ai-data-engineering
✓AI/ML 시스템을 위한 데이터 파이프라인, 특성 저장소 및 임베딩 생성입니다. RAG 파이프라인, ML 기능 제공 또는 데이터 변환을 구축할 때 사용합니다. 기능 저장소(Feast, Tecton), 임베딩 파이프라인, 청킹 전략, 오케스트레이션(Dagster, Prefect, Airflow), dbt 변환, 데이터 버전 관리(LakeFS) 및 실험 추적(MLflow, W&B)을 다룹니다.
SKILL.md
Build data infrastructure for AI/ML systems including RAG pipelines, feature stores, and embedding generation. Provides architecture patterns, orchestration workflows, and evaluation metrics for production AI applications.
RAG pipelines have 5 distinct stages. Understanding this architecture is critical for production implementations.
Chunking is the most critical decision for RAG quality. Poor chunking breaks retrieval.
AI/ML 시스템을 위한 데이터 파이프라인, 특성 저장소 및 임베딩 생성입니다. RAG 파이프라인, ML 기능 제공 또는 데이터 변환을 구축할 때 사용합니다. 기능 저장소(Feast, Tecton), 임베딩 파이프라인, 청킹 전략, 오케스트레이션(Dagster, Prefect, Airflow), dbt 변환, 데이터 버전 관리(LakeFS) 및 실험 추적(MLflow, W&B)을 다룹니다. 출처: ancoleman/ai-design-components.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill ai-data-engineering- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
ai-data-engineering이란?
AI/ML 시스템을 위한 데이터 파이프라인, 특성 저장소 및 임베딩 생성입니다. RAG 파이프라인, ML 기능 제공 또는 데이터 변환을 구축할 때 사용합니다. 기능 저장소(Feast, Tecton), 임베딩 파이프라인, 청킹 전략, 오케스트레이션(Dagster, Prefect, Airflow), dbt 변환, 데이터 버전 관리(LakeFS) 및 실험 추적(MLflow, W&B)을 다룹니다. 출처: ancoleman/ai-design-components.
ai-data-engineering 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill ai-data-engineering 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/ancoleman/ai-design-components
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01