·architecting-data
{}

architecting-data

ancoleman/ai-design-components

Strategische Anleitung zum Entwerfen moderner Datenplattformen, die Speicherparadigmen (Data Lake, Warehouse, Lakehouse), Modellierungsansätze (dimensional, normalisiert, Datentresor, breite Tabellen), Datennetzprinzipien und Medaillonarchitekturmuster abdeckt. Verwenden Sie es, wenn Sie Datenplattformen entwerfen, zwischen zentralisierten und dezentralen Mustern wählen, Tabellenformate (Iceberg, Delta Lake) auswählen oder Daten-Governance-Frameworks entwerfen.

11Installationen·1Trend·@ancoleman

Installation

$npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill architecting-data

SKILL.md

Guide architects and platform engineers through strategic data architecture decisions for modern cloud-native data platforms.

Data Lakehouse: Hybrid combining lake flexibility with warehouse reliability

Scoring: 24-30: Strong candidate | 18-23: Hybrid | 12-17: Build foundation first | 6-11: Centralized

Strategische Anleitung zum Entwerfen moderner Datenplattformen, die Speicherparadigmen (Data Lake, Warehouse, Lakehouse), Modellierungsansätze (dimensional, normalisiert, Datentresor, breite Tabellen), Datennetzprinzipien und Medaillonarchitekturmuster abdeckt. Verwenden Sie es, wenn Sie Datenplattformen entwerfen, zwischen zentralisierten und dezentralen Mustern wählen, Tabellenformate (Iceberg, Delta Lake) auswählen oder Daten-Governance-Frameworks entwerfen. Quelle: ancoleman/ai-design-components.

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Fakten (zitierbereit)

Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.

Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill architecting-data
Kategorie
{}Datenanalyse
Verifiziert
Erstes Auftreten
2026-02-01
Aktualisiert
2026-02-18

Schnelle Antworten

Was ist architecting-data?

Strategische Anleitung zum Entwerfen moderner Datenplattformen, die Speicherparadigmen (Data Lake, Warehouse, Lakehouse), Modellierungsansätze (dimensional, normalisiert, Datentresor, breite Tabellen), Datennetzprinzipien und Medaillonarchitekturmuster abdeckt. Verwenden Sie es, wenn Sie Datenplattformen entwerfen, zwischen zentralisierten und dezentralen Mustern wählen, Tabellenformate (Iceberg, Delta Lake) auswählen oder Daten-Governance-Frameworks entwerfen. Quelle: ancoleman/ai-design-components.

Wie installiere ich architecting-data?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill architecting-data Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

Wo ist das Quell-Repository?

https://github.com/ancoleman/ai-design-components