tools

Gunakan saat menulis, mengedit, atau meninjau alat baris perintah dan skrip pembantu di repo ini (hal-hal di bin/). Mencakup di mana alat berada, penguraian argumen dengan…

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

Writing tools in bin/

Repo tooling (setup scripts, one-off utilities, anything a human or CI invokes directly) lives in bin/ and follows a few rules so tools are discoverable, self-documenting, and safe to run by accident.


Critical Rules

  1. Tools live in bin/ as executable scripts: a shebang (#!/usr/bin/env python3 for Python) plus chmod +x. Python tools run via uv run bin/<tool>.py.
  2. Every tool parses arguments with argparse (or the language equivalent) so --help works and every argument is self-documenting. Parse arguments as the first thing main() does.
  3. --help and insufficient/invalid arguments must do no work. They print usage and exit before any side effect. argparse gives this for free as long as parsing happens before any side-effecting code.
  4. A tool must not perform a destructive or state-mutating operation by default. Merely running it (or running it to read --help) must not create/delete Kubernetes objects, write/delete files, call external services, or change the active context.

Non-destructive by default

The failure mode to design against: someone runs bin/some-tool.py (or bin/some-tool.py --help) expecting it to be inert or to print help, and instead it mutates whatever ambient context it finds — the current kube context, the current directory, a live cluster.

The rule that prevents it: do not give a safe-looking default to any argument that determines where a mutation lands (a namespace, a cluster, a path, a target host). Make those arguments required with no default, so a bare or accidental invocation aborts before doing anything.

With argparse, a required=True argument with no default means:

  • tool (no args) → prints usage to stderr and exits non-zero, before main() reaches any side effect.
  • tool --help → prints help and exits 0.
  • tool --namespace foo ... → runs, because the caller was explicit about the target.

Worked example: bin/setup-forgejo-ca.py

This script creates and deletes Kubernetes Secrets in a cluster. It originally defaulted its namespaces (astronomer, git-forgejo). Running bin/setup-forgejo-ca.py --help to read the help text would instead have run the whole thing against the reader's current kube context — a potentially destructive surprise.

The fix was to make the namespaces required, with no defaults:

def parse_args() -> argparse.Namespace:
    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__, formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
    parser.add_argument("--platform-namespace", required=True, help="...")
    parser.add_argument("--forgejo-namespace", required=True, help="...")
    return parser.parse_args()


def main() -> None:
    args = parse_args()  # aborts here on a bare run or --help, before any kubectl
    ...  # cluster mutations only happen after this line

Now --help and a bare run both abort before touching the cluster, and any real run has to name its target namespaces on purpose.

Automation still works

Making the target arguments required does not break automated callers — it just moves the intent to the caller, where it belongs. The automated invocation passes the values explicitly. For example, the git-sync-private-ca scenario's pre_helm_scripts entry names the namespaces:

pre_helm_scripts:
  - bin/setup-forgejo-ca.py --platform-namespace astronomer --forgejo-namespace git-forgejo

Checklist for a new or edited tool

  • Lives in bin/, is executable, has the right shebang.
  • Uses argparse; --help works and does nothing else.
  • Arguments that decide where a mutation lands are required with no default.
  • Side effects run only after arguments parse successfully.
  • Fails loudly on error (non-zero exit), and is idempotent (safe to re-run) where practical.
  • Callers (CI, scenario manifests, other scripts) pass the required arguments explicitly.

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...