Astronomer Skills
ego lite browser
Sponsorego lite ist der schnellste Browser für KI-Agenten zur Ausführung von Webautomatisierung, der Ihren eingeloggten Zustand mit Codex oder Claude Code teilt, null Kosten, null Konfiguration.
Alpha Vantage MCP Server
SponsorZugriff auf Finanzmarktdaten: Echtzeit- und historische Aktien-, ETF-, Options-, Devisen-, Krypto-, Rohstoff-, Fundamentaldaten, technische Indikatoren und mehr
aip-user-stories
airflow/.agents/skills/aip-user-stories
Generiere verifizierte Rezept-Playbooks aus AIPs mit PR-Implementierungen (Post-Modus) oder spekulative User Stories aus AIPs ohne Implementierungen (Pre-Modus). Verwende…
airflow
agents/skills/airflow
Apache Airflow-DAGs, Ausführungen, Aufgaben und Systemkonfiguration abfragen, verwalten und Fehler beheben. Unterstützt über 30 Befehle für DAG-Inspektion, Ausführungsverwaltung, Aufgabenprotokollierung, Konfigurationsabfragen und direkten REST-API-Zugriff. Mehrere Airflow-Instanzen mit persistenter Konfiguration verwalten; lokale und Astro-Bereitstellungen automatisch erkennen. DAG-Ausführungen synchron (warten auf Abschluss) oder asynchron auslösen, Fehler diagnostizieren, Ausführungen für Wiederholungen löschen und Aufgabenprotokolle mit Wiederholungs-/Kartenindex-Filterung abrufen. Ausgabe...
airflow-adapter
agents/astro-airflow-mcp/.claude/skills/airflow-adapter
Airflow-Adapter-Muster für die Kompatibilität der v2/v3-API. Verwenden Sie dies bei der Arbeit mit Adaptern, Versionserkennung oder beim Hinzufügen neuer API-Methoden, die über… hinweg funktionieren müssen.
airflow-hitl
agents/skills/airflow-hitl
Menschliche Genehmigungstore, Formulareingaben und Verzweigungen in Airflow-DAGs unter Verwendung von aufschiebbaren Operatoren. Vier Operatortypen: ApprovalOperator für Genehmigen/Ablehnen-Entscheidungen, HITLOperator für Mehrfachauswahl mit Formularen, HITLBranchOperator für menschlich gesteuerte Aufgabenweiterleitung und HITLEntryOperator für Formulardatenerfassung. Alle Operatoren sind aufschiebbar und geben Worker-Slots frei, während sie auf menschliche Antworten über den Bereich "Erforderliche Aktionen" der Airflow-Benutzeroberfläche oder die REST-API warten. Unterstützt optionale Funktionen einschließlich benutzerdefinierter...
airflow-java-sdk
airflow/.agents/skills/airflow-java-sdk
Guide for contributing to the Airflow Java SDK (AIP-108). Use this skill whenever a contributor is working in the `java-sdk/` directory or on the Java…
airflow-new-sdk
airflow/.agents/skills/airflow-new-sdk
Leitfaden zur Implementierung eines brandneuen Sprach-SDKs für Airflow (AIP-108). Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn ein Mitwirkender Unterstützung für eine neue Programmiersprache hinzufügen möchte —…
airflow-plugins
agents/skills/airflow-plugins
Erstellen Sie Airflow 3.1+-Plugins, die FastAPI-Apps, benutzerdefinierte UI-Seiten, React-Komponenten, Middleware, Makros und Operator-Links direkt in die Airflow-Oberfläche einbetten. Verwenden Sie…
airflow-state-store
agents/skills/airflow-state-store
Persists task and asset state across retries and DAG runs using Airflow 3.3's AIP-103 key/value stores (`task_state_store`, `asset_state_store`) and the…
airflow-translations
airflow/.agents/skills/airflow-translations
Übersetzungen für die Apache Airflow UI hinzufügen oder aktualisieren. Führt durch das Einrichten von Locales, das Erstellen von Übersetzungsdateien, das Übersetzen mit lokalisierungsspezifischen…
analyzing-data
agents/skills/analyzing-data
Fragen Sie Ihr Data Warehouse, um Geschäftsfragen mit zwischengespeicherten Mustern und Konzeptzuordnungen zu beantworten. Unterstützt Mustersuche und Zwischenspeicherung für wiederkehrende Fragetypen, mit Aufzeichnung der Ergebnisse zur Verbesserung zukünftiger Abfragen. Enthält eine Konzept-zu-Tabelle-Zuordnungs-Cache und Tabellenschema-Erkennung über INFORMATION_SCHEMA oder Codebase-Grep. Bietet run_sql()- und run_sql_pandas()-Kernel-Funktionen, die Polars- oder Pandas-DataFrames für Analysen zurückgeben. CLI-Befehle zur Verwaltung von Konzept-, Muster- und Tabellen-Caches, plus...
