131 skills en vigueur : 64 d’OpenAI, 23 de Google, 20 de Microsoft, 7 de Neon, 3 de Docker, 2 de Stripe, 2 de Firebase (Google), 2 de Cloudflare, 2 de Sentry, 2 de Shopify, 1 de Supabase, 1 de MongoDB, 1 de Hugging Face, 1 de dbt Labs. C’est quoi une skill (SKILL.md) ?
google-cloud-solution-agentic-analytics-spark-knowledge-catalog
Solution d’analytique agentique gouvernée, de bout en bout, autour de Knowledge Catalog et du service managé Apache Spark (Lightning Engine).
neon-ai-gateway
Sert à appeler des modèles de langage et d’embeddings, propriétaires ou ouverts, via une seule API et un seul identifiant Neon, intégré à la branche du projet et s’appuyant sur Databricks.
neon-postgres
Sert à travailler le Postgres de Neon (Lakebase) : une `DATABASE_URL` déjà là, du SQL, un schéma, de l’inspection ou de la recherche.
neon-functions
Neon Functions déploie des fonctions HTTP Node.js longue durée sur une branche Neon, avec une URL HTTPS publique, un calcul dans la même région que la base, et l’injection automatique de DATABASE_URL si la branche a Postgres.
bigquery-ai-ml
Quand l’analyse doit se faire en SQL dans BigQuery, avec les fonctions d’apprentissage et d’IA générative déjà intégrées, cette skill aide à choisir la bonne fonction : prévision de séries temporelles, prédiction de valeurs, détection d’anomalies ou de ruptures, recherche des facteurs clés, recherche sémantique ou vectorielle, classification de texte, similarité, résumé, traduction, évaluation de modèles, filtres sémantiques, effet causal d’une intervention, corrélations, statistiques descriptives et profils de distribution, tendance ou saisonnalité.
neon
Présente Neon comme un ensemble de primitifs d’arrière-plan autour de Lakebase Postgres : authentification, stockage d’objets, fonctions, passerelle d’IA et requêtes en temps réel, le tout instantané, branchable et sans serveur.
neon-postgres-agent-platforms
Sert à concevoir et à opérer une plateforme d’agents ou de créateurs d’applications multi-locataires sur Neon.
stripe-directory
Identifie des prestataires, marchands, organisations, plateformes, API ou services, et retrouve la façon documentée des payer, d’y faire un don, de s’abonner, de réserver, de provisionner ou de s’y intégrer.
stripe-projects
Stripe Projects provisionne, via un greffon de la CLI Stripe, des services tiers (bases, authentification, hébergement, cache, analytique, IA, observabilité) et en récupère les clés.
firebase-firestore
La skill installe, interroge et configure des bases Cloud Firestore (éditions Standard ou Enterprise) : modélisation, règles de sécurité, index, et SDK (Web, Admin, Python, iOS, Android, Flutter).
dbt-sf-to-bq-translator
Traduction de modèles SQL dbt écrits pour Snowflake vers un SQL BigQuery normalisé.
neon-auth
Sert à ajouter une authentification à une application nouvelle, avec Neon Auth (Better Auth géré) : ouverture de session, utilisateurs et sessions qui se branchent avec la base, routage d’identité, inscription, réinitialisation, OTP e-mail, liens magiques, organisations, OTP téléphone, OAuth, serveur OAuth pour MCP ou clients tiers, clés d’accès, MFA et domaines de confiance.
basin
Construit et dépanne des flux analytiques Basin (Pipelines, Catalog, SQL) : envoi de données en streaming vers des tables Iceberg sur R2, gestion des catalogues, requêtes.
k2
Cloudflare K2 (et K2 Streams) est un journal durable destiné à découpler producteurs et consommateurs d’événements.
bigquery-udfs
Pour créer, déployer ou dépanner une fonction définie par l’utilisateur ou une fonction distante dans BigQuery, cette skill aide à choisir le bon type : UDF SQL (scalaire ou à modèle), UDF JavaScript, UDF Python gérée (avec ou sans connexion), ou fonction distante exposée par un endpoint Cloud Run.
