Skills Astronomer

airflow/.agents/skills/aip-user-stories

Générer des playbooks de recettes vérifiés à partir d'AIP avec implémentations PR (mode post), ou des user stories spéculatives à partir d'AIP sans implémentations (mode pre). Utiliser…

agents/skills/airflow

Interroger, gérer et dépanner les DAGs, exécutions, tâches et configurations système d'Apache Airflow. Prend en charge plus de 30 commandes pour l'inspection des DAGs, la gestion des exécutions, la journalisation des tâches, les requêtes de configuration et l'accès direct à l'API REST. Gérez plusieurs instances Airflow avec une configuration persistante ; découvrez automatiquement les déploiements locaux et Astro. Déclenchez des exécutions de DAG de manière synchrone (attente de fin) ou asynchrone, diagnostiquez les échecs, effacez les exécutions pour réessayer, et accédez aux journaux de tâches avec filtrage par tentative et index de carte. Sortie...

agents/astro-airflow-mcp/.claude/skills/airflow-adapter

Modèle d'adaptateur Airflow pour la compatibilité des API v2/v3. À utiliser avec des adaptateurs, la détection de version ou l'ajout de nouvelles méthodes API devant fonctionner sur…

agents/skills/airflow-hitl

Portes d'approbation humaine, entrées de formulaire et branchement dans les DAG Airflow à l'aide d'opérateurs différés. Quatre types d'opérateurs : ApprovalOperator pour les décisions d'approbation/rejet, HITLOperator pour la sélection multi-options avec formulaires, HITLBranchOperator pour le routage des tâches piloté par l'humain, et HITLEntryOperator pour la collecte de données de formulaire. Tous les opérateurs sont différés, libérant les emplacements de travail en attendant une réponse humaine via l'onglet Actions requises de l'interface utilisateur Airflow ou l'API REST. Prend en charge des fonctionnalités optionnelles, y compris personnalisées...

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/.agents/skills/airflow-new-sdk

Guide pour implémenter un tout nouveau SDK linguistique pour Airflow (AIP-108). Utilisez cette compétence lorsqu'un contributeur souhaite ajouter la prise en charge d'un nouveau langage de programmation —…

agents/skills/airflow-plugins

Créez des plugins Airflow 3.1+ qui intègrent des applications FastAPI, des pages d'interface utilisateur personnalisées, des composants React, des intergiciels, des macros et des liens d'opérateur directement dans l'interface utilisateur d'Airflow. Utilisez…

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/.agents/skills/airflow-translations

Ajouter ou mettre à jour les traductions pour l'interface utilisateur d'Apache Airflow. Guide pour configurer les locales, générer les fichiers de traduction, traduire avec des paramètres régionaux spécifiques…

agents/skills/analyzing-data

Interrogez votre entrepôt de données pour répondre à des questions métier à l'aide de motifs mis en cache et de correspondances de concepts. Prend en charge la recherche de motifs et la mise en cache pour les types de questions récurrentes, avec enregistrement des résultats pour améliorer les requêtes futures. Inclut un cache de correspondance concept-table et la découverte de schémas de tables via INFORMATION_SCHEMA ou grep du code source. Fournit les fonctions noyau run_sql() et run_sql_pandas() renvoyant des DataFrames Polars ou Pandas pour l'analyse. Commandes CLI pour gérer les caches de concepts, motifs et tables, plus...

agents/skills/annotating-task-lineage

Annotez les tâches Airflow avec la traçabilité des données à l'aide d'inlets et d'outlets. Prend en charge les objets Dataset OpenLineage, les Assets Airflow et les Datasets Airflow pour définir les entrées et sorties entre bases de données, entrepôts de données et stockage cloud. Utilisez-le comme solution de repli lorsque les opérateurs ne disposent pas d'extracteurs OpenLineage intégrés ; suit un système de priorité à quatre niveaux où les extracteurs personnalisés et les méthodes OpenLineage ont la priorité. Inclut des assistants de nommage de datasets pour Snowflake, BigQuery, S3 et PostgreSQL afin de garantir une cohérence...

agents/skills/authoring-dags

Workflow guidé pour créer des DAGs Apache Airflow avec validation et intégration de tests. Approche structurée en six phases : découvrir l'environnement et les modèles existants, planifier la structure du DAG, implémenter en suivant les bonnes pratiques, valider avec les commandes CLI af, tester avec le consentement de l'utilisateur, et itérer sur les correctifs. Les commandes CLI pour la découverte (af config connections, af config providers, af dags list) et la validation (af dags errors, af dags get, af dags explore) fournissent un retour immédiat sur le DAG...

