planetscale-schema-recommendations-agent-loop — скилл
Превращает открытые рекомендации PlanetScale в план, issue, ветку или PR. Продовые изменения сам не применяет.
npx skills add planetscale/skills --skill planetscale-schema-recommendations-agent-loop -a claude-codeЧто делает planetscale-schema-recommendations-agent-loop
Скилл берёт открытые рекомендации схемы PlanetScale и разбирает их по типам: индекс под медленный запрос, лишний индекс, риск исчерпания первичного ключа, неиспользуемая таблица, устаревшая кодировка. Для каждой рекомендации агент отвечает на вопросы триажа: актуальна ли она, какие запросы её вызвали, какие участки кода эти запросы порождают, можно ли это выразить в миграционном фреймворке приложения.
Дальше путь зависит от движка. Для Vitess: ветка разработки, применение изменения только после одобрения, deploy request, проверка схемы, влияния на шарды, предупреждений о потере данных и конфликтов. Для Postgres: перенос DDL в миграции приложения, тест на непустой ветке, прогон тестов, PR. По умолчанию до одобрения на выходе issue или PR с предложением миграции, а не живой deploy request. Если репозиторий доступен, скилл ищет имена таблиц и колонок, модели ORM, миграции, отпечатки запросов и имена маршрутов.
Есть блок предохранителей. Прямое применение блокируется, когда рекомендация устарела, таблица слишком мала для заметной выгоды, индекс дублирует существующий или бьёт по нагрузке на запись, а также когда нет подтверждения владельца или плана тестирования. Это повод проверить, кто в команде отвечает за схему, прежде чем запускать цикл на реальной базе.
Какие задачи решает
- разобрать открытые рекомендации схемы PlanetScale по типам
- найти в коде запросы, из-за которых появилась рекомендация
- собрать безопасный план миграции с откатом
- оформить предложение как issue или PR вместо прямого деплоя
- проверить, не дублирует ли новый индекс существующий
Примеры запросов агенту
- разбери открытые рекомендации схемы PlanetScale и предложи план миграции
- найди в репозитории код, который вызывает эти запросы, и оформи issue
- собери PR с миграцией для Postgres и планом отката
Как установить planetscale-schema-recommendations-agent-loop
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add planetscale/skills --skill planetscale-schema-recommendations-agent-loop -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/planetscale-schema-recommendations-agent-loop/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/planetscale-schema-recommendations-agent-loop/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add planetscale/skills --skill planetscale-schema-recommendations-agent-loop -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/planetscale-schema-recommendations-agent-loop/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add planetscale/skills --skill planetscale-schema-recommendations-agent-loop -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/planetscale-schema-recommendations-agent-loop/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install planetscale/skills planetscale-schema-recommendations-agent-loop2Вручную: положить файлы
.github/skills/planetscale-schema-recommendations-agent-loop/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add planetscale/skills --skill planetscale-schema-recommendations-agent-loop -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/planetscale/skills --path planetscale-schema-recommendations-agent-loopВручную: положить файлы
.devin/skills/planetscale-schema-recommendations-agent-loop/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add planetscale/skills --skill planetscale-schema-recommendations-agent-loop -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора14
Похожие
Рядом в теме «Данные и базы»
Все скиллы по теме «Данные и базы» →Вопросы о planetscale-schema-recommendations-agent-loop
Как установить planetscale-schema-recommendations-agent-loop в Claude?
Выполните npx skills add planetscale/skills --skill planetscale-schema-recommendations-agent-loop -a claude-code. Скилл появится в ~/.claude/skills/planetscale-schema-recommendations-agent-loop/SKILL.md.
Что делает planetscale-schema-recommendations-agent-loop?
Разбирает рекомендации схемы PlanetScale и превращает их в план реализации, issue, ветку, миграцию или PR. Сами рекомендации не применяет.
Применяет ли скилл изменения в проде?
Нет. По умолчанию до одобрения он выдаёт issue или PR с предложением миграции, а продовую миграцию выполняют только после согласования.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: planetscale-schema-recommendations-agent-loop description: Safely triage PlanetScale schema recommendations and turn them into reviewed branches, migrations, issues, or pull requests without applying production changes. --- # Schema recommendations agent loop ## Purpose Use PlanetScale schema recommendations as high-quality input to agents. Convert recommendations into safe implementation plans, issues, branches, migrations, or pull requests. Do not apply recommendations directly. ## Inputs Collect: - Open schema recommendations. - Recommendation type. - Affected table, keyspace, schema, and query pattern. - Suggested DDL. - Supporting Insights evidence. - Application repository and migration system. - Engine: Vitess or Postgres. - Target branch. ## Recommendation types to recognize - Add index for inefficient query. - Remove redundant index. - Prevent primary key ID exhaustion. - Drop unused table. - Upgrade legacy charset or collation. - Other DDL recommendation. ## Triage questions For each recommendation, answer: - Is this still open and relevant? - Which query patterns triggered it? - Which application code paths generate those queries? - Is the recommendation safely expressible in the application’s migration framework? - Does the ORM/schema source of truth need to change? - Can it be tested on a non-production branch? - What is the expected impact on reads, writes, storage, and deploy time? - Is there a rollback or revert path? - Is there a competing recommendation or migration? ## Engine-specific implementation path ### Vitess Recommended path: 1. Create or use a development branch. 2. Apply the schema change to that branch only after approval. 3. Open a deploy request only after approval. 4. Use deploy request review to inspect schema, shard impact, data-loss warnings, lint errors, and conflicts. 5. Use normal safe migration path unless instant deployment is explicitly justified. 6. Deploy only after approval. 7. Monitor Insights and anomaly state after deployment. Default output before approval: issue or PR with migration proposal, not a live deploy request. ### Postgres Recommended path: 1. Convert DDL into the application’s migration framework where possible. 2. Test against a non-production branch. 3. Run application tests and relevant query checks. 4. Open PR. 5. Apply production migration only after approval. 6. Use backups/PITR runbook as recovery plan, not as a substitute for migration review. Default output before approval: migration PR or issue, not production DDL. ## Codebase correlation When a repository is available: - Search for the table and column names. - Search for ORM model definitions. - Search for migrations. - Search for query fingerprints, route tags, job names, and controller/action names from Insights. - Identify whether the recommendation should be implemented in database DDL, ORM schema, raw migration, or application query code. ## Safety checks before proposing implementation Block direct application when: - The recommendation is stale or already addressed. - The affected table is small enough that the benefit is unclear. - The index would be redundant with an existing index. - The index would hurt write-heavy workloads without enough read benefit. - The table appears unused but repository references are ambiguous. - Dropping a table or index lacks owner confirmation. - The migration framework has a different schema source of truth. - The recommendation targets production and no branch/test plan exists. ## Output For each recommendation, produce: - Recommendation ID/number. - Type. - Severity and expected benefit. - Evidence from Insights. - Affected schema. - Suggested DDL. - Application code owner or likely location. - Safe implementation path. - Validation plan. - Rollback/revert plan. - Approval requirement. End with: “No schema recommendations have been applied.”
© planetscale · MIT · planetscale/skills