dlt-skill

dlt-skill 是一个专为数据工程师和开发人员设计的综合助手，旨在协助实现稳健的数据摄取工作流程。它自动化了设置 dlt 数据管道的繁琐过程，确保数据能高效地从来源提取、规范化并加载至您选择的数据仓库或数据湖仓中。无论您是处理已验证的 SaaS 来源、标准 REST API，还是复杂的自定义 Python 逻辑，该技能都提供了必要的决策框架、配置模板和操作脚本，以简化开发生命周期。

• 通过针对 Salesforce、GitHub、Stripe 和 HubSpot 等已验证来源的引导式工作流程，简化 dlt 的初始化过程。

• 为标准 Web 服务实现声明式 REST API 管道，包括对认证、分页和 JSON 解析的支持。

• 使用 @dlt.source 和 @dlt.resource 装饰器开发自定义 Python 提取逻辑，满足特殊数据来源或独特转换需求。

• 针对 Google BigQuery、Snowflake 及本地 DuckDB 等热门平台配置目标特定的组态。

• 运用增量加载、写入配置（append、replace、merge）和模式演进的内置模式，优化数据加载流程。

• 通过 .dlt/secrets.toml 管理敏感凭证，并通过 .dlt/config.toml 管理一般设置，同时提供如 .gitignore 等安全最佳实践建议。

• 利用内置的 dlt 仪表板检查管道执行状态、模式与已加载记录，提升系统可观测性。

• 当遇到与数据摄取、管道维护、dlt init 指令或调试加载失败等相关任务时，请使用 dlt-skill。

• 善用提供的脚本库进行自动化依赖安装（支持 uv、pip、poetry 和 pipenv）以及启动仪表板。

• 输入通常包含 API 端点、数据库连接参数与目标数据库；输出则包含结构化的管道代码、配置文件与验证后的加载记录。

• 请注意，虽然已验证来源简化了设置，但自定义 Python 来源提供了无限的灵活性，但也需要手动维护提取逻辑与 API 错误处理。

• 确保所有机密信息皆正确管理于 .dlt/secrets.toml 中并排除于版本控制之外；在编写代码前，请依照提供的决策树来确定最佳的管道实现方式。