tools

Используйте при написании, редактировании или рецензировании инструментов командной строки и вспомогательных скриптов в этом репозитории (вещи в bin/). Охватывает, где находятся инструменты, разбор аргументов с…

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.

Больше skills от 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
Пользовательские экстракторы OpenLineage для неподдерживаемых операторов Airflow и сложных сценариев происхождения данных. Два подхода: добавление методов OpenLineage непосредственно в операторы, которыми вы владеете (рекомендуется), или создание пользовательских экстракторов для сторонних операторов, которые вы не можете изменить. Экстракторы перехватывают выполнение оператора в трех точках: перед выполнением для статического происхождения, после успешного выполнения для определения выходных данных во время выполнения и опционально после сбоя для частичного происхождения. Регистрируйте экстракторы через airflow.cfg или переменные окружения...
debugging-dags
astronomer
Систематический анализ первопричин и устранение неисправностей для упавших DAG-графов Airflow с использованием структурированных рабочих процессов расследования. Проводит через четырехэтапный процесс диагностики: выявление сбоя, извлечение деталей ошибки, сбор контекстной информации и предоставление практических шагов по исправлению. Классифицирует сбои на четыре типа (данные, код, инфраструктура, зависимости) для фокусировки расследования и предложения соответствующих исправлений. Предоставляет готовые к использованию команды CLI для извлечения журналов, сравнения запусков, очистки задач и 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
Развертывание DAG-файлов и проектов Airflow. Используйте, когда пользователь хочет развернуть код, отправить DAG-файлы, настроить CI/CD, выполнить развертывание в рабочей среде или спрашивает о стратегиях развертывания…
deploying-go-sdk-bundles
astronomer
Собирает, упаковывает и развёртывает скомпилированные пакеты Airflow Go SDK, чтобы ExecutableCoordinator мог их запускать. Используйте, когда пользователь хочет скомпилировать пакет задач Go, спрашивает…
testing-dags
astronomer
Итеративные циклы тестирования, отладки и исправления для DAG-файлов Airflow с комплексной диагностикой сбоев. Начните с af runs trigger-wait <dag_id> для запуска DAG и ожидания завершения; предварительные проверки не требуются. При сбое используйте af runs diagnose для получения сводки по сбоям и af tasks logs для просмотра деталей ошибок из конкретных задач. Поддерживает пользовательскую конфигурацию, тайм-ауты и повторные попытки; обрабатывает сценарии успеха, сбоя и тайм-аута с четкой интерпретацией результатов. Доступна быстрая проверка...
tracing-downstream-lineage
astronomer
Отслеживание нисходящей линии данных для оценки влияния изменений перед модификацией таблиц или DAG. Определяет прямых потребителей целевой таблицы или DAG через поиск исходного кода, зависимости представлений и подключения BI-инструментов. Строит полное дерево зависимостей, отображающее все нисходящие воздействия — от таблиц до дашбордов и ML-моделей. Классифицирует зависимости по критичности (критическая, высокая, средняя, низкая) для приоритизации коммуникации с заинтересованными сторонами и тестирования. Формирует отчет о влиянии с оценкой рисков, затронутыми...