Astronomer技能
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functional-tests
astronomer/.agents/skills/functional-tests
用于编写、编辑、审查或运行Astronomer APC仓库的功能（端到端）测试。涵盖场景设置、testinfra模式等。
helm-chart
astronomer/.agents/skills/helm-chart
用于Helm chart工作——创建图表、修改现有图表、值设计、测试。对于Astronomer APC仓库，请参阅docs/architecture.md以获取…
init
agents/skills/init
初始化仓库模式发现。生成包含所有表元数据的.astro/warehouse.md，用于即时查询。每个项目运行一次，在模式变更时刷新…
initializing-warehouse
agents/skills/initializing-warehouse
初始化仓库模式发现。生成包含所有表元数据的 .astro/warehouse.md 文件，用于即时查询。每个项目运行一次，在模式变更时刷新…
magpie-setup
airflow/.agents/skills/magpie-setup
通过基于快照的采纳机制，在项目仓库中采用并维护apache-magpie框架。采纳者仓库中唯一提交的框架技能…
managing-astro-deployments
agents/skills/managing-astro-deployments
使用 Astro CLI 管理 Astronomer 生产部署。当用户想要进行身份验证、切换工作区、创建/更新/删除部署或……时使用。
managing-astro-local-env
agents/skills/managing-astro-local-env
使用Astro CLI命令管理本地Airflow开发环境。启动、停止、重启和终止本地Airflow容器；默认凭据为admin/admin，Web服务器位于http://localhost:8080。查看所有组件或特定服务（调度器、Web服务器）的日志，支持实时跟踪选项。通过astro dev bash和astro dev run直接访问容器Shell并运行Airflow CLI命令。排查常见问题，包括端口冲突、启动失败、包错误等。
migrating-ai-sdk-to-common-ai
agents/skills/migrating-ai-sdk-to-common-ai
将Airflow项目从airflow-ai-sdk迁移到apache-airflow-providers-common-ai 0.1.0+版本。当用户想要将airflow-ai-sdk替换为…时，使用此技能。
migrating-airflow-2-to-3
agents/skills/migrating-airflow-2-to-3
针对Apache Airflow 2.x DAG升级至Airflow 3.x的自动化检测与代码迁移工具。提供基于Ruff的自动修复规则（AIR30/AIR301/AIR302/AIR31/AIR311/AIR312），用于检测并解决导入、运算符、钩子及上下文变量中的破坏性变更。涵盖关键架构迁移：工作节点不再直接访问元数据库；需改用Airflow Python客户端或REST API替代ORM会话查询。包含针对Ruff无法自动修复问题的手动迁移清单：cron...
migrating-dagster-to-airflow
agents/skills/migrating-dagster-to-airflow
将Dagster项目迁移到Astro上的Apache Airflow 3的指南。当用户提到将Dagster（或Dagster+）代码迁移、转换或移植到……时使用。
prepare-providers-documentation
airflow/.agents/skills/prepare-providers-documentation
Replace the manual commit-by-commit classification step in `breeze release-management prepare-provider-documentation` with AI-driven classification. For each…
profiling-tables
agents/skills/profiling-tables
对数据库表进行全面的统计与质量分析，生成结构化的剖析结果。根据数据类型定制列级统计：数值列的最小值/最大值/百分位数、字符串的长度指标、时间戳的日期范围。执行基数分析以识别分类列与高基数列，并检测偏态分布。从五个维度评估数据质量：完整性（NULL率）、唯一性（重复值）、时效性（更新时间戳）……
setting-up-astro-project
agents/skills/setting-up-astro-project
使用依赖项、连接和环境设置初始化并配置Astro/Airflow项目。通过astro dev init搭建完整的项目结构，包括DAGs、插件、测试和配置文件的目录。通过requirements.txt和packages.txt管理Python和操作系统级依赖项，支持自定义Dockerfile以应对复杂配置。在airflow_settings.yaml中以声明方式配置连接、变量和连接池，并提供用于环境导出/导入的命令...
testing-dags
agents/skills/testing-dags
针对Airflow DAG的迭代式测试-调试-修复循环，提供全面的故障诊断。首先使用af runs trigger-wait <dag_id>运行DAG并等待完成，无需预检。失败时，使用af runs diagnose获取全面的故障摘要，并通过af tasks logs查看特定任务的错误详情。支持自定义配置、超时和重试次数；处理成功、失败和超时场景，并给出清晰的响应解读。提供快速验证功能...
tools
astronomer/.agents/skills/tools
在编写、编辑或审查此仓库中的命令行工具和辅助脚本（位于bin/目录下）时使用。涵盖工具的存放位置、参数解析等内容……
tracing-downstream-lineage
agents/skills/tracing-downstream-lineage
追踪下游数据血缘，在修改表或DAG前评估变更影响。通过源代码搜索、视图依赖和BI工具连接识别目标表或DAG的直接消费者，构建完整的依赖树，映射从表到仪表盘再到机器学习模型的所有下游影响。按关键性（关键、高、中、低）对依赖进行分类，以优先安排利益相关者沟通和测试。生成包含风险评估、受影响...的影响报告。
tracing-upstream-lineage
agents/skills/tracing-upstream-lineage
追踪上游数据血缘，识别为表或列提供数据的来源、DAG及依赖关系。支持追踪三种目标类型：表、列和DAG；通过Airflow DAG源代码和任务检查来查找生产管道。处理SQL来源（FROM子句）、外部系统（S3、Postgres、Salesforce、HTTP API）和基于文件的来源；递归追踪上游链。包含通过DAG代码中的直接映射、转换和聚合实现的列级追踪...
troubleshooting-astro-deployments
agents/skills/troubleshooting-astro-deployments
使用 Astro CLI 对 Astronomer 生产部署进行故障排除。在调查部署问题、查看生产日志、分析故障或……时使用。
upgrade-fab-provider
airflow/.agents/skills/upgrade-fab-provider
Upgrade the pinned Flask-AppBuilder (FAB) dependency in the Apache Airflow FAB provider (`providers/fab/`). Bumps the exact `flask-appbuilder==` pin and its…
warehouse-init
agents/skills/warehouse-init
初始化仓库模式发现。生成包含所有表元数据的.astro/warehouse.md，用于即时查询。每个项目运行一次，当模式变更时刷新…