Базовая обработка данных Python: Polars, DuckDB, PyArrow, PostgreSQL, шаблоны ETL, настройка производительности и построение отказоустойчивых конвейеров. Используйте при построении или проверке пакетных конвейеров ETL/dataframe/SQL в Python.
Быстро установите AI-навык data-engineering-core в вашу среду разработки через командную строку
Источник: legout/data-platform-agent-skills.
Use this skill for day-to-day Python data engineering decisions: dataframe processing, embedded OLAP SQL, Arrow interchange, ETL structure, and resilience patterns.
Use this skill when the task involves one or more of:
If the task is primarily about cloud storage auth/connectors, use:
Базовая обработка данных Python: Polars, DuckDB, PyArrow, PostgreSQL, шаблоны ETL, настройка производительности и построение отказоустойчивых конвейеров. Используйте при построении или проверке пакетных конвейеров ETL/dataframe/SQL в Python. Источник: legout/data-platform-agent-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-engineering-coreБазовая обработка данных Python: Polars, DuckDB, PyArrow, PostgreSQL, шаблоны ETL, настройка производительности и построение отказоустойчивых конвейеров. Используйте при построении или проверке пакетных конвейеров ETL/dataframe/SQL в Python. Источник: legout/data-platform-agent-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-engineering-core После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/legout/data-platform-agent-skills