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github/Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 버그 리포트 생성

Oracle에서 PostgreSQL로 마이그레이션 중 발견된 결함에 대한 구조화된 버그 리포트를 생성합니다. Oracle과 PostgreSQL 간의 동작 차이를 심각도, 근본 원인 및 해결 단계와 함께 실행 가능한 버그 리포트로 문서화할 때 사용합니다.

Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 버그 리포트 생성란 무엇인가요?

이 스킬은 Oracle에서 PostgreSQL로 데이터베이스를 마이그레이션하는 과정에서 발견된 동작 차이 및 결함을 체계적으로 문서화하는 버그 리포트 생성 도구입니다. 개발자가 Oracle과 PostgreSQL 간의 미묘한 호환성 문제를 정확히 포착하여 심각도, 근본 원인, 재현 단계 및 해결 방안을 포함한 구조화된 리포트를 자동으로 작성할 수 있도록 지원합니다. 마이그레이션 프로젝트에서 버그 추적 및 해결 과정을 표준화하여 팀 간 커뮤니케이션 효율성을 높이고, PostgreSQL로의 전환 과정에서 발생할 수 있는 문제를 체계적으로 관리하는 데 유용합니다. 주로 GitHub 이슈 템플릿과 연동되어 동작하며, Oracle과 PostgreSQL의 SQL 구문 차이, 데이터 타입 불일치, 저장 프로시저 변환 문제 등을 자동으로 분석하여 버그 리포트에 포함시킵니다.

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

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Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 버그 리포트 생성은(는) 무엇을 하나요?

Oracle에서 PostgreSQL로 마이그레이션 중 발견된 결함에 대한 구조화된 버그 리포트를 생성합니다. Oracle과 PostgreSQL 간의 동작 차이를 심각도, 근본 원인 및 해결 단계와 함께 실행 가능한 버그 리포트로 문서화할 때 사용합니다.

개요

이 스킬은 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 프로젝트에서 발견된 버그를 체계적으로 보고할 수 있도록 도와줍니다. 각 리포트는 다음 정보를 포함합니다:

  • 결함 요약: 발견된 문제에 대한 간략한 설명
  • 심각도: 치명적, 높음, 중간, 낮음 중 하나
  • 영향 범위: 영향을 받는 테이블, 뷰, 저장 프로시저 등
  • 재현 단계: 문제를 재현하기 위한 상세 단계
  • 예상 동작: PostgreSQL에서 예상되는 올바른 동작
  • 실제 동작: Oracle과 비교하여 PostgreSQL에서 실제로 발생한 동작
  • 근본 원인: 문제의 원인 분석 (SQL 구문 차이, 데이터 타입 불일치, 기능 차이 등)
  • 해결 방안: 문제 해결을 위한 권장 단계 또는 코드 변경 사항

사용 방법

  1. 마이그레이션 중 발견된 결함을 식별합니다.
  2. 이 스킬을 호출하여 구조화된 버그 리포트를 생성합니다.
  3. 생성된 리포트를 GitHub Issues에 등록하거나 프로젝트 관리 도구에 추가합니다.

명령어

# 스킬 호출 예시
agent run github/creating-oracle-to-postgres-migration-bug-report

환경 변수

GITHUB_TOKEN - GitHub API와 상호작용할 때 인증에 사용됩니다. MIGRATION_PROJECT_ID - 마이그레이션 프로젝트 식별자 (선택 사항).

지원 플랫폼

  • GitHub Issues
  • Jira
  • Azure DevOps Boards
  • 기타 마이그레이션 프로젝트 관리 도구

예시

입력 예시:

  • 마이그레이션 대상: Oracle EMP 테이블 → PostgreSQL emp 테이블
  • 발견된 문제: Oracle의 SYSDATE 함수가 PostgreSQL에서 NOW()로 변환되어 시간대 처리가 다름

출력 리포트 (요약):

항목내용
결함 요약SYSDATE 함수가 NOW()로 변환되어 시간대 정보가 손실됨
심각도높음
영향 범위EMP 테이블의 HIRE_DATE 컬럼
근본 원인Oracle의 SYSDATE는 세션 시간대를 따르지만 PostgreSQL의 NOW()는 서버 시간대를 사용
해결 방안NOW() 대신 CURRENT_TIMESTAMP 사용 또는 시간대 변환 로직 추가

참고 사항

  • 모든 리포트는 재현 가능하도록 충분한 정보를 포함해야 합니다.
  • 심각도가 높음 또는 치명적인 경우 즉시 해결 팀에 할당하는 것을 권장합니다.
  • 이 스킬은 사전 정의된 템플릿을 사용하여 일관된 형식의 리포트를 생성합니다.

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.

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