dlt-dagster

SKILL.md

Clarify how the user wants to run dlt (asset type and compute); then follow the Core Workflow or refer to dagster-integrations for external compute.

Quick start: 1) Ask: dlt assets (recommended) vs standard Dagster asset? Run on Dagster compute vs external (ECS, Fargate, etc.)? 2) Follow the Core Workflow or refer to dagster-integrations. 3) Use references as needed.

Ask if unclear: When someone wants to build a dlt pipeline on Dagster, ask whether they want dlt assets (recommended) or a standard Dagster asset, and whether they will run on Dagster compute or external compute (ECS, Fargate, etc.).

Führt DLT-Pipelines in Dagster als softwaredefinierte Assets (Component oder Pythonic @dlt_assets) oder als einzelnes Standard-Dagster-Asset aus. Zur Verwendung bei der Orchestrierung von dlt mit Dagster; Gerüst Loads.py/defs.yaml; Jobs/Zeitpläne; Geheimnisse/Umgebung; inkrementell/Backfill über apply_hints; Parallelisierung (ein Asset pro Ressource); Dagster Cloud-Bereitstellung; oder externe Datenverarbeitung (ECS, Fargate – siehe Dagster-Integrationen). Auslöser: dagster-dlt, dlt auf Dagster, dlt mit Dagster bereitstellen, Standard-Dagster-Asset, externe Rechenleistung. Quelle: untitled-data-company/data-skills.

Original anzeigen