managed-airflow-recommendations
Le service managé Apache Airflow (MSAA, anciennement Cloud Composer) a ici un guide de recommandations : création, configuration, réglage, dimensionnement, santé du système, et moyens d’éviter les redémarrages de charges.
bigquery-migration-sql-translator
Cette skill s’appuie sur le service de migration BigQuery (BQMS) et son serveur MCP pour traduire requêtes, schémas DDL et procédures stockées depuis des dialectes hérités — Teradata, Oracle, Redshift, Snowflake, SparkSQL, HiveQL — vers le GoogleSQL de BigQuery.
google-cloud-solution-agentic-ai-data-science-workflow
Conception d’une architecture de data science « agentique », multi-produits, sur Google Cloud, avec des pratiques déjà tranchées : analytique ou apprentissage qui s’appuient sur des agents, pas une simple pipeline batch.
google-cloud-solution-agentic-ai-borderless-data-lakehouse
Conception d’un lakehouse ouvert « sans frontière », fondé sur Lakehouse for Apache Iceberg et des agents de données BigQuery : stockage multi-cloud (Cloud Storage, Amazon S3, Azure Blob), ingestion, sous-systèmes de service d’IA, Cross-Cloud Interconnect, et déploiement d’agents sur Gemini Enterprise Agent Platform.
google-cloud-solution-hybrid-search-alloydb
Conception d’un système de recherche hybride, sémantique et par mots-clés, typiquement sur AlloyDB : recherche vectorielle combinée à des filtres SQL structurés, facettes, réordonnancement sémantique, validation d’IA dans la base, ou hébergement serverless devant une base transactionnelle, un entrepôt ou un moteur managé.
datalineage-bigquery-asset-impact-analysis
Lorsqu’une table ou une vue BigQuery est cassée, périmée, ou qu’on envisage de la modifier, de la supprimer ou d’en suspendre les mises à jour, cette skill évalue le rayon d’impact en aval : tables, tableaux de bord et processus dépendants.
bigquery-basics
Point d’entrée pour interagir avec BigQuery : exécuter du SQL, gérer datasets, tables et vues, lancer des jobs, ou faire une ingestion et une analyse de premier niveau.
bigtable-basics
Provisionnement d’instances et de tables Bigtable, conception de schémas performants (clés de ligne, familles de colonnes), requêtes SQL ou code client (Java, Go, Python), et diagnostic de performance ou de points chauds.
spanner-basics
Provisionnement d’instances et de bases Spanner, conception de schémas performants, et requêtes — SQL ou bibliothèques clientes.
cloud-sql-basics
Création et explication d’instances et de bases Cloud SQL pour MySQL, PostgreSQL ou SQL Server.
alloydb-basics
Administration d’AlloyDB pour PostgreSQL : clusters, instances, sauvegardes, et, le cas échéant, outils MCP AlloyDB pour automatiser des opérations.
bigquery-bigframes
Dès qu’une tâche data Python touche BigQuery — préparation, analyse ou apprentissage — cette skill est le chemin par défaut : elle génère du code BigQuery DataFrames (BigFrames), avec des pratiques d’API et un volet machine learning, y compris un héritage ML signalé comme tel.
cloud-databases-onboarding
Découverte des besoins, recommandation d’un moteur Google Cloud à partir d’une matrice, puis aide à la création, selon un schéma planifier-valider-exécuter.
bigquery-troubleshooting
Lorsqu’un job est cassé, en échec, trop lent ou trop cher, cette skill enchaîne un diagnostic de cause : symptômes, goulets du graphe d’exécution et des étapes du plan, performance d’ensemble, ou charge inattendument coûteuse (requêtes à la demande, autoscaling de slots, croissance du stockage).
managed-airflow-dag-troubleshooting
Quand une exécution de DAG ou une instance de tâche échoue dans le service managé Airflow, cette skill mène un diagnostic déterministe, fondé sur des faits (journaux, code, état), via gcloud composer, logging et storage, plutôt que sur des conseils vagues.
