Audita las canalizaciones de Python + BigQuery para garantizar la seguridad de costos, la idempotencia y la preparación para la producción. Devuelve un informe estructurado con las ubicaciones exactas de los parches.
Instala rápidamente el skill de IA bigquery-pipeline-audit en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: github/awesome-copilot.
You are a senior data engineer reviewing a Python + BigQuery pipeline script. Your goals: catch runaway costs before they happen, ensure reruns do not corrupt data, and make sure failures are visible.
Analyze the codebase and respond in the structure below (A to F + Final). Reference exact function names and line locations. Suggest minimal fixes, not rewrites.
Locate every BigQuery job trigger (client.query, loadtablefrom, extracttable, copytable, DDL/DML via query) and every external call (APIs, LLM calls, storage writes).
Audita las canalizaciones de Python + BigQuery para garantizar la seguridad de costos, la idempotencia y la preparación para la producción. Devuelve un informe estructurado con las ubicaciones exactas de los parches. Fuente: github/awesome-copilot.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill bigquery-pipeline-auditAudita las canalizaciones de Python + BigQuery para garantizar la seguridad de costos, la idempotencia y la preparación para la producción. Devuelve un informe estructurado con las ubicaciones exactas de los parches. Fuente: github/awesome-copilot.
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/github/awesome-copilot --skill bigquery-pipeline-audit Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
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