Построить и проверить модели данных dbt
Начать с нужной итоговой таблицы, пройти назад к источникам и проверить преобразования на данных. Скилл dbt Labs связывает SQL, зависимости моделей и тесты.
GitHub · звёзды недоступныdbt-labs/dbt-agent-skillsВыбор редакции · изучены исходникиАвтор: dbt Labs Apache-2.0 Версия 2116bc1
Когда пригодится
Построить витрину продаж с ясной детализацией строк
Найти дубли после соединения таблиц
Оценить последствия изменения существующей модели
Что получите
Модели dbt, тесты и документированные проверки входных и итоговых данных.
Например
Спроектируй витрину ежедневных продаж. Зафиксируй детализацию строки, проверь существующие модели и источники, затем добавь SQL и тесты для возвратов и дублей.
Оригинал, требования и ограничения
Автор оригинального скилла: dbt Labs. Редакционное описание: kossolapov.com.
- Агент
- Агент, умеющий читать инструкции Agent Skills; доступ к инструментам зависит от среды
- Инструменты
- dbt CLI, существующий проект dbt и подходящий адаптер хранилища
- Доступ через dbt show к тестовым данным; интеграция dbt MCP необязательна
- Для несовместимых изменений нужен скилл working-with-dbt-mesh, включённый в список исходников
- Доступы
- Разрешённый профиль или учётные данные тестового хранилища
- Возможные расходы
- Запросы к хранилищу и дополнительные сервисы платформы dbt могут тарифицироваться
- Ограничения
- Нужен доступ к реальной схеме и данным; названия колонок сами по себе не раскрывают бизнес-определения.
- Несовместимые изменения колонок требуют скилла working-with-dbt-mesh и плана миграции.
- Ограничивайте объём исследования и запускайте выбранные модели, чтобы контролировать расходы.
- Редакционный отбор по изученным исходникам, без сертификации сравнительной эффективности.