バックエンド・データ向けスキルおすすめランキング【2026年11月】
バックエンド・データ向けのスキルで最もおすすめはlark-baseです(87.2万インストール)。有力な代替はlark-openapi-explorerとmicrosoft-foundryです。
バックエンド・データの開発者向けスキル9,385件を、実際の利用実績(インストール数、次にGitHubスター数)で順位付けしています。各項目からインストールコマンドと信頼シグナルを確認できます。
Skillselionによるランキング · 利用データはskills.shレジストリとGitHubに基づきます · データ更新日 2026年11月8日。
バックエンド・データ向けのスキルトップ10
| # | スキル | GitHubスター | インストール数 |
|---|---|---|---|
| 1 | lark-baseコレクションopen.feishu.cnトップピック Lark Base(Feishu)のスプレッドシートやデータベースに保存された構造化データを、コーディングエージェントに読み取り、書き込み、クエリさせます。 | 0 | 87.2万 |
| 2 | lark-openapi-explorerコレクションopen.feishu.cn エージェントのワークフローを離れることなく、Lark(Feishu)の OpenAPI 全体に対する呼び出しを、すぐに調べ、試し、生成します。 | 0 | 86.9万 |
| 3 | microsoft-foundryコレクションmicrosoft · microsoft/azure-skills Microsoft Foundryのエージェントを、単一のエージェントインターフェースからデプロイ、評価し、継続的に改善します。 | 1627 | 65.9万 |
| 4 | azure-kustoコレクションmicrosoft · microsoft/azure-skills ログ分析、テレメトリ、時系列データのために、Azure Data Explorerに対して高速なKQLクエリを実行します。 | 1627 | 64.6万 |
| 5 | supabase-postgres-best-practicesコレクションsupabase · supabase/agent-skills クエリ作成、スキーマ設計、データベース最適化の際に、Supabase Postgresのパフォーマンスルールを自動で適用します。 | 3027 | 47.8万 |
| 6 | lark-eventコレクションlarksuite · larksuite/cli AIエージェントのワークフロー内で、Lark/Feishuのリアルタイムイベントを、構造化されたNDJSONストリームとして取り込みます。 | 1.8万 | 47.7万 |
| 7 | lark-openapi-explorerコレクションlarksuite · larksuite/cli 既存のLark/Feishuスキルやlark-cliコマンドでは特定の要件を満たせない場合に、ネイティブなOpenAPIのエンドポイントを探し出して呼び出します。 | 1.8万 | 47.5万 |
| 8 | prisma-client-apiコレクションprisma · prisma/skills データベースのロジックをコーディングする際に、Prisma Clientのクエリ、フィルター、リレーション、トランザクションについて、正確で最新のガイダンスを得られます。 | 79 | 41.7万 |
| 9 | prisma-database-setupコレクションprisma · prisma/skills 新規プロジェクトの開始時やデータベースの切り替え時に、PostgreSQL、MySQL、SQLite、MongoDBなどのプロバイダーで、Prisma ORMを正しく設定します。 | 79 | 41.5万 |
| 10 | prisma-cliコレクションprisma · prisma/skills データベースを使うアプリケーションを構築する際に、Prisma CLIのすべてのコマンドについて、正確で最新のガイダンスを得られます。 | 79 | 41.4万 |
これらのスキルがバックエンド・データで上位に入る理由
1. lark-base
lark-baseはバックエンド・データ向けのスキル9,385件中、利用実績で第1位です(87.2万インストール)。Lark Base(Feishu)のスプレッドシートやデータベースに保存された構造化データを、コーディングエージェントに読み取り、書き込み、クエリさせます。
2. lark-openapi-explorer
lark-openapi-explorerはバックエンド・データ向けのスキル9,385件中、利用実績で第2位です(86.9万インストール)。エージェントのワークフローを離れることなく、Lark(Feishu)の OpenAPI 全体に対する呼び出しを、すぐに調べ、試し、生成します。
3. microsoft-foundry
microsoft-foundryはバックエンド・データ向けのスキル9,385件中、利用実績で第3位です(65.9万インストール・GitHubスター1627)。Microsoft Foundryのエージェントを、単一のエージェントインターフェースからデプロイ、評価し、継続的に改善します。
4. azure-kusto
azure-kustoはバックエンド・データ向けのスキル9,385件中、利用実績で第4位です(64.6万インストール・GitHubスター1627)。ログ分析、テレメトリ、時系列データのために、Azure Data Explorerに対して高速なKQLクエリを実行します。
5. supabase-postgres-best-practices
supabase-postgres-best-practicesはバックエンド・データ向けのスキル9,385件中、利用実績で第5位です(47.8万インストール・GitHubスター3027)。クエリ作成、スキーマ設計、データベース最適化の際に、Supabase Postgresのパフォーマンスルールを自動で適用します。
よくある質問
バックエンド・データ向けのおすすめスキルはどれですか?
バックエンド・データで第1位のスキルはlark-baseです(87.2万インストール)。Lark Base(Feishu)のスプレッドシートやデータベースに保存された構造化データを、コーディングエージェントに読み取り、書き込み、クエリさせます。
バックエンド・データでlark-baseの代わりになるスキルはありますか?
lark-baseに続く有力な代替はlark-openapi-explorerとmicrosoft-foundryです。全9,385件を上の表で実際の利用データ順に比較しています。
これらのスキルはどのようにランキングされていますか?
バックエンド・データカテゴリのスキル9,385件を、実際の利用実績(インストール数、次にGitHubスター数)で順位付けしています。データはskills.shレジストリとGitHubに基づきます。
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