circleci

tarafından astronomer

Astronomer APC deposu için CircleCI yapılandırması yazarken, düzenlerken veya gözden geçirirken kullanılır. Betik düzenlemesi, satır içi ve harici betikler ve…

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

astronomer tarafından daha fazla skill

airflow
astronomer
Apache Airflow DAG'larını, çalıştırmalarını, görevlerini ve sistem yapılandırmasını sorgulayın, yönetin ve sorun giderin. DAG inceleme, çalıştırma yönetimi, görev günlüğü, yapılandırma sorguları ve doğrudan REST API erişimi dahil olmak üzere 30'dan fazla komutu destekler. Kalıcı yapılandırma ile birden çok Airflow örneğini yönetin; yerel ve Astro dağıtımlarını otomatik olarak keşfedin. DAG çalıştırmalarını eşzamanlı (tamamlanmayı bekleme) veya eşzamansız olarak tetikleyin, hataları teşhis edin, yeniden deneme için çalıştırm
official
airflow-hitl
astronomer
İnsan onay kapıları, form girdileri ve ertelenebilir operatörler kullanarak Airflow DAG'lerinde dallanma. Dört operatör türü: onay/red kararları için ApprovalOperator, formlarla çok seçenekli seçim için HITLOperator, insan odaklı görev yönlendirmesi için HITLBranchOperator ve form verisi toplama için HITLEntryOperator. Tüm operatörler ertelenebilir olup, Airflow UI'nin Gerekli İşlemler sekmesi veya REST API aracılığıyla insan yanıtı beklenirken işçi slotlarını serbest bırakır. Özel... dahil isteğe bağlı özellikleri destekler.
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
Veri ambarınıza sorgu yaparak, önbelleğe alınmış desenler ve kavram eşlemeleriyle iş sorularını yanıtlayın. Tekrarlanan soru türleri için desen arama ve önbelleğe alma desteği sunar, gelecekteki sorguları iyileştirmek için sonuç kaydı yapar. Kavram-tablo eşleme önbelleği ve INFORMATION_SCHEMA veya kod tabanı grep aracılığıyla tablo şeması keşfi içerir. Analiz için Polars veya Pandas DataFrame'leri döndüren run_sql() ve run_sql_pandas() çekirdek fonksiyonlarını sağlar. Kavram, desen ve tablo önbelleklerini yönetmek için CLI komutları ve ayrıca...
official
annotating-task-lineage
astronomer
Airflow görevlerini, giriş ve çıkış noktalarını kullanarak veri soy ağacı ile açıklayın. Veritabanları, veri ambarları ve bulut depolama arasında girdi ve çıktıları tanımlamak için OpenLineage Dataset nesnelerini, Airflow Varlıklarını ve Airflow Veri Kümelerini destekler. Operatörlerde yerleşik OpenLineage çıkarıcılar bulunmadığında yedek olarak kullanın; özel çıkarıcıların ve OpenLineage yöntemlerinin öncelikli olduğu dört katmanlı bir öncelik sistemini izler. Snowflake, BigQuery, S3 ve PostgreSQL için tutarlı veri kümesi adlandırma yardımcıları içerir...
official
authoring-dags
astronomer
Apache Airflow DAG'ları oluşturmak için doğrulama ve test entegrasyonu içeren rehberli iş akışı. Yapılandırılmış altı aşamalı yaklaşım: ortamı ve mevcut kalıpları keşfetme, DAG yapısını planlama, en iyi uygulamaları takip ederek uygulama, af CLI komutlarıyla doğrulama, kullanıcı onayıyla test etme ve düzeltmeler üzerinde yineleme. Keşif (af config connections, af config providers, af dags list) ve doğrulama (af dags errors, af dags get, af dags explore) için CLI komutları, DAG hakkında anında geri bildirim sağlar...
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
Airflow görev mantığını Java, Kotlin veya herhangi bir JVM dilinde Airflow Java SDK kullanarak yazar. Kullanıcı Airflow görevlerini Java/JVM'de uygulamak istediğinde, sorduğunda…
official