managed-airflow-dag-authoring
Pour créer ou étendre un DAG dans le service managé Airflow, cette skill commence par le contexte : environnement cible, accès, poste de développement, et, si on le demande, inspection de l’environnement.
managed-airflow-migrations
Cette skill porte le code des DAG d’un environnement MSAA (ou d’une copie locale) vers Airflow 2.11.1 (générations 2 et 3 du service) ou vers Airflow 3 (génération 3).
bigquery-optimization
Workflows pour améliorer un environnement BigQuery : planification de capacité et éditions, droitsizing des réservations, choix entre stockage logique et physique, partitionnement et clustering, cycle de vie et expiration des partitions, DDL de tables, migration d’une table non partitionnée, réglage d’une requête SQL, et évaluation de structures d’accélération (index de recherche, vues matérialisées, BI Engine).
datalineage-summary
Quand on veut comprendre d’où viennent et où vont les données d’un actif BigQuery ou Cloud Storage, cette skill parcourt le graphe de lignage (catalogue de connaissances, serveur MCP) en amont et en aval, au niveau table ou colonne, puis le raconte dans un rapport Markdown lisible, de gauche à droite, sans noyer le lecteur sous les nœuds et les liens.
azure-kusto
On recourt à cette skill pour l’interrogation d’Azure Data Explorer (Kusto/ADX) en KQL : écrire et exécuter des requêtes KQL pour de l’analytique de journaux, de la télémétrie, des séries temporelles, de la télémétrie IoT ou une détection d’anomalies.
firebase-data-connect
La skill construit et déploie un backend Firebase SQL Connect (aussi appelé Firebase Data Connect) sur PostgreSQL, de façon sécurisée : schémas et relations, requêtes et mutations autorisées, mises à jour temps réel, et génération de SDK typés.
azure-storage
Porte sur les services Azure Storage : Blob, File Shares, Queue, Table et Data Lake.
docker-compose-patterns
Fournit des règles pour créer, modifier ou diagnostiquer une configuration Docker Compose (compose.yaml ou compose.override.yaml) : services, contrôles de santé, ordre des dépendances, volumes, réseaux, variables d’environnement et surcharges de développement.
docker-project-foundations
Guide la mise en place initiale d’un projet avec Docker : Dockerfile, compose.yaml et .dockerignore, en privilégiant des dépendances conteneurisées plutôt que des installations sur la machine hôte.
django-perf-review
Cette skill relit du code Django pour des problèmes de performance validés : N+1, querysets non bornés, index manquants, boucles d’écriture, et, à un niveau moindre, quelques patrons inefficaces.
docker-sandboxes-env
Le fichier `sbxenv.yaml` (schemaVersion « 1 », encore expérimental) décrit de façon déclarative un environnement Docker Sandboxes : agent, kits, montages, arguments, variables, secrets, registres, liaisons, serveurs MCP, ports et commandes d’hôte `lifecycle:`.
vercel-connect
Guide Vercel Connect pour obtenir de façon sûre des jetons OAuth limités à une portée, destinés à des services tiers (Slack, GitHub, serveurs MCP, OAuth, Snowflake) au nom d’applications ou d’utilisateurs, via OIDC Vercel.
postgres-best-practices
Rassemble des bonnes pratiques Postgres indépendantes du fournisseur : conception de schéma, indexation, optimisation de requêtes, migrations et pièges fréquents.
azure-kusto-graph
Permet de construire et d’interroger des graphes Kusto à partir d’une demande en langage naturel : graphes transitoires (make-graph), modèles et instantanés persistants, correspondance de motifs (graph-match), plus courts chemins, composantes connexes et export graphe-vers-table.
azure-kusto-irql-graph
Applique des fonctions graphe IRQL à des résultats de requêtes KQL ou IRQL, pour une visualisation dans Kusto Explorer : mappings Lift_To_Graph, vues Graph_Render_View, pliage par propriété, et enrichissements Extract_Node_* / Enrich_Graph_*.
