dotnet-ef-core-configuration

데이터데이터베이스ronnythedev/dotnet-clean-architecture-skills

도메인 엔티티를 PostgreSQL 테이블에 매핑하는 EF Core 설정 클래스를 Fluent API로 만들어 줍니다. 테이블 이름, 기본 키, 컬럼 제약, 인덱스, 일대다·다대다 관계, 값 객체와 열거형 변환, 감사 필드, 소프트 삭제 필터, JSONB 컬럼 설정을 엔티티별 IEntityTypeConfiguration 파일로 나눠 구성합니다. 도메인 클래스에는 데이터 주석을 달지 않는 방식이라 도메인 코드를 깨끗하게 유지할 수 있습니다.

이럴 때 쓰세요 도메인 엔티티를 PostgreSQL 테이블과 관계로 매핑하는 EF Core 설정 파일을 새로 만들어야 할 때

EF Core 설정PostgreSQL 매핑Fluent API 구성데이터베이스 스키마 설계
GitHub에서 보기SKILL.md 원문

설치 전에 확인하세요

GitHub 기록

저장소 스타
77
저장소 업데이트
2026.07.13
라이선스
명시되지 않음
SKILL.md 경로
skills/06-dotnet-ef-core-configuration/SKILL.md
스크립트 파일
없음, 지침 문서만 있음

AI가 SKILL.md를 읽고 판단

코드 실행
확인되지 않음
네트워크 접속
확인되지 않음
계정·API 키
확인되지 않음
난이도
고급
직군
개발자

확인되지 않음은 AI가 SKILL.md에서 찾지 못했다는 뜻입니다. 없다는 보장은 아닙니다.

설치

라이선스가 명시되지 않았습니다. 이 경우 저작권자의 허락 없이는 복제나 수정이 제한될 수 있으니, 설치 전에 스킬 폴더와 저장소를 확인하세요. 스킬 폴더 보기

터미널에 붙여 넣어 실행하세요. macOS와 Linux 기준이며 git이 필요합니다. Windows에서는 PowerShell이 아니라 Git Bash에서 실행하세요. 저장소를 임시로 내려받아 스킬 폴더만 복사합니다.

모든 프로젝트에서 쓰기

tmp=$(mktemp -d) && git clone --depth 1 https://github.com/ronnythedev/dotnet-clean-architecture-skills.git "$tmp"
mkdir -p "$HOME/.claude/skills"/06-dotnet-ef-core-configuration
cp -R "$tmp"/skills/06-dotnet-ef-core-configuration/. "$HOME/.claude/skills"/06-dotnet-ef-core-configuration/
rm -rf "$tmp"

현재 프로젝트에서만 쓰기

먼저 터미널에서 프로젝트 폴더로 이동하세요.

tmp=$(mktemp -d) && git clone --depth 1 https://github.com/ronnythedev/dotnet-clean-architecture-skills.git "$tmp"
mkdir -p .claude/skills/06-dotnet-ef-core-configuration
cp -R "$tmp"/skills/06-dotnet-ef-core-configuration/. .claude/skills/06-dotnet-ef-core-configuration/
rm -rf "$tmp"

설치한 뒤 Claude Code에서 새 세션을 시작하세요. '이럴 때 쓰세요'에 적힌 일을 요청하면 에이전트가 스킬을 불러옵니다. 스킬은 ~/.claude/skills/06-dotnet-ef-core-configuration에 있습니다. 프로젝트에 설치했다면 .claude/skills/06-dotnet-ef-core-configuration에 있습니다.

같은 분류의 스킬

  1. 데이터

    dashboard

    시각화 asgeirtj/system_prompts_leaks계정·API 키 필요

    데이터 소스에서 값을 불러와 차트, 숫자 카드, 표로 구성된 대시보드 페이지를 만들어 줍니다. 실시간 쿼리나 첨부한 CSV·TSV·JSON 파일을 데이터로 쓰며, 각 숫자가 어떤 데이터에서 왔는지 독자가 확인할 수 있게 연결합니다. 지표 추적, KPI 점검, 정기 보고서처럼 반복해서 갱신해야 하는 화면에 맞습니다.

    매출이나 가입자 수처럼 자주 바뀌는 수치를 한 화면에서 차트와 표로 계속 확인해야 할 때

    업데이트 2026.11.04 7.1만
  2. 데이터

    understand-dashboard

    시각화 Egonex-AI/Understand-Anything

    현재 프로젝트나 지정한 경로의 지식 그래프를 브라우저에서 보는 대시보드를 띄워 줍니다. 먼저 이미 분석된 지식 그래프 파일이 있는지 확인하고, 없으면 먼저 분석하라고 안내합니다. 대시보드 주소에는 접근 토큰이 포함되어 있어 그 주소로 바로 열어 볼 수 있습니다.

    분석된 프로젝트의 구조와 파일 관계를 그래프 화면으로 한눈에 살펴보고 싶을 때

    업데이트 2026.10.26 9.1만
  3. 데이터

    aeon

    데이터 분석 K-Dense-AI/scientific-agent-skills

    시계열 데이터를 분류, 회귀, 군집화, 예측, 이상 탐지, 구간 분할, 유사 구간 검색에 활용하는 Python 도구 모음입니다. scikit-learn과 비슷한 방식으로 모델을 학습하고 평가하도록 안내하며, 예제 코드로 데이터를 불러와 결과를 얻는 흐름을 제공합니다. 작업 목적에 맞는 알고리즘 후보와 선택 기준도 함께 알려 줍니다.

    센서나 주가처럼 시간 순서가 있는 데이터를 분류하거나 이상 구간을 찾아야 할 때

    업데이트 2026.11.02 5.6만
  4. 데이터

    ablation-planner

    머신러닝 wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

    본 실험 결과가 주장을 뒷받침한 뒤, 논문 제출 전에 리뷰어가 물을 질문에 답할 수 있는 어블레이션 실험 계획을 세워 줍니다. 제안 방법의 각 구성 요소를 제거하거나 교체했을 때 무엇을 검증하는지, 예상 결과가 무엇인지, 실행 우선순위와 순서가 어떻게 되는지를 정리합니다. 계산 자원 예산을 점검해 실행 가능한 범위를 정하고, 필요한 설정과 스크립트를 만든 뒤 결과를 실험 로그에 기록하도록 돕습니다.

    메인 결과가 주장을 입증했고 논문 심사에 대비해 구성 요소별 기여도를 보여 줘야 할 때

    업데이트 2026.11.03 1.9만