·architecting-data
{}

architecting-data

ancoleman/ai-design-components

Orientación estratégica para diseñar plataformas de datos modernas, que cubre paradigmas de almacenamiento (lago de datos, almacén, casa del lago), enfoques de modelado (dimensional, normalizado, bóveda de datos, tablas amplias), principios de malla de datos y patrones de arquitectura de medallón. Úselo al diseñar plataformas de datos, elegir entre patrones centralizados y descentralizados, seleccionar formatos de tablas (Iceberg, Delta Lake) o diseñar marcos de gobierno de datos.

11Instalaciones·1Tendencia·@ancoleman

Instalación

$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

Orientación estratégica para diseñar plataformas de datos modernas, que cubre paradigmas de almacenamiento (lago de datos, almacén, casa del lago), enfoques de modelado (dimensional, normalizado, bóveda de datos, tablas amplias), principios de malla de datos y patrones de arquitectura de medallón. Úselo al diseñar plataformas de datos, elegir entre patrones centralizados y descentralizados, seleccionar formatos de tablas (Iceberg, Delta Lake) o diseñar marcos de gobierno de datos. Fuente: ancoleman/ai-design-components.

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Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill architecting-data
Categoría
{}Análisis de Datos
Verificado
Primera vez visto
2026-02-01
Actualizado
2026-02-18

Respuestas rápidas

¿Qué es architecting-data?

Orientación estratégica para diseñar plataformas de datos modernas, que cubre paradigmas de almacenamiento (lago de datos, almacén, casa del lago), enfoques de modelado (dimensional, normalizado, bóveda de datos, tablas amplias), principios de malla de datos y patrones de arquitectura de medallón. Úselo al diseñar plataformas de datos, elegir entre patrones centralizados y descentralizados, seleccionar formatos de tablas (Iceberg, Delta Lake) o diseñar marcos de gobierno de datos. Fuente: ancoleman/ai-design-components.

¿Cómo instalo architecting-data?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill architecting-data Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor

¿Dónde está el repositorio de origen?

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