supabase-postgres-best-practices
Rassemble les bonnes pratiques Postgres maintenues par Supabase, valables pour un Postgres hébergé n’importe où, pas seulement sur Supabase.
azure-cosmos-rust
La bibliothèque Azure Cosmos DB pour Rust (API NoSQL) couvre le CRUD de documents, les conteneurs et une donnée éventuellement répartie, autour de CosmosClient et de la hiérarchie documentée par le skill.
azure-cosmos-py
Le SDK Azure Cosmos DB pour Python (API NoSQL) gère les documents, les requêtes, les conteneurs et une donnée éventuellement répartie.
azure-cosmos-db-py
Skill de mise en œuvre d’un service Azure Cosmos DB NoSQL en Python, avec FastAPI, selon des schémas de niveau production.
azure-storage-file-datalake-py
Le SDK Azure Data Lake Storage Gen2 pour Python travaille sur un système de fichiers hiérarchique, pensé pour l’analytique et les opérations fichiers/répertoires.
azure-data-tables-py
Le SDK Azure Tables pour Python cible un stockage NoSQL clé-valeur, aussi bien sur Azure Storage Tables que sur l’API Table de Cosmos DB.
supabase-postgres-best-practices
Rassemble les pratiques d’optimisation de performance Postgres maintenues par Supabase.
supabase
S’utilise pour toute tâche impliquant Supabase.
ncbi-entrez-skill
Cette skill interroge les E-Utilities NCBI Entrez pour PubMed, Gene, Protein, Nucleotide, des métadonnées PMC et des flux GEO, en format compact.
chatgpt-app-submission
Sert à inspecter le code d’un serveur MCP d’app ChatGPT et à produire un `chatgpt-app-submission.json` : suggestions d’informations d’app, justifications des indices d’outils, cas de test et cas de test négatifs, puis à rapporter les constats de revue et les avertissements d’`outputSchema`.
declarative-agent-developer
Permet de créer, assembler, déployer et localiser des agents déclaratifs pour M365 Copilot et Teams : échafaudage, modification des manifests, ajout de capacités ou de plugins.
document-api-endpoint
Sert à documenter et typiser un endpoint d’API Sentry : décorateurs `@extend_schema`, TypedDict de réponse, typage des paramètres, correction du décalage entre schéma déclaré et réponse réelle, validation de la spécification, jusqu’à une éventuelle promotion en PUBLIC.
shopify-custom-data
Doit être utilisée en premier lorsqu’une demande mentionne les metafields ou les métaobjets.
posthog
Sert à analyser des données produit et à piloter les outils PostHog.
mixpanelyst
Sert lorsqu’on interroge l’analytique produit Mixpanel : événements, entonnoirs, courbes de rétention, cohortes, segmentation, comportement utilisateur, taux de conversion, attrition, DAU/MAU, ARPU, métriques de revenu, adoption d’une fonctionnalité, résultats de tests A/B, parcours utilisateurs, ou toute demande pour interroger, explorer, visualiser ou analyser des données Mixpanel en Python.
dashboard-expert
Couvre le cycle de vie et l’analyse des tableaux de bord Mixpanel : lecture et compréhension d’un tableau existant, création, modification, et explication annotée à partir des données.
airtable-overview
Explique ce qu’est Airtable et comment les données y sont structurées : bases, tables, champs, enregistrements, vues, automatisations et interfaces.
airtable-filters
Sert à trouver, filtrer ou circonscrire des enregistrements Airtable selon des valeurs de champs, même lorsque le mot « filtre » n’est pas prononcé.
airtable-cli
Sert à lister des bases, lire et écrire des enregistrements, gérer des tables et des champs, filtrer et chercher des données Airtable, via la CLI `airtable-mcp`.
mongodb-mcp-setup
Guide la configuration des options essentielles du serveur MCP MongoDB, une fois celui-ci installé.
figma-generate-diagram
Prérequis obligatoire avant tout appel à l’outil generate_diagram : le SKILL.md interdit de l’appeler directement sans charger cette skill.
