circleci

Gunakan saat menulis, mengedit, atau meninjau konfigurasi CircleCI untuk repositori Astronomer APC. Mencakup pengorganisasian skrip, skrip inline vs eksternal, dan…

npx skills add https://github.com/astronomer/astronomer --skill circleci

CircleCI Configuration Guide

Critical Rules

  1. No long inline scripts — script logic for any language must not be written inline in .circleci/config.yml if the script has complicated flow control. Complicated scripts belong in bin/.
  2. Scripts live in bin/ — every script called from CircleCI must exist as a file in the bin/ directory with an appropriate extension (e.g. bin/my-script.sh, bin/my-script.py).
  3. Pin all versions — never use latest or unpinned tags for Docker images or installed tools. Always specify an exact version to prevent supply chain vulnerabilities and ensure reproducible builds.

Script Organization

Scripts invoked by CircleCI jobs must be committed to the repository under bin/ so they can be:

  • Linted and reviewed like any other source file
  • Tested and run locally without needing CI
  • Reused across multiple jobs or workflows
# ✅ CORRECT — call a script from bin/
steps:
  - run:
      name: Build Helm chart
      command: bin/build-helm-chart.sh
# ❌ WRONG — inline shell logic in the CircleCI config
steps:
  - run:
      name: Build Helm chart
      command: |
        helm package .
        mv astronomer-*.tgz /tmp/chart/

Config Generation Pipeline

.circleci/config.yml is never edited directly. It is a generated file produced by rendering the Jinja2 template .circleci/config.yml.j2 via bin/generate_circleci_config.py:

# Regenerate config.yml from the template
uv run bin/generate_circleci_config.py

The generator injects a small set of computed variables (e.g. ci_runner_version, kube_versions, machine_image_version, docker_images) into the template at render time. Always edit .circleci/config.yml.j2, then regenerate.


Version Pinning

Always pin exact versions for Docker images and any tools installed during a job. Using latest or loose tags introduces supply chain risk and makes builds non-reproducible.

All pinned versions must be declared as Jinja2 variables at the top of .circleci/config.yml.j2, not scattered inline throughout the file. This makes them easy to audit and update in one place. All version declarations must include a link to where the list of released versions can be found, so that updating them is straightforward and doesn't require searching online to find more recent releases.

{# ✅ CORRECT — versions declared at top of config.yml.j2 #}
{#- https://circleci.com/docs/guides/execution-managed/building-docker-images/#docker-version -#}
{%- set circleci_docker_version = 'docker23' -%}

{#- https://circleci.com/developer/machine/image/ubuntu-2404 -#}
{%- set machine_image_version = 'ubuntu-2404:2025.09.1' -%}
# Then referenced inline:
docker:
  - image: cimg/python:{{ python_image_version }}
# ❌ WRONG — version hardcoded inline, not declared at top
docker:
  - image: cimg/python:3.8.1
# ❌ WRONG — unpinned image
docker:
  - image: cimg/python:latest
# ✅ CORRECT — pinned tool version installed in a step
- run:
    name: Install helm
    command: bin/install-ci-tools.py 3.17.2

# ❌ WRONG — unversioned tool install
- run:
    name: Install helm
    command: curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3 | bash

Lebih banyak skill dari astronomer

airflow
astronomer
Kueri, kelola, dan pecahkan masalah DAG, proses, tugas, serta konfigurasi sistem Apache Airflow. Mendukung 30+ perintah untuk inspeksi DAG, manajemen proses, pencatatan tugas, kueri konfigurasi, dan akses langsung REST API. Kelola beberapa instance Airflow dengan konfigurasi persisten; temukan secara otomatis deployment lokal dan Astro. Jalankan proses DAG secara sinkron (tunggu hingga selesai) atau asinkron, diagnosis kegagalan, hapus proses untuk percobaan ulang, dan akses log tugas dengan filter percobaan ulang/indeks peta. Keluaran...
official
airflow-hitl
astronomer
Gerbang persetujuan manusia, input formulir, dan percabangan dalam DAG Airflow menggunakan operator yang dapat ditunda. Empat jenis operator: ApprovalOperator untuk keputusan setuju/tolak, HITLOperator untuk pemilihan multi-opsi dengan formulir, HITLBranchOperator untuk perutean tugas yang digerakkan manusia, dan HITLEntryOperator untuk pengumpulan data formulir. Semua operator dapat ditunda, membebaskan slot pekerja sambil menunggu respons manusia melalui tab Required Actions di UI Airflow atau REST API. Mendukung fitur opsional termasuk kustom...
official
airflow-state-store
astronomer
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…
official
analyzing-data
astronomer
Kueri gudang data Anda untuk menjawab pertanyaan bisnis dengan pola yang di-cache dan pemetaan konsep. Mendukung pencarian pola dan caching untuk jenis pertanyaan berulang, dengan pencatatan hasil untuk meningkatkan kueri di masa mendatang. Menyertakan cache pemetaan konsep-ke-tabel dan penemuan skema tabel melalui INFORMATION_SCHEMA atau grep basis kode. Menyediakan fungsi kernel run_sql() dan run_sql_pandas() yang mengembalikan DataFrame Polars atau Pandas untuk analisis. Perintah CLI untuk mengelola cache konsep, pola, dan tabel, plus...
official
annotating-task-lineage
astronomer
Anotasi tugas Airflow dengan lineage data menggunakan inlet dan outlet. Mendukung objek Dataset OpenLineage, Aset Airflow, dan Dataset Airflow untuk mendefinisikan input dan output di seluruh basis data, gudang data, dan penyimpanan cloud. Digunakan sebagai cadangan ketika operator tidak memiliki ekstraktor OpenLineage bawaan; mengikuti sistem prioritas empat tingkat di mana ekstraktor kustom dan metode OpenLineage diutamakan. Menyertakan pembantu penamaan dataset untuk Snowflake, BigQuery, S3, dan PostgreSQL guna memastikan konsistensi...
official
authoring-dags
astronomer
Panduan kerja untuk membuat DAG Apache Airflow dengan integrasi validasi dan pengujian. Pendekatan enam fase terstruktur: temukan lingkungan dan pola yang ada, rencanakan struktur DAG, implementasikan sesuai praktik terbaik, validasi dengan perintah CLI af, uji dengan persetujuan pengguna, dan lakukan iterasi perbaikan. Perintah CLI untuk penemuan (af config connections, af config providers, af dags list) dan validasi (af dags errors, af dags get, af dags explore) memberikan umpan balik langsung pada DAG...
official
authoring-go-sdk-tasks
astronomer
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`,…
official
authoring-java-sdk-tasks
astronomer
Menulis logika tugas Airflow dalam Java, Kotlin, atau bahasa JVM lainnya menggunakan Airflow Java SDK. Gunakan saat pengguna ingin mengimplementasikan tugas Airflow dalam Java/JVM, meminta…
official