ml-data-pipeline-architecture이란?
Polars, Arrow 및 ClickHouse를 사용하는 효율적인 ML 데이터 파이프라인을 위한 패턴. 트리거 - 데이터 파이프라인, 폴라 대 팬더, 화살표 형식, 클릭하우스 ML, 효율적인 로딩, 제로 복사, 메모리 최적화. 출처: terrylica/cc-skills.
·ml-data-pipeline-architecture
{}
ml-data-pipeline-architecture
✓Polars, Arrow 및 ClickHouse를 사용하는 효율적인 ML 데이터 파이프라인을 위한 패턴. 트리거 - 데이터 파이프라인, 폴라 대 팬더, 화살표 형식, 클릭하우스 ML, 효율적인 로딩, 제로 복사, 메모리 최적화.
ml-data-pipeline-architecture 설치 방법
명령줄에서 ml-data-pipeline-architecture AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
- 터미널 열기: 터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다
- 설치 명령어 실행: 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill ml-data-pipeline-architecture
- 설치 확인: 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
출처: terrylica/cc-skills.
SKILL.md
원본 보기Patterns for efficient ML data pipelines using Polars, Arrow, and ClickHouse.
ADR: 2026-01-22-polars-preference-hook (efficiency preferences framework)
Note: A PreToolUse hook enforces Polars preference. To use Pandas, add # polars-exception: at file top.
Polars, Arrow 및 ClickHouse를 사용하는 효율적인 ML 데이터 파이프라인을 위한 패턴. 트리거 - 데이터 파이프라인, 폴라 대 팬더, 화살표 형식, 클릭하우스 ML, 효율적인 로딩, 제로 복사, 메모리 최적화. 출처: terrylica/cc-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill ml-data-pipeline-architecture- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-03-07
- 업데이트
- 2026-03-10
빠른 답변
ml-data-pipeline-architecture 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill ml-data-pipeline-architecture 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/terrylica/cc-skills
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-03-07