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`,…

agents/skills/authoring-java-sdk-tasks

Écrit la logique des tâches Airflow en Java, Kotlin ou tout langage JVM utilisant le SDK Java d'Airflow. À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite implémenter des tâches Airflow en Java/JVM, demande…

agents/skills/authoring-language-sdk-tasks

La base indépendante du langage pour les SDKs Airflow — implémentez la logique des tâches dans un langage autre que Python tandis que le DAG reste en Python. Utilisez lorsque l'utilisateur…

agents/skills/blueprint

Définir des modèles réutilisables de groupes de tâches Airflow avec validation Pydantic et composer des DAGs à partir de YAML. Utiliser lors de la création de modèles blueprint, de la composition de DAGs à partir de…

astronomer/.agents/skills/chart-tests

À utiliser lors de l'écriture, de l'édition, de la révision ou de l'exécution de tests de chart Helm pour le dépôt Astronomer APC. Couvre les motifs pytest, l'utilisation de render_chart(), les sous-charts…

agents/skills/checking-freshness

Vérifier la fraîcheur des données en consultant les horodatages des tables et les modèles de mise à jour par rapport à une échelle d'obsolescence. Identifie les colonnes d'horodatage à l'aide de modèles de nommage ETL courants (_loaded_at, _updated_at, created_at, etc.) et interroge leurs valeurs maximales pour déterminer l'âge. Classe les données en quatre statuts de fraîcheur : Fraîches (< 4 heures), Obsolètes (4–24 heures), Très obsolètes (> 24 heures) ou Inconnues (aucun horodatage trouvé). Fournit des modèles SQL pour vérifier l'heure de la dernière mise à jour et les tendances du nombre de lignes sur les derniers jours afin de...

astronomer/.agents/skills/circleci

À utiliser lors de l'écriture, de la modification ou de la révision de la configuration CircleCI pour le dépôt Astronomer APC. Couvre l'organisation des scripts, les scripts en ligne vs externes, et…

agents/skills/configuring-airflow-language-sdks

Configure Airflow pour exécuter des tâches SDK de langage (Go et futurs SDK natifs) — enregistrer un coordinateur, mapper une file d'attente à celui-ci, garantir l'exécution/l'artefact sur les workers,…

agents/skills/cosmos-dbt-core

Convertissez les projets dbt Core en DAGs ou TaskGroups Airflow à l'aide d'Astronomer Cosmos. Prend en charge trois modèles d'assemblage : DbtDag autonome, DbtTaskGroup au sein de DAGs existants et opérateurs Cosmos individuels pour un contrôle précis. Choisissez parmi huit modes d'exécution (WATCHER, LOCAL, VIRTUALENV, KUBERNETES, AIRFLOW_ASYNC, et autres) en fonction des besoins d'isolation et de performance. Propose trois stratégies d'analyse (dbt_manifest, dbt_ls, dbt_ls_file, automatique) pour équilibrer vitesse et complexité des sélecteurs...

agents/skills/cosmos-dbt-fusion

Configurer Astronomer Cosmos pour les projets dbt Fusion sur Snowflake, Databricks, BigQuery ou Redshift avec exécution locale. Nécessite Cosmos 1.11.0+, le binaire dbt Fusion installé séparément dans l'environnement d'exécution Airflow, et ExecutionMode.LOCAL avec invocation de sous-processus. Prend en charge trois stratégies d'analyse : dbt_manifest (la plus rapide pour les grands projets), dbt_ls (pour les sélecteurs complexes) ou automatique (configurations simples). Couvre la configuration de ProfileConfig pour les connexions aux entrepôts, ProjectConfig pour les chemins des projets dbt, et...

agents/skills/creating-openlineage-extractors

Extracteurs OpenLineage personnalisés pour les opérateurs Airflow non pris en charge et les scénarios de lignage complexes. Deux approches : ajouter des méthodes OpenLineage directement aux opérateurs que vous possédez (recommandé), ou créer des extracteurs personnalisés pour les opérateurs tiers que vous ne pouvez pas modifier. Les extracteurs interceptent l'exécution des opérateurs à trois moments : avant l'exécution pour le lignage statique, après le succès pour les sorties déterminées à l'exécution, et optionnellement après l'échec pour un lignage partiel. Enregistrez les extracteurs via airflow.cfg ou l'environnement...

agents/skills/dag-factory

Créez des DAGs Apache Airflow de manière déclarative avec les configurations YAML de dag-factory. À utiliser lors de la création de modèles dag-factory, de la composition de DAGs à partir de YAML pour dag-factory,…

agents/skills/debugging-dags

Analyse systématique des causes profondes et correction des DAG Airflow défaillants, avec des flux d'investigation structurés. Guide à travers un processus de diagnostic en quatre étapes : identifier l'échec, extraire les détails de l'erreur, rassembler les informations contextuelles et fournir des étapes de correction exploitables. Classe les échecs en quatre types (données, code, infrastructure, dépendance) pour cibler l'investigation et suggérer les correctifs appropriés. Fournit des commandes CLI prêtes à l'emploi pour la récupération des logs, la comparaison des exécutions, l'effacement des tâches et des DAG...

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…

agents/skills/deploying-airflow

Déployer des DAGs et projets Airflow. Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite déployer du code, pousser des DAGs, configurer CI/CD, déployer en production, ou demande des stratégies de déploiement…

agents/skills/deploying-go-sdk-bundles

Construit, empaquette et déploie des bundles compilés du SDK Go Airflow afin que l'ExecutableCoordinator puisse les exécuter. À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite compiler un bundle de tâches Go, demande…

agents/skills/deploying-java-sdk-bundles

Construit et déploie des bundles Airflow Java SDK compilés afin que les workers puissent les exécuter. À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite empaqueter un bundle de tâches JVM dans un JAR, poser des questions sur le…

agents/skills/discovering-data

Découvrir et explorer les données pour un concept ou un domaine. Utiliser lorsque l'utilisateur demande quelles données existent pour un sujet (par exemple, « ARR », « clients », « commandes »), souhaite trouver…