eqtl-catalogue-skill
Cette skill interroge le catalogue eQTL de l’EBI pour des associations et des métadonnées, en format compact, tout en traitant l’API comme fragile en amont.
encode-skill
Cette skill interroge l’API du projet ENCODE pour des objets et des recherches de portail, en résumé compact.
ncbi-datasets-skill
Cette skill interroge l’API NCBI Datasets v2 pour des rapports de génomes, de taxons ou d’autres jeux documentés, en résumé compact.
pharmgkb-skill
Cette skill interroge l’API PharmGKB pour des gènes, des variants, des annotations cliniques, des recommandations de posologie et une recherche, en format compact.
quickgo-skill
Cette skill interroge QuickGO pour des termes Gene Ontology, des annotations et un parcours d’ontologie, en renvoyant un résumé Markdown concis.
rnacentral-skill
Cette skill interroge l’API RNAcentral pour parcourir des entrées d’ARN, en consulter une, ou en lire les correspondances croisées, en format compact.
locus-to-gene-mapper-skill
Sert à faire correspondre des loci GWAS à des gènes candidats classés, via une chaîne déterministe de plusieurs skills (EFO, puis GWAS, puis coordonnées, puis Open Targets L2G et coloc, puis eQTL, puis contexte de fardeau ou de codage), avec des tableaux reproductibles et des figures facultatives.
azure-resource-manager-redis-dotnet
SDK Azure Resource Manager pour Redis en .NET, réservé au plan de gestion : créer et administrer des instances Azure Cache for Redis, des règles de pare-feu, des clés d’accès, des planifications de correctifs, des serveurs liés (géoréplication) et des points de terminaison privés.
azure-resource-manager-mysql-dotnet
Le SDK Azure.ResourceManager.MySql pour .NET administre Azure Database for MySQL Flexible Server : création du serveur, bases, règles de pare-feu, configurations, sauvegardes et haute disponibilité, au plan de gestion.
azure-resource-manager-postgresql-dotnet
Le SDK Azure.ResourceManager.PostgreSql pour .NET administre Azure Database for PostgreSQL Flexible Server au plan de gestion : création du serveur, bases, règles de pare-feu, configurations, sauvegardes et haute disponibilité.
azure-resource-manager-sql-dotnet
Cette skill porte sur le plan de contrôle Azure SQL en .NET, via `Azure.ResourceManager.Sql`.
azure-resource-manager-cosmosdb-dotnet
Le texte source décrit le plan de contrôle Azure Cosmos DB en .NET, via `Azure.ResourceManager.CosmosDB`.
huggingface-datasets
La skill s’emploie pour des flux Dataset Viewer du Hub : métadonnées de sous-ensembles et de découpages, pagination de lignes, recherche de texte, filtres, téléchargement d’URL parquet, tailles et statistiques.
azure-data-tables-java
Le texte source décrit le SDK Java Azure Tables.
azure-cosmos-ts
Le texte source décrit le plan de données Azure Cosmos DB en JavaScript, via `@azure/cosmos` et `CosmosClient`.
ncbi-clinicaltables-skill
Cette skill interroge les Clinical Tables NCBI Gene pour une recherche de gènes humains, avec pagination et choix de champs, en format compact proche d’une autocomplétion.
vercel-storage
Guide d’expertise sur le stockage Vercel : Blob, Edge Config, et le stockage de la Place de marché (Neon Postgres, Upstash Redis).
alphafold-skill
Cette skill interroge l’API de la base AlphaFold pour une prédiction, un résumé UniProt ou de séquence, et des annotations, en format compact.
bgee-skill
Sert à soumettre des requêtes SPARQL compactes à Bgee, pour des métadonnées d’expression de type sauvage, en bonne santé, et des schémas de recherche tenant compte de l’ontologie.
bindingdb-skill
Sert à soumettre des requêtes REST compactes à BindingDB, pour une recherche de liaison ligand-cible par PDB, UniProt, ou une recherche par similarité.
