Community코딩 & 개발github.com

github/oracle-to-postgres-마이그레이션-마스터-계획-생성

.NET 솔루션의 모든 프로젝트를 검색하고, 각 프로젝트를 Oracle에서 PostgreSQL로의 마이그레이션 가능성에 따라 분류한 후, 지속 가능한 마스터 마이그레이션 계획을 생성합니다. 다중 프로젝트 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션을 시작하거나, 마이그레이션 인벤토리를 만들거나, Oracle 종속성을 가진 .NET 프로젝트를 평가할 때 사용하세요.

oracle-to-postgres-마이그레이션-마스터-계획-생성란 무엇인가요?

이 스킬은 .NET 솔루션 내의 모든 프로젝트를 자동으로 스캔하여 Oracle 데이터베이스 종속성을 식별하고, 각 프로젝트를 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션을 위한 이전 가능성 및 복잡성에 따라 분류합니다. 그 결과, 지속 가능한 마스터 마이그레이션 계획을 생성하여 어떤 프로젝트가 안전하게 마이그레이션될 수 있는지, 어떤 추가 분석이 필요한지, 그리고 어떤 프로젝트가 Oracle에 크게 의존하는지를 명확히 보여줍니다. 이는 대규모 .NET 솔루션에서 Oracle에서 PostgreSQL로의 전환을 계획하는 개발자 및 DevOps 팀에게 특히 유용하며, 수동 감사 없이도 명확한 마이그레이션 로드맵을 제공합니다. Claude Code와 같은 플랫폼에서 사용 가능하며, 솔루션 파일(.sln)을 분석하고 프로젝트 파일(.csproj 등) 내의 Oracle 관련 패키지 참조(예: Oracle.ManagedDataAccess)를 검사하여 작동합니다. 생성된 계획은 마크다운 파일로 저장되어 지속적으로 참조하고 업데이트할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/creating-oracle-to-postgres-master-migration-plan

Installed? Explore more 코딩 & 개발 skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

oracle-to-postgres-마이그레이션-마스터-계획-생성은(는) 무엇을 하나요?

.NET 솔루션의 모든 프로젝트를 검색하고, 각 프로젝트를 Oracle에서 PostgreSQL로의 마이그레이션 가능성에 따라 분류한 후, 지속 가능한 마스터 마이그레이션 계획을 생성합니다. 다중 프로젝트 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션을 시작하거나, 마이그레이션 인벤토리를 만들거나, Oracle 종속성을 가진 .NET 프로젝트를 평가할 때 사용하세요.

개요

이 스킬은 다음을 수행합니다:

  1. .sln 파일을 구문 분석하여 솔루션 내의 모든 프로젝트를 검색합니다.
  2. 각 .csproj 파일을 스캔하여 Oracle 관련 패키지(Oracle.ManagedDataAccess, Oracle.DataAccess, Oracle.EntityFrameworkCore 등)에 대한 종속성을 확인합니다.
  3. 발견된 각 프로젝트를 다음 중 하나로 분류합니다:
    • 직접 마이그레이션 가능: Oracle 종속성이 없거나, 쉽게 대체 가능한 추상화 계층을 사용하는 프로젝트입니다.
    • 추가 분석 필요: 일부 Oracle 종속성을 포함하지만, 추가 수동 검토가 필요한 프로젝트입니다.
    • 집중 마이그레이션 필요: Oracle 종속성이 많거나 복잡한 Oracle 특화 코드(예: 모든 SQL이 Oracle 전용 구문으로 작성된 경우)를 포함하는 프로젝트입니다.
  4. 분류 결과를 migration-plan.md라는 마크다운 파일에 저장합니다.

사용 예시

> .NET 솔루션의 Oracle에서 PostgreSQL로의 마이그레이션 계획을 생성해 줘.

또는:

> 이 .NET 솔루션에 대한 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 인벤토리를 만들어 줘.

플랫폼 지원

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot

작동 방식

이 스킬은 도구(tool)를 사용하여 다음 작업을 수행합니다:

  • 솔루션 파일(.sln) 열기 및 구문 분석.
  • 솔루션 파일에서 참조된 각 프로젝트 파일(.csproj, .vbproj 등) 열기.
  • 프로젝트 파일 내의 <PackageReference> 요소를 정규 표현식으로 스캔.
  • Oracle 패키지 이름을 미리 정의된 목록과 일치시킴.
  • 각 프로젝트에 대한 결과를 수집하여 마크다운 테이블로 구성.
  • 결과를 migration-plan.md에 기록.

중요 참고 사항

  • .sln 파일이 현재 작업 디렉토리나 그 상위 디렉토리에 있다고 가정합니다.
  • 프로젝트 파일의 Condition 속성을 진정으로 평가하지 않습니다. (정적 분석에 가깝습니다.)
  • 데이터베이스 스키마나 저장 프로시저는 분석하지 않습니다; 순수하게 .NET 프로젝트 수준의 종속성만 분석합니다.
  • 분류는 경험적 규칙(heuristic)을 기반으로 합니다. 항상 사람이 결과를 검토해야 합니다.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

관련 스킬