Pipelines de données
Orchestration et transformation de donnees : Airflow, dbt, Astronomer, ETL et ELT.
| # | Skill | Source | Description | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | arize-dataset | github/awesome-copilot | 31 951 | 31951 | |
| 2 | bigquery-pipeline-audit | github/awesome-copilot | 31 951 | 31951 | |
| 3 | dataverse-python-advanced-patterns | github/awesome-copilot | 31 951 | 31951 | |
| 4 | dataverse-python-production-code | github/awesome-copilot | 31 951 | 31951 | |
| 5 | geofeed-tuner | github/awesome-copilot | 31 951 | 31951 | |
| 6 | power-bi-model-design-review | github/awesome-copilot | 31 951 | 31951 | |
| 7 | powerbi-modeling | github/awesome-copilot | 31 951 | 31951 | |
| 8 | hf-cli | huggingface/skills | Gérer dépôts, fichiers et authentification sur le Hub Hugging Face via CLI. | 10 371 | 10371 |
| 9 | deep-agents-memory | langchain-ai/langchain-skills | 643 | 643 | |
| 10 | answering-natural-language-questions-with-dbt | dbt-labs/dbt-agent-skills | Répondre à des questions métier en exploitant les meilleures sources de données dbt disponibles. | 451 | 451 |
| 11 | building-dbt-semantic-layer | dbt-labs/dbt-agent-skills | Créer et modifier des composants dbt Semantic Layer : modèles, entités, dimensions et métriques. | 451 | 451 |
| 12 | creating-mermaid-dbt-dag | dbt-labs/dbt-agent-skills | Générer un diagramme Mermaid visuel du DAG dbt d'un modèle donné. | 451 | 451 |
| 13 | fetching-dbt-docs | dbt-labs/dbt-agent-skills | Récupérer et rechercher la documentation dbt en format markdown optimisé pour les LLMs. | 451 | 451 |
| 14 | migrating-dbt-core-to-fusion | dbt-labs/dbt-agent-skills | Trier et classer les erreurs de migration dbt pour guider leur résolution. | 451 | 451 |
| 15 | migrating-dbt-project-across-platforms | dbt-labs/dbt-agent-skills | Migrer un projet dbt entre plateformes de données avec validation automatisée. | 451 | 451 |
| 16 | running-dbt-commands | dbt-labs/dbt-agent-skills | Exécuter des commandes dbt efficacement avec sélecteurs, prévisualisation et variables. | 451 | 451 |
| 17 | troubleshooting-dbt-job-errors | dbt-labs/dbt-agent-skills | Diagnostiquer et résoudre méthodiquement les échecs de jobs dbt Cloud. | 451 | 451 |
| 18 | using-dbt-for-analytics-engineering | dbt-labs/dbt-agent-skills | Construire, modifier et tester des modèles dbt avec rigueur et bonnes pratiques. | 451 | 451 |
| 19 | using-dbt-index | dbt-labs/dbt-agent-skills | Interroger localement les artefacts dbt via une base DuckDB sans connexion entrepôt. | 451 | 451 |
| 20 | working-with-dbt-mesh | dbt-labs/dbt-agent-skills | Configurer et naviguer dans un projet dbt Mesh multi-projets avec des références croisées. | 451 | 451 |
| 21 | chdb-datastore | clickhouse/agent-skills | Remplacer pandas par une alternative ClickHouse-backed, plus rapide et sans changer son code. | 414 | 414 |
| 22 | chdb-sql | clickhouse/agent-skills | Exécuter des requêtes SQL ClickHouse en Python sans serveur sur fichiers, bases et cloud. | 414 | 414 |
| 23 | clickhouse-architecture-advisor | clickhouse/agent-skills | Conseiller en architecture ClickHouse adapté au profil de charge et aux données. | 414 | 414 |
| 24 | clickhouse-best-practices | clickhouse/agent-skills | Appliquer les meilleures pratiques ClickHouse pour schémas, requêtes et ingestion de données. | 414 | 414 |
