Audite les pipelines Python + BigQuery pour vérifier la sécurité des coûts, l'idempotence et la préparation à la production. Renvoie un rapport structuré avec les emplacements exacts des correctifs.
Installez rapidement le skill IA bigquery-pipeline-audit dans votre environnement de développement via la ligne de commande
Source : 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).
Audite les pipelines Python + BigQuery pour vérifier la sécurité des coûts, l'idempotence et la préparation à la production. Renvoie un rapport structuré avec les emplacements exacts des correctifs. Source : github/awesome-copilot.
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill bigquery-pipeline-auditAudite les pipelines Python + BigQuery pour vérifier la sécurité des coûts, l'idempotence et la préparation à la production. Renvoie un rapport structuré avec les emplacements exacts des correctifs. Source : github/awesome-copilot.
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill bigquery-pipeline-audit Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
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