annotating-task-lineage
agents/skills/annotating-task-lineage
Annotieren von Airflow-Tasks mit Data Lineage mithilfe von Inlets und Outlets. Unterstützt OpenLineage-Dataset-Objekte, Airflow-Assets und Airflow-Datasets zur Definition von Ein- und Ausgaben über Datenbanken, Data Warehouses und Cloud-Speicher hinweg. Verwenden Sie es als Fallback, wenn Operatoren keine integrierten OpenLineage-Extraktoren besitzen; folgt einem vierstufigen Prioritätssystem, bei dem benutzerdefinierte Extraktoren und OpenLineage-Methoden Vorrang haben. Enthält Dataset-Namenshilfen für Snowflake, BigQuery, S3 und PostgreSQL, um eine konsistente...
authoring-dags
agents/skills/authoring-dags
Geführter Workflow zur Erstellung von Apache Airflow DAGs mit Validierungs- und Testintegration. Strukturierter Sechs-Phasen-Ansatz: Umgebung und bestehende Muster erkunden, DAG-Struktur planen, Implementierung nach Best Practices, Validierung mit af CLI-Befehlen, Testen mit Benutzereinwilligung und Iteration über Fehlerbehebungen. CLI-Befehle zur Erkundung (af config connections, af config providers, af dags list) und Validierung (af dags errors, af dags get, af dags explore) bieten sofortiges Feedback zu DAG...
authoring-go-sdk-tasks
agents/skills/authoring-go-sdk-tasks
Writes Airflow task logic in Go using the Airflow Go SDK. Use when the user wants to implement Airflow tasks in Go, asks about `BundleProvider`/`RegisterDags`,…
authoring-java-sdk-tasks
agents/skills/authoring-java-sdk-tasks
Schreibt Airflow-Task-Logik in Java, Kotlin oder einer beliebigen JVM-Sprache mithilfe des Airflow Java SDK. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer Airflow-Tasks in Java/JVM implementieren möchte oder fragt …
authoring-language-sdk-tasks
agents/skills/authoring-language-sdk-tasks
Die sprachneutrale Grundlage für Airflow-Sprach-SDKs – implementieren Sie Aufgabenlogik in einer Nicht-Python-Sprache, während der DAG in Python bleibt. Verwenden Sie, wenn der Benutzer…
blueprint
agents/skills/blueprint
Wiederverwendbare Airflow-Task-Gruppen-Vorlagen mit Pydantic-Validierung definieren und DAGs aus YAML zusammenstellen. Verwenden beim Erstellen von Blueprint-Vorlagen, Zusammenstellen von DAGs aus…
chart-tests
astronomer/.agents/skills/chart-tests
Verwenden beim Schreiben, Bearbeiten, Überprüfen oder Ausführen von Helm-Chart-Tests für das Astronomer APC Repository. Deckt pytest-Muster, render_chart()-Nutzung, Sub-Charts…
checking-freshness
agents/skills/checking-freshness
Überprüft die Datenaktualität durch Abgleich von Tabellenzeitstempeln und Aktualisierungsmustern mit einer Veraltungsskala. Identifiziert Zeitstempelspalten anhand gängiger ETL-Benennungsmuster (_loaded_at, _updated_at, created_at usw.) und fragt deren Maximalwerte ab, um das Alter zu bestimmen. Klassifiziert Daten in vier Aktualitätsstatus: Frisch (< 4 Stunden), Veraltet (4–24 Stunden), Stark veraltet (> 24 Stunden) oder Unbekannt (kein Zeitstempel gefunden). Stellt SQL-Vorlagen zur Überprüfung der letzten Aktualisierungszeit und der Zeilenanzahltrends der letzten Tage bereit, um...
circleci
astronomer/.agents/skills/circleci
Verwenden beim Schreiben, Bearbeiten oder Überprüfen der CircleCI-Konfiguration für das Astronomer APC Repository. Deckt Skriptorganisation, Inline- vs. externe Skripte und… ab.
