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dataframely
Directives et meilleures pratiques pour définir des schémas et des collections Polars typés, valider les data frames et écrire des tests avec Dataframely.
kilo-marketplace
Guide les agents pour construire, modifier, tester et valider des modèles dbt et des transformations SQL pour les flux de travail d'ingénierie analytique.
clawdata
Exécutez et gérez des projets dbt via la CLI dbt — initialisez des projets, exécutez/construisez des modèles, lancez des tests, générez de la documentation et déboguez des pipelines.
Astronomer Agents
Diagnostic structuré des causes racines pour les DAG Airflow ayant échoué, avec des corrections exploitables, une évaluation de l'impact et des recommandations de prévention.
clawdata
Interrogez et gérez des bases de données PostgreSQL via psql : exécutez des requêtes, inspectez les schémas et les tables, vérifiez les connexions actives et effectuez l'administration et les exports de base.
indonesia-gov-apis
Modèles et exemples prêts à l'emploi pour interroger plus de 50 API et portails du gouvernement indonésien (BPS, OJK, BPOM, BMKG, Bank Indonesia) avec gestion du scraping et du CSRF.
clawdata
Construisez et gérez des pipelines de données Dagster — créez des actifs, des jobs, des planifications, des capteurs et des ressources.
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Construisez des pipelines d'ingestion de données avec dlt (data load tool) — extrayez depuis des API, des bases de données et des fichiers, puis chargez vers n'importe quelle destination.
clawdata
Interrogez et gérez les jeux de données Google BigQuery avec le CLI bq : exécutez du SQL, inspectez les schémas, listez les tables, chargez du CSV/JSON et gérez le partitionnement.
awesome-omni-skills
Flux de travail pour construire et valider des fonctionnalités de produit pilotées par des insights de données, des tests A/B et une mesure continue ; préserve la provenance en amont.
product-forge
Fournit des modèles de projet dbt, des exemples de modèles, des extraits de tests et des meilleures pratiques pour construire des pipelines staging→marts et des tests en analytics engineering.
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Directives et mise en œuvre des normes pour interroger les données WRDS et exécuter SAS/ETL sur la grille WRDS—inclut la validation des requêtes, les modèles de soumission SGE et la performance.
claude-skill-registry
Fournit des modèles de projet dbt et des exemples pour le staging, les modèles incrémentaux, les tests et les meilleures pratiques d'ingénierie analytique.
claude-code-plugins-plus-skills
Automatise la création et la configuration de pipelines de données de capture de données modifiées (CDC) : génère des configs, des extraits de code, des validations et des recommandations de bonnes pratiques.
dbt-agent-skills
Récupère et recherche la documentation dbt au format markdown optimisé pour les LLM en utilisant des modèles d'URL et des scripts de recherche optimisés.
fabric-skills-settings
Compétence opérationnelle pour la gestion des plateformes de données Microsoft Fabric : exécution de VACUUM, orchestration de DAG, mise à jour de l'inventaire et routines de maintenance et purges conformes au RGPD.
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Compétence d'ingénierie des données prête pour la production pour la conception de pipelines ETL/ELT et de streaming en temps réel, la qualité des données et l'optimisation des performances des pipelines.
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Une compétence de style ingénieur de données senior pour pandas : transformations de DataFrame idiomatiques, pipelines ETL, optimisation des performances et opérations sur séries temporelles en Python.
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Guide et règles pour l'ajout de modèles dbt versionnés (v2, latest_version, usage de YAML versions: et ref()) afin d'éviter la création de modèles dupliqués autonomes.
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Exécutez un pipeline de prévision de séries temporelles univariées reproductible utilisant StatsForecast et Polars, produisant des prévisions d'ensemble contraintes et des métriques robustes.
1c-agent-based-dev-framework
Outils et flux de travail pour découvrir les métadonnées 1C, composer et valider des requêtes, et analyser/générer des liens de navigation dans les configurations 1C.
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Guide et flux opérationnel pour concevoir des pipelines de données batch et streaming évolutifs et fiables, tout en préservant la provenance en amont et les fichiers de support copiés.
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Modèles et étapes pratiques pour construire des systèmes de backtesting fiables et conscients des biais pour évaluer les stratégies de trading et valider les hypothèses de recherche.
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Traitement de données génomiques haute performance avec polars-bio et Polars : gestion streaming VCF/FASTA/BED, jointures d'intervalles, annotation de variantes et conversion Parquet