orionbelt-semantic-layer は何をしますか?
AIエージェント向けのAPIファーストなセマンティックエンジン兼クエリプランナー。宣言的なYAMLモデルを、BigQuery、PostgreSQL、Snowflake、ClickHouse、Dremio、Databricks、DuckDB、MySQL用の最適化された方言固有のSQLにコンパイルします。
AIエージェント向けのAPIファーストなセマンティックエンジン兼クエリプランナー。宣言的なYAMLモデルを、BigQuery、PostgreSQL、Snowflake、ClickHouse、Dremio、Databricks、DuckDB、MySQL用の最適化された方言固有のSQLにコンパイルします。
このスキルは、AIエージェントがデータベースに対して意味的に一貫性のあるクエリを実行できるように設計された、APIファーストのセマンティックエンジン兼クエリプランナーです。宣言的なYAMLモデル(メトリクス、ディメンション、フィルターを定義)をコンパイルし、BigQuery、PostgreSQL、Snowflake、ClickHouse、Dremio、Databricks、DuckDB、MySQLなど複数のデータベース環境に最適化された方言固有のSQLを自動生成します。このツールにより、エージェントはデータベース固有のSQL方言を意識することなく、統一されたAPIを通じて複雑な分析クエリを発行できるようになります。主な機能として、メトリクス計算の自動集約タイプ判定、時間範囲フィルタリング、階層的なカテゴリフィルタリング、結果の制限とオフセット、およびキャッシュ管理をサポートします。また、エラーハンドリングとレート制限の組み込みサポートにより、堅牢な運用が可能です。このスキルは、複数のデータベース環境で一貫したセマンティックレイヤーを維持しながら、AIエージェントによるデータアクセスを効率化したい開発者やデータエンジニアにとって特に有用です。
npx skills add ralfbecher/orionbelt-semantic-layerInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
AIエージェント向けのAPIファーストなセマンティックエンジン兼クエリプランナー。宣言的なYAMLモデルを、BigQuery、PostgreSQL、Snowflake、ClickHouse、Dremio、Databricks、DuckDB、MySQL用の最適化された方言固有のSQLにコンパイルします。
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.