neo4j-cypher-guide
Neo4jのCypherクエリを最新の書き方で作成するための総合ガイドです。text2cypher MCPツールやCypherクエリを生成するLLMsに欠かせません。廃止・非推奨となった構文、最新の書き換え方法、読み取り用のCALLサブクエリ、COLLECTパターン、ソートのベストプラクティス、効率的なグラフトラバーサルのための量指定パスパターン(QPP)をカバーしています。
description の原文を見る
Comprehensive guide for writing modern Neo4j Cypher read queries. Essential for text2cypher MCP tools and LLMs generating Cypher queries. Covers removed/deprecated syntax, modern replacements, CALL subqueries for reads, COLLECT patterns, sorting best practices, and Quantified Path Patterns (QPP) for efficient graph traversal.
SKILL.md 本文
Neo4j モダン Cypher クエリガイド
このスキルは、モダンな構文パターンを使用して Neo4j Cypher 読み取りクエリを生成し、非推奨機能を回避するのに役立ちます。グラフトラバーサルとデータ取得のための効率的なクエリパターンに焦点を当てています。
クイック互換性チェック
Cypher クエリを生成する際は、すぐに以下の削除済みの機能を回避してください：
- ❌
id()関数 →elementId()を使用 - ❌ 暗黙的なグループ化キー → 明示的な WITH 句を使用
- ❌ リスト用のパターン式 → パターン内包またはCOLLECT サブクエリを使用
- ❌ 繰り返されるリレーションシップ変数 → ユニークな変数名を使用
- ❌ 自動的なリストから論理値への型強制 → 明示的なチェックを使用
クエリ生成の基本原則
- モダンな構文パターンを使用 - 複雑なトラバーサルには QPP、複雑な読み取りには CALL サブクエリ
- トラバーサル中に最適化 - 展開後ではなく、パターン内で早期にフィルタリング
- ソート時は常に NULL をフィルタリング - ソート対象プロパティに IS NOT NULL チェックを追加
- 明示的は暗黙的より良い - 常に明示的なグループ化と型チェックを
...
詳細情報
- 作者
- tomasonjo
- リポジトリ
- tomasonjo/blogs
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2025/12/27
Source: https://github.com/tomasonjo/blogs / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。