biorxiv-skill
Cette skill interroge l’API bioRxiv et medRxiv pour des détails de preprints et, le cas échéant, des publications, en format compact.
biostudies-arrayexpress-skill
Cette skill interroge les API BioStudies et ArrayExpress pour une recherche en texte libre ou la récupération d’une étude par identifiant.
cbioportal-skill
Cette skill interroge l’API cBioPortal pour des études, des profils et des récupérations de mutations, en résumé compact.
cellxgene-skill
Cette skill interroge l’API CELLxGENE Discover pour les métadonnées publiques d’une collection ou d’un jeu, en résumé compact.
chebi-skill
Cette skill interroge ChEBI pour des entités chimiques, en format compact.
chembl-skill
Cette skill interroge l’API ChEMBL pour des activités, des molécules, des cibles, des mécanismes et une recherche textuelle, en restant compacte.
civic-skill
Sert à soumettre des requêtes GraphQL compactes à CIViC, pour inspecter le schéma d’interprétation d’un variant cancéreux, et récupérer des preuves ciblées.
clinicaltrials-skill
Cette skill interroge l’API ClinicalTrials.gov v2 pour chercher des études ou inspecter le modèle de l’API, en format compact.
clinvar-variation-skill
Cette skill interroge ClinVar (Clinical Tables) et les services de variation NCBI pour une recherche, ou une consultation VCV, RCV, SCV ou RefSNP, en format compact.
epigraphdb-skill
Cette skill interroge l’API EpiGraphDB pour des liens entre traits, gènes et médicaments, en format compact — par exemple une correspondance ontologique GWAS-EFO, ou les médicaments liés à un gène.
genebass-gene-burden-skill
Cette skill interroge Genebass pour un résumé de charges géniques (PheWAS), à raison d’un identifiant Ensembl et d’un jeu de charges par appel.
gnomad-graphql-skill
Sert à soumettre des requêtes GraphQL compactes à gnomAD, pour une fréquence, une contrainte de gène, et un contexte de variant.
hmdb-skill
Sert à soumettre des requêtes de recherche compactes à HMDB, pour des métabolites, des protéines, des maladies et des voies.
ipd-skill
Sert à soumettre des requêtes REST compactes à IPD, pour des métadonnées d’allèle HLA et au niveau de la cellule, via l’API de requête IPD publique.
gwas-catalog-skill
Cette skill interroge l’API du catalogue GWAS pour des études et des associations, en résumé compact.
pride-skill
Cette skill interroge l’archive PRIDE pour des projets de protéomique, en format compact.
ensembl-skill
Cette skill interroge l’API REST d’Ensembl pour des consultations d’objets, des chevauchements génomiques, des correspondances croisées et des variations, en format compact.
eva-skill
Sert à soumettre des requêtes REST compactes à EVA, pour les métadonnées d’espèces et la consultation de variants archivés.
human-protein-atlas-skill
Cette skill interroge le Human Protein Atlas pour un JSON de gène, une recherche téléchargeable, ou une page tissu ou lignée, en format compact.
metabolights-skill
Cette skill interroge MetaboLights pour découvrir des études et en lire les métadonnées de métabolomique, sous forme de résumé compact.
mgnify-skill
Cette skill interroge l’API MGnify (métagénomique EBI) pour des études, des échantillons et des métadonnées de biomes, en format compact.
opentargets-skill
Sert à soumettre des requêtes GraphQL compactes à la plateforme Open Targets, pour des données de cible, de maladie, de médicament, de variant, d’étude et de recherche, y compris des matrices de chaleur des sources de données de maladies associées.
proteomexchange-skill
Cette skill interroge l’API PROXI de ProteomeXchange pour des jeux de protéomique, des identifiants et des exemples de spectres, en format compact.
pubchem-pug-skill
Cette skill interroge PubChem via PUG REST pour des propriétés de composés, des descriptions, des résumés d’essais et des métadonnées de substances.
rcsb-pdb-skill
Cette skill interroge le RCSB PDB pour des métadonnées de cœur, des recherches via l’API Search, et des téléchargements FASTA, en format compact.
