airflow-dag-patterns
/airflow-dag-patterns
Stosuje wzorce DAG Airflow w powtarzalnych lokalnych przepływach danych z API zależnymi od wersji, jawnymi założeniami i walidacją.
- Autor
- sandbaseai ↗
- Repozytorium
- sandbase-skills ↗
- Licencja
- Apache-2.0
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 26.09.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 2
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 26.09.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
Apache-2.0, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem licencji i informacji o zmianach.
Co robi i kiedy
Stosuje wzorce DAG Airflow w powtarzalnych lokalnych przepływach danych z API zależnymi od wersji, jawnymi założeniami i walidacją.
Oryginalny opis (EN)
Apply airflow dag patterns in reproducible local data workflows with version-aware APIs, explicit assumptions, and validation. Use when the user chooses airflow dag patterns or its strengths fit the task.
Jak działa
- Workflow
- Quality gates
- Focus checks
- SandBase boundary
- Handoff
Podgląd SKILL.md
--- name: airflow-dag-patterns description: "Apply airflow dag patterns in reproducible local data workflows with version-aware APIs, explicit assumptions, and validation. Use when the user chooses airflow dag patterns or its strengths fit the task." --- # Airflow Dag Patterns Use this Skill to produce a bounded, verifiable Airflow Dag Patterns outcome. Preserve the user's chosen stack, source material, and authorization boundaries. Read [the SandBase API map](references/sandbase-api-map.md) only when the task genuinely needs an external data source or generative model. ## Workflow 1. Inspect the available files, runtime, versions, inputs, and existing conventions before deciding what to change. 2. Restate the requested outcome, constraints, acceptance checks, and any assumption that could change the result. 3. Produce the smallest complete implementation, analysis, or artifact that satisfies those checks. 4. Verify the real output with appropriate tests, previews, calculations, or source comparison; do not infer success from file creation alone. 5. Return the deliverable, evidence of validation, material assumptions, and unresolved limitations. ## Quality gates - Inspect shapes, types, units, missing values, sampling, target leakage, and train/test boundaries before modeling or transformation. - Pin or record relevant library versions, random seeds, parameters, and environment assumptions for reproducibility. - Validate against a baseline or independent calculation and report diagnostics, uncertainty, failure modes, and resource use. ## Focus checks - Make tasks idempotent, set retries and timeouts deliberately, define data intervals and time zones, and test backfill, catchup, and partial-failure behavior. ## SandBase boundary Keep the core Airflow Dag Patterns work local. Use SandBase only for an explicitly requested external dataset or model inference step that is not part of the local analysis. 1. Call `sandbase_discover` with a short capability query. 2. Call `sandbase_inspect` for viable candidates and compare the live schema, coverage, limits, output, execution mode, and price. 3. Prefer a dedicated tool or API the user already has. Send only the minimum necessary data. 4. Before any paid call, show the endpoint, important arguments, current unit price, call count, and total estimate or uncertainty, then obtain confirmation. 5. Use `sandbase_account` before an approved multi-call batch and call `sandbase_run` only with current schema-defined arguments. 6. Poll asynchronous work with `sandbase_run_get` using the same run ID; never resubmit merely because it is pending. 7. Use `sandbase_runs` only to recover status or reconcile observed cost. If SandBase is unavailable, continue with local work and authorized sources when possible. Do not silently switch providers, fabricate external results, or claim a generation or retrieval succeeded. ## Handoff Provide the completed artifact or findings, concise reproduction steps, checks actually run, source or asset provenance, SandBase endpoint and run IDs when used, observed cost when available, and any follow-up that still requires user action.
Pliki w paczce (2)
- SKILL.md 3 KB
- references/sandbase-api-map.md 1 KB
Wersje
| Repozytorium | Wynik | Licencja |
|---|---|---|
| Ta strona · sandbaseai/sandbase-skills | 90 | Apache-2.0 |
| wshobson/agents | 100 | MIT |
| LUNARTECH-X/superpowers | 95 | MIT |
| FrancoStino/opencode-skills-collection | 90 | MIT |
| rootcastleco/rei-skills | 90 | MIT |
| agent-skills-hub/agent-skills-hub | 90 | MIT |
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 2323d25f0abc (skrót SHA-256 całej paczki)
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 90data-visualization
Stosuje wizualizację danych w powtarzalnych lokalnych przepływach z API zależnymi od wersji, jawnymi założeniami i walidacją. - 90dbt-transformation-patterns
Stosuje wzorce transformacji dbt w powtarzalnych lokalnych przepływach danych z API zależnymi od wersji, jawnymi założeniami i walidacją. - 100airflow-dag-generator
Prawdopodobnie generuje DAG-i Airflow dla potoków danych, na podstawie nazwy skilla i kategorii Data Pipelines. - 86airflow
Pomaga tworzyć DAG-i Airflow, układać zależności zadań i automatyzować procesy ETL w potokach danych. - 100airflow-cross-dag-to-orchestra
Przenosi zależności między DAG-ami z Airflow (TriggerDagRunOperator, ExternalTaskSensor, SubDagOperator, Datasets) do potoków Orchestra. - 100airflow-dag-authoring-and-validation
Pisze DAG-i Apache Airflow (zależności, operatory, sensory, idempotentność) i waliduje je przez airflow dags test, kontrolę importu oraz linting przed wdrożeniem na produkcję.