소스 정보
- 저장소
- AltimateAI/altimate-code
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 15일 22:59
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 791
- 포크
- 136
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/AltimateAI/altimate-code --skill teach명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Analyze and optimize SQL queries for better performance
Cloudflare-style AI code review for dbt/SQL pull requests. Produces a signed APPROVE/COMMENT/REQUEST_CHANGES verdict where every blocking finding is backed by a deterministic engine call — column-lineage blast radius, query equivalence, PII classification, and A–F grade. Use to review a dbt PR or the working-tree changes before merge.
REQUIRED before writing or modifying ANY dbt model. Invoke this skill FIRST whenever a task says "create", "build", "add", "modify", "update", "fix", or "refactor" a dbt model, staging file, mart, incremental, or snapshot. Skipping this skill is the leading cause of silent-correctness bugs — models that compile and `dbt build` cleanly but produce wrong values. It contains the patterns that prevent the most common such bugs encountered in real dbt projects: • Incremental high-water marks (`>=` vs `>` ties → silent row dropout) • Snapshot strategy selection (timestamp vs check, `unique_key` choice) • `LEFT JOIN + COUNT(*)` phantom rows from unmatched parents • Type harmonization in `COALESCE` / `CASE` / `UNION` legs • Date-spine completeness (every period present, even empty ones) • Off-by-one window boundaries (`BETWEEN d - (N-1) AND d` for N-wide) • Uniqueness enforcement when schema implies a key • Window-function `LIMIT` with deterministic tiebreaker • Verifying transformation correctness with dbt unit te
| name | teach |
| description | Teach your AI teammate a pattern by showing it an example file from your codebase |
Learn a reusable pattern from an example file. The user shows you a well-written artifact (model, query, config), and you extract the patterns worth following.
Identify the file: The user provides a file reference (e.g., @models/staging/stg_orders.sql). Read the file.
Analyze patterns: Extract the structural patterns, NOT the specific content. Focus on:
Present findings: Show the user what you learned in a structured list. Be specific:
Ask for confirmation: Let the user confirm, modify, or reject your findings before saving.
Save via training_save: Use the training_save tool with:
kind: "pattern"name: A descriptive slug (e.g., "staging-model", "incremental-config")content: The extracted patterns as a concise, actionable checklistscope: "project" (default — shared with team via git)source: The file path you learned fromcitations: Reference to the source file{{ source() }} macro" is a pattern. "Query the orders table" is content./teach @models/staging/stg_orders.sql
/teach staging-model @models/staging/stg_customers.sql
/teach @dbt_project.yml
If the user provides a name (first argument before the @file), use that as the pattern name. Otherwise, infer a name from the file type and purpose.