data-platform

仓库创建 2026年6月30日最近提交 20 天前SkillHot 收录 20 天前

▸ 精选理由

覆盖数据摄取到治理的端到端实践，适合构建可观测的数据平台团队。

这个 Skill 做什么

用于设计与实现数据湖/仓、ETL、流处理与数据质量的整个平台策略。

用于设计和实现数据湖/仓、ETL/ELT、流处理和数据质量治理的整体方案，覆盖从采集到 BI 的全链路。适合搭建或迁移数据平台、设计流水线、选工具（如 dbt、Spark、Kafka、Airflow、Snowflake 等）时用。特点是把架构、数据血缘、SLA 与质量检查一并考虑，兼顾工程与产品需求。

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Use for data platforms — lakes, warehouses, ETL/ELT, streaming, BI, data quality. Triggers — dbt, Spark, Kafka, Airflow, Flink, Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake, Iceberg, lineage.

数据与抓取数据平台ETL/ELT流处理仓库迁移通用

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帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/muxammadmamajonov/dot-claude/main/.claude/skills/data-platform/SKILL.md

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curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/muxammadmamajonov/dot-claude/main/.claude/skills/data-platform/SKILL.md"

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# Data Platform Development

## When to use
- Designing or extending a data ingestion layer (batch or streaming)
- Building or migrating a data warehouse / lakehouse schema
- Writing transformation pipelines (dbt, Spark, Flink, Beam)
- Wiring orchestration (Airflow, Prefect, Dagster, Temporal)
- Setting up data quality checks, SLA monitoring, or data contracts
- Building BI/analytics layers (Looker, Metabase, Superset, Redash)
- Designing data governance, lineage tracking, or access control

## Workflow

1. **Classify the data motion** — identify which zones are in scope:
   | Zone | Also called | Typical storage |
   |------|-------------|-----------------|
   | Ingestion / landing | Bronze

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