Que fait kafka-order-event-platform ?
Plateforme de données retail locale, construite avec Kafka, PostgreSQL, dbt, Slim CI, métadonnées et lignage, MCP en lecture seule et compétences Codex pour le diagnostic d'incidents basé sur des preuves.
Plateforme de données retail locale, construite avec Kafka, PostgreSQL, dbt, Slim CI, métadonnées et lignage, MCP en lecture seule et compétences Codex pour le diagnostic d'incidents basé sur des preuves.
Cette compétence fournit une plateforme de données retail locale complète, conçue pour les environnements de développement et de débogage. Elle intègre Kafka pour le traitement des événements en continu, PostgreSQL pour le stockage persistant des transactions et des commandes, et dbt pour les transformations et les tests de données. L'utilisation de Slim CI permet des tests incrémentiels ciblés, réduisant les temps de cycle. La plateforme expose un serveur MCP (Model Context Protocol) en lecture seule pour interroger le catalogue de données et consulter la lignée des données. Elle est principalement déployable via devbox et Docker Compose, et les agents d'IA peuvent automatiser le diagnostic d'incidents en générant et exécutant des requêtes SQL, en vérifiant les résultats des tests dbt et en utilisant l'API MCP pour tracer la source des anomalies. La compétence est idéale pour les développeurs et les ingénieurs de données cherchant à construire un système reproductible pour la résolution de problèmes fondée sur des preuves.
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Plateforme de données retail locale, construite avec Kafka, PostgreSQL, dbt, Slim CI, métadonnées et lignage, MCP en lecture seule et compétences Codex pour le diagnostic d'incidents basé sur des preuves.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.