configuring-airflow-language-sdks
agents/skills/configuring-airflow-language-sdks
Konfiguriert Airflow für die Ausführung von Language-SDK-Aufgaben (Go und zukünftige native SDKs) – registriert einen Koordinator, ordnet eine Warteschlange zu, stellt die Runtime/Artefakte auf Workern sicher,…
cosmos-dbt-core
agents/skills/cosmos-dbt-core
Konvertieren Sie dbt Core-Projekte mit Astronomer Cosmos in Airflow-DAGs oder TaskGroups. Unterstützt drei Assembly-Muster: eigenständigen DbtDag, DbtTaskGroup innerhalb bestehender DAGs und einzelne Cosmos-Operatoren für feingranulare Steuerung. Wählen Sie aus acht Ausführungsmodi (WATCHER, LOCAL, VIRTUALENV, KUBERNETES, AIRFLOW_ASYNC und andere) basierend auf Isolations- und Leistungsanforderungen. Bietet drei Parsing-Strategien (dbt_manifest, dbt_ls, dbt_ls_file, automatisch), um Geschwindigkeit und Selektorkomplexität auszugleichen...
cosmos-dbt-fusion
agents/skills/cosmos-dbt-fusion
Konfigurieren Sie Astronomer Cosmos für dbt Fusion-Projekte auf Snowflake, Databricks, BigQuery oder Redshift mit lokaler Ausführung. Erfordert Cosmos 1.11.0+, separat installierte dbt Fusion-Binärdatei in der Airflow-Laufzeitumgebung und ExecutionMode.LOCAL mit Subprocess-Aufruf. Unterstützt drei Parsing-Strategien: dbt_manifest (am schnellsten für große Projekte), dbt_ls (für komplexe Selektoren) oder automatic (einfache Setups). Deckt ProfileConfig-Setup für Warehouse-Verbindungen, ProjectConfig für dbt-Projektpfade und... ab.
creating-openlineage-extractors
agents/skills/creating-openlineage-extractors
Benutzerdefinierte OpenLineage-Extraktoren für nicht unterstützte Airflow-Operatoren und komplexe Lineage-Szenarien. Zwei Ansätze: Fügen Sie OpenLineage-Methoden direkt zu Operatoren hinzu, die Sie besitzen (empfohlen), oder erstellen Sie benutzerdefinierte Extraktoren für Drittanbieter-Operatoren, die Sie nicht ändern können. Extraktoren greifen an drei Punkten in die Operatorausführung ein: vor der Ausführung für statisches Lineage, nach Erfolg für zur Laufzeit bestimmte Ausgaben und optional nach Fehlschlag für partielles Lineage. Registrieren Sie Extraktoren über airflow.cfg oder Umgebungsvariablen...
dag-factory
agents/skills/dag-factory
Author Apache Airflow DAGs deklarativ mit dag-factory YAML-Konfigurationen. Verwenden beim Erstellen von dag-factory-Vorlagen, Zusammenstellen von DAGs aus YAML für dag-factory,…
debugging-dags
agents/skills/debugging-dags
Systematische Ursachenanalyse und Behebung fehlgeschlagener Airflow-DAGs mit strukturierten Untersuchungsabläufen. Führt durch einen vierstufigen Diagnoseprozess: Fehler identifizieren, Fehlerdetails extrahieren, Kontextinformationen sammeln und umsetzbare Abhilfeschritte liefern. Kategorisiert Fehler in vier Typen (Daten, Code, Infrastruktur, Abhängigkeiten), um die Untersuchung zu fokussieren und geeignete Korrekturen vorzuschlagen. Stellt einsatzbereite CLI-Befehle für Logabruf, Ausführungsvergleich, Task-Löschung und DAG... bereit.
delegating-to-otto
agents/skills/delegating-to-otto
Drives Astronomer's Otto agent (`astro otto`) as a delegated sub-agent for Airflow, dbt, and data-engineering work. Use when the user explicitly asks to "use…
deploying-airflow
agents/skills/deploying-airflow
Airflow-DAGs und -Projekte bereitstellen. Verwenden, wenn der Benutzer Code bereitstellen, DAGs pushen, CI/CD einrichten, in die Produktion bereitstellen oder nach Bereitstellungsstrategien fragt…
deploying-go-sdk-bundles
agents/skills/deploying-go-sdk-bundles
Erstellt, packt und stellt kompilierte Airflow Go SDK-Bundles bereit, damit der ExecutableCoordinator sie ausführen kann. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer ein Go-Task-Bundle kompilieren möchte, fragt…
deploying-java-sdk-bundles
agents/skills/deploying-java-sdk-bundles
Erstellt und stellt kompilierte Airflow-Java-SDK-Bundles bereit, damit Worker sie ausführen können. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer ein JVM-Task-Bundle in ein JAR verpacken möchte oder nach dem… fragt.
discovering-data
agents/skills/discovering-data
Daten für ein Konzept oder eine Domäne entdecken und erkunden. Verwenden, wenn der Benutzer fragt, welche Daten zu einem Thema existieren (z. B. „ARR“, „Kunden“, „Bestellungen“), finden möchte…
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