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de better-openclaw56
Exécutez des requêtes Cypher et gérez des nœuds/relations sur une instance Neo4j locale exposée dans le réseau Docker.
Cette compétence fournit des exemples et des conseils pour interroger et modifier une base de données graphique Neo4j disponible à l'intérieur d'un réseau Docker. Elle montre comment envoyer des instructions Cypher via le point de terminaison de transaction HTTP de Neo4j, créer des nœuds et des relations, et recommande l'utilisation de Bolt pour les connexions d'application. Cette compétence est destinée aux agents qui doivent lire ou mettre à jour des données graphiques programmatiquement.
Utilisez cette compétence lorsqu'un agent doit inspecter des structures de graphes, exécuter des requêtes Cypher paramétrées, créer ou fusionner des nœuds/relations, ou indexer des propriétés pour la performance. Convient pour le débogage de données graphiques, l'initialisation de données de test ou l'intégration de requêtes de graphes dans des flux d'automatisation.
Agents capables d'utiliser un terminal et des scripts, pouvant émettre des requêtes HTTP ou utiliser des pilotes Neo4j (agents avec support de curl, HTTP ou pilote de base de données).
Une compétence simple qui fournit des exemples de requêtes Cypher basées sur curl pour interagir avec une instance Neo4j via son API HTTP. Aucun script groupé — purement instructif. Les variables de template pour l'hôte/port/mot de passe sont utilisées à bon escient, et la section des conseils inclut de bonnes pratiques telles que les requêtes paramétrées et l'utilisation de MERGE plutôt que CREATE. Note de sécurité mineure : le mot de passe passé via le flag curl -u en ligne de commande pourrait être visible dans les listes de processus.
Compétence propre et minimale. Aucun script à auditer. Les exemples curl utilisent des variables d'environnement pour les identifiants, ce qui est acceptable, bien que l'authentification Neo4j devrait idéalement être passée via un en-tête ou un fichier de configuration plutôt que par un argument CLI.
Yielding Bear — Unified LLM Routing
A unified LLM routing API that automatically routes requests to the cheapest capable model across providers to reduce inference cost by ~60-80%.
Sync Production Database to Development
Run a safe, scripted workflow to download production database dumps and restore them into a development environment (download-only and restore options).
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