reactome-skill
Cette skill interroge le ContentService Reactome pour des voies, des événements et leurs participants, en format compact.
rhea-skill
Sert à soumettre des requêtes de recherche compactes à Rhea, pour des réactions biochimiques et des identifiants de réaction.
string-skill
Cette skill interroge l’API STRING pour des réseaux d’interactions protéiques et des partenaires, en résumé compact.
uniprot-skill
Cette skill interroge l’API REST UniProt pour UniProtKB, UniRef, UniParc, et des flux FASTA, en format compact.
supabase-postgres-best-practices
Rassemble, dans le plugin OpenAI Build Web Apps, les pratiques d’optimisation Postgres maintenues par Supabase.
ai-generation-persistence
Décrit les schémas de persistance des générations d’IA : identifiants uniques, URL adressables, stockage en base, et suivi des coûts, pour chaque génération d’un modèle de langue.
efo-ontology-skill
Cette skill interroge OLS4 pour l’Experimental Factor Ontology : recherche, consultation d’un terme, enfants et descendants, en résumé compact.
azure-postgres-ts
Cette skill porte sur la connexion à Azure Database for PostgreSQL Flexible Server depuis Node.js ou TypeScript, avec le paquet `pg` (node-postgres).
ncbi-blast-skill
Sert à soumettre, interroger et résumer des travaux BLAST NCBI, via l’API Common URL (Blast.cgi), pour une séquence nucléotidique ou protéique.
ncbi-pmc-skill
Cette skill interroge le service NCBI PMC Open Access pour savoir si un article ou ses fichiers sont disponibles, en format compact.
azure-cosmos-java
Le SDK Azure Cosmos DB pour Java s’adresse aux opérations NoSQL, avec une distribution mondiale, un support multi-modèle et des schémas réactifs.
kql
Apporte une expertise du Kusto Query Language pour écrire des requêtes correctes et efficaces.
gtex-eqtl-skill
Sert à obtenir les associations eQTL monotissulaires GTEx, à partir d’une entrée de variant, en acceptant un rsID, une entrée GRCh37 ou GRCh38, et en les résolvant vers la requête GRCh38 exigée par l’API GTEx v2.
biobankjapan-phewas-skill
Sert à obtenir des résumés PheWAS compactes de BioBank Japan, pour un seul variant, en acceptant un rsID, une entrée GRCh38 ou GRCh37, et en les résolvant vers la requête GRCh37 exigée.
finngen-phewas-skill
Sert à obtenir des résumés PheWAS compactes de FinnGen, pour un seul variant, en acceptant un rsID, une entrée GRCh37 ou GRCh38, et en les résolvant vers la requête GRCh38 exigée.
tpmi-phewas-skill
Sert à obtenir des résumés PheWAS compactes de TPMI, pour un seul variant, en acceptant un rsID, une entrée GRCh37 ou GRCh38, et en les résolvant vers la requête GRCh38 exigée.
ukb-topmed-phewas-skill
Sert à obtenir des résumés PheWAS compactes de UKB-TOPMed, pour un seul variant, en acceptant un rsID, une entrée GRCh37 ou GRCh38, et en les résolvant vers la requête GRCh38 exigée.
shopify-liquid
Guide l’écriture de thèmes Shopify en Liquid, langage de templates open source créé par Shopify, qui charge le contenu dynamique des vitrines.
shopify-custom-data
On l’ouvre en premier dès qu’il est question de métachamps (metafields) ou de métaobjets.
configuring-dbt-mcp-server
Sert à produire la configuration JSON du serveur MCP dbt, à régler l’authentification, et à valider la connectivité, pour des outils comme Claude Desktop, Claude Code, Cursor ou VS Code.
Skills du dépôt openai/skills, déprécié au profit de openai/plugins.
jupyter-notebook
Crée ou modifie des notebooks Jupyter (.ipynb) pour des expériences, explorations ou tutoriels, à partir de modèles fournis et d’un script qui génère un notebook propre.