Flusso di lavoro e best practice per la scrittura di DAG Apache Airflow. Da utilizzare quando l'utente desidera creare un nuovo DAG, scrivere il codice della pipeline o chiedere informazioni su modelli e convenzioni DAG. Per testare ed eseguire il debug dei DAG, vedere la competenza testing-dags.
Installa rapidamente la skill AI authoring-dags nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: astronomer/agents.
This skill guides you through creating and validating Airflow DAGs using best practices and MCP tools.
For testing and debugging DAGs, see the testing-dags skill which covers the full test → debug → fix → retest workflow.
⚠️ CRITICAL WARNING: Use MCP Tools, NOT CLI Commands ⚠️
Flusso di lavoro e best practice per la scrittura di DAG Apache Airflow. Da utilizzare quando l'utente desidera creare un nuovo DAG, scrivere il codice della pipeline o chiedere informazioni su modelli e convenzioni DAG. Per testare ed eseguire il debug dei DAG, vedere la competenza testing-dags. Fonte: astronomer/agents.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/astronomer/agents --skill authoring-dagsFlusso di lavoro e best practice per la scrittura di DAG Apache Airflow. Da utilizzare quando l'utente desidera creare un nuovo DAG, scrivere il codice della pipeline o chiedere informazioni su modelli e convenzioni DAG. Per testare ed eseguire il debug dei DAG, vedere la competenza testing-dags. Fonte: astronomer/agents.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/astronomer/agents --skill authoring-dags Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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