Analytics、AppAnalyticsQueryRequest、AppAnalyticsSettings、パッケージ使用状況データ、登録者分析、ISV 分析、またはシミュレーションモードに言及した場合。

自然言語を使用して、コレクションスキーマのコンテキストやサンプルドキュメントに基づいた読み取り専用の MongoDB クエリ（find）または集計パイプラインを生成します。ユーザーが MongoDB クエリの記述、作成、生成を依頼した場合、MongoDB データのフィルタリング/クエリ/集計を希望する場合、「クエリの方法は...」と尋ねた場合、クエリ構文のヘルプが必要な場合、または MongoDB ドキュメントの検索/フィルタリング/グループ化について議論する場合に、このスキルを使用します。また、SQL のようなリクエストを MongoDB 構文に変換するためにも使用します。NOT は Atlas Search（$search 演算子

サポートされているすべてのドライバー言語で、MongoDB クライアントの接続設定（プール、タイムアウト、パターン）を最適化します。MongoDB クライアントをインスタンス化または設定する関数の作成、更新、レビュー（例：`connect()` の呼び出し時）、接続プールの設定、接続エラー（ECONNREFUSED、タイムアウト、プール枯渇）のトラブルシューティング、接続に関連するパフォーマンス問題の最適化を行う際に、このスキルを使用してください。これには、MongoDB を使用したサーバーレス関数の構築や、API en の作成などのシナリオが含まれます。