setting-up-astro-project

Inisialisasi dan konfigurasi proyek Astro/Airflow dengan dependensi, koneksi, dan pengaturan lingkungan. Membangun struktur proyek lengkap dengan astro dev init, termasuk direktori untuk DAG, plugin, tes, dan file konfigurasi. Mengelola dependensi tingkat Python dan OS melalui requirements.txt dan packages.txt, dengan dukungan Dockerfile kustom untuk pengaturan kompleks. Mengonfigurasi koneksi, variabel, dan pool secara deklaratif di airflow_settings.yaml, dengan perintah ekspor/impor untuk lingkungan...

npx skills add https://github.com/astronomer/agents --skill setting-up-astro-project

Astro Project Setup

This skill helps you initialize and configure Airflow projects using the Astro CLI.

To run the local environment, see the managing-astro-local-env skill. To write DAGs, see the authoring-dags skill. Open-source alternative: If the user isn't on Astro, guide them to Apache Airflow's Docker Compose quickstart for local dev and the Helm chart for production. For deployment strategies, use the deploying-airflow skill.


Initialize a New Project

astro dev init

Don't pass --airflow-version or --runtime-version unless the user explicitly asks for a specific pin. Plain astro dev init resolves to the latest Astro Runtime — that's the right default. Specifying a version risks pinning to a stale value from training data. If the user wants to know what was installed, read the generated Dockerfile afterward instead of guessing.

Creates this structure:

project/
├── dags/                # DAG files
├── include/             # SQL, configs, supporting files
├── plugins/             # Custom Airflow plugins
├── tests/               # Unit tests
├── Dockerfile           # Image customization
├── packages.txt         # OS-level packages
├── requirements.txt     # Python packages
└── airflow_settings.yaml # Connections, variables, pools

Adding Dependencies

Python Packages (requirements.txt)

apache-airflow-providers-snowflake==5.3.0
pandas==2.1.0
requests>=2.28.0

OS Packages (packages.txt)

gcc
libpq-dev

Custom Dockerfile

For complex setups (private PyPI, custom scripts):

FROM quay.io/astronomer/astro-runtime:12.4.0

RUN pip install --extra-index-url https://pypi.example.com/simple my-package

After modifying dependencies: Run astro dev restart


Configuring Connections & Variables

airflow_settings.yaml

Loaded automatically on environment start:

airflow:
  connections:
    - conn_id: my_postgres
      conn_type: postgres
      host: host.docker.internal
      port: 5432
      login: user
      password: pass
      schema: mydb

  variables:
    - variable_name: env
      variable_value: dev

  pools:
    - pool_name: limited_pool
      pool_slot: 5

Export/Import

# Export from running environment
astro dev object export --connections --file connections.yaml

# Import to environment
astro dev object import --connections --file connections.yaml

Validate Before Running

Parse DAGs to catch errors without starting the full environment:

astro dev parse

Related Skills

  • managing-astro-local-env: Start, stop, and troubleshoot the local environment
  • authoring-dags: Write and validate DAGs (uses MCP tools)
  • testing-dags: Test DAGs (uses MCP tools)
  • deploying-airflow: Deploy DAGs to production (Astro, Docker Compose, Kubernetes)

Lebih banyak skill dari astronomer

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…
creating-openlineage-extractors
astronomer
Ekstraktor OpenLineage kustom untuk operator Airflow yang tidak didukung dan skenario lineage yang kompleks. Dua pendekatan: tambahkan metode OpenLineage langsung ke operator yang Anda miliki (direkomendasikan), atau buat ekstraktor kustom untuk operator pihak ketiga yang tidak dapat Anda modifikasi. Ekstraktor mencegat eksekusi operator di tiga titik: sebelum eksekusi untuk lineage statis, setelah sukses untuk output yang ditentukan saat runtime, dan opsional setelah kegagalan untuk lineage parsial. Daftarkan ekstraktor melalui airflow.cfg atau lingkungan...
debugging-dags
astronomer
Analisis akar penyebab sistematis dan perbaikan untuk DAG Airflow yang gagal dengan alur investigasi terstruktur. Memandu melalui proses diagnosis empat langkah: mengidentifikasi kegagalan, mengekstrak detail kesalahan, mengumpulkan informasi kontekstual, dan memberikan langkah perbaikan yang dapat ditindaklanjuti. Mengkategorikan kegagalan ke dalam empat jenis (data, kode, infrastruktur, ketergantungan) untuk memfokuskan investigasi dan menyarankan perbaikan yang sesuai. Menyediakan perintah CLI siap pakai untuk pengambilan log, perbandingan proses, pembersihan tugas, dan DAG...
delegating-to-otto
astronomer
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
astronomer
Menyebarkan DAG dan proyek Airflow. Gunakan saat pengguna ingin menyebarkan kode, mendorong DAG, menyiapkan CI/CD, menyebarkan ke produksi, atau bertanya tentang strategi penyebaran…
deploying-go-sdk-bundles
astronomer
Membangun, mengemas, dan menyebarkan bundel Airflow Go SDK yang telah dikompilasi agar ExecutableCoordinator dapat menjalankannya. Gunakan ketika pengguna ingin mengompilasi bundel tugas Go, meminta…
testing-dags
astronomer
Siklus uji-debug-perbaikan iteratif untuk DAG Airflow dengan diagnosis kegagalan yang komprehensif. Mulai dengan af runs trigger-wait <dag_id> untuk menjalankan DAG dan menunggu hingga selesai; tidak diperlukan pemeriksaan awal. Jika gagal, gunakan af runs diagnose untuk ringkasan kegagalan yang komprehensif dan af tasks logs untuk memeriksa detail kesalahan dari tugas tertentu. Mendukung konfigurasi kustom, batas waktu, dan percobaan ulang; menangani skenario sukses, gagal, dan batas waktu dengan interpretasi respons yang jelas. Validasi cepat tersedia...
tracing-downstream-lineage
astronomer
Lacak lineage data hilir untuk menilai dampak perubahan sebelum memodifikasi tabel atau DAG. Mengidentifikasi konsumen langsung dari tabel atau DAG target melalui pencarian kode sumber, dependensi tampilan, dan koneksi alat BI. Membangun pohon dependensi lengkap yang memetakan semua dampak hilir, dari tabel hingga dasbor hingga model ML. Mengkategorikan dependensi berdasarkan tingkat kepentingan (kritis, tinggi, sedang, rendah) untuk memprioritaskan komunikasi pemangku kepentingan dan pengujian. Menghasilkan laporan dampak dengan penilaian risiko, yang terpengaruh...