| 25 | clickhousectl-local-dev | clickhouse/agent-skills | Configurer un environnement ClickHouse local complet avec clickhousectl, étape par étape. | 414 | 414 |
| 26 | airflow | astronomer/agents | Gérer, diagnostiquer et opérer des workflows Airflow via des commandes CLI dédiées. | 354 | 354 |
| 27 | airflow-adapter | astronomer/agents | Assurer la compatibilité automatique entre les API Airflow 2.x et 3.x. | 354 | 354 |
| 28 | airflow-hitl | astronomer/agents | Intégrer des points de validation humaine dans un DAG Airflow via des opérateurs déférables. | 354 | 354 |
| 29 | analyzing-data | astronomer/agents | Interroger un entrepôt de données pour répondre à des questions métier. | 354 | 354 |
| 30 | annotating-task-lineage | astronomer/agents | Annoter la lignée des tâches Airflow via les paramètres inlets et outlets. | 354 | 354 |
| 31 | authoring-dags | astronomer/agents | Créer et valider des DAGs Airflow via le CLI af en suivant les bonnes pratiques. | 354 | 354 |
| 32 | checking-freshness | astronomer/agents | Vérifier la fraîcheur des données d'une table et diagnostiquer les pipelines en retard. | 354 | 354 |
| 33 | cosmos-dbt-core | astronomer/agents | Intégrer dbt Core dans Airflow via Cosmos avec la configuration optimale. | 354 | 354 |
| 34 | cosmos-dbt-fusion | astronomer/agents | Intégrer dbt Fusion avec Cosmos dans Airflow en suivant une checklist d'implémentation structurée. | 354 | 354 |
| 35 | creating-openlineage-extractors | astronomer/agents | Créer des extracteurs OpenLineage personnalisés pour capturer la lignée des opérateurs Airflow. | 354 | 354 |
| 36 | dag-factory | astronomer/agents | Générer des DAGs Apache Airflow déclarativement depuis des fichiers YAML avec dag-factory. | 354 | 354 |
| 37 | debugging-dags | astronomer/agents | Diagnostiquer et résoudre les échecs de DAGs Airflow avec des actions correctives ciblées. | 354 | 354 |
| 38 | migrating-ai-sdk-to-common-ai | astronomer/agents | Migrer un projet Airflow de airflow-ai-sdk vers apache-airflow-providers-common-ai. | 354 | 354 |
| 39 | migrating-airflow-2-to-3 | astronomer/agents | Migrer des DAGs Airflow 2.x vers Airflow 3.x en corrigeant imports et API. | 354 | 354 |
| 40 | profiling-tables | astronomer/agents | Générer un profil complet d'une table SQL pour comprendre et auditer ses données. | 354 | 354 |
| 41 | setting-up-astro-project | astronomer/agents | Initialiser et configurer un projet Airflow avec l'Astro CLI. | 354 | 354 |
| 42 | testing-dags | astronomer/agents | Tester, déboguer et corriger des DAGs Airflow via des cycles trigger-wait itératifs. | 354 | 354 |
| 43 | tracing-downstream-lineage | astronomer/agents | Cartographier l'impact en aval d'une modification pour éviter les ruptures en production. | 354 | 354 |
| 44 | tracing-upstream-lineage | astronomer/agents | Retracer l'origine d'une donnée en cartographiant ses sources et dépendances upstream. | 354 | 354 |
| 45 | dagster-expert | dagster-io/skills | Gérer des pipelines Dagster via CLI, assets, automatisation et intégrations externes. | 138 | 138 |
| 46 | qdrant-scaling-data-volume | qdrant/skills | Scaler des volumes de données massifs via multi-tenancy, fenêtre temporelle ou sharding distribué. | 95 | 95 |
| 47 | auditing-warehouse-data-health | posthog/skills | 31 | 31 | |
| 48 | diagnosing-failed-warehouse-syncs | posthog/skills | 31 | 31 | |
| 49 | instrument-logs | posthog/skills | 31 | 31 | |
| 50 | logs-other | posthog/skills | 31 | 31 |