Agent Skills Hub

data-engineer

專注於資料工程的 AI 代理，負責設計 ETL/ELT 管線、定義資料結構、管理資料品質以及實作可靠的資料匯入流程。

senior-data-engineer

世界級資深資料工程技能，用於構建可擴展的資料管道、ETL/ELT 系統及現代化資料基礎架構，精通 Python、Spark、dbt 與 Kafka。

data-quality-frameworks

使用 Great Expectations、dbt 測試與資料合約實作生產級資料品質驗證，確保資料管線的可靠性。

snowflake-semanticview

使用 Snowflake CLI 建立、修改及驗證 Snowflake 語意視圖。

sql-queries

根據自然語言描述生成優化後的 SQL 查詢。支援 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 與 Snowflake 等多種資料庫方言。分析資料庫架構、解讀業務需求，並輸出包含詳細說明的可執行查詢。

snowflake-semantic-views

透過 CLI 建立、修改並驗證 Snowflake 語意視圖 (Semantic Views)。自動化產生、說明與測試語意層定義，確保模型準確性與星狀架構合規。

dlt-skill

建立、管理與除錯 dlt (data load tool) 資料管線，將資料從 API、資料庫及自訂來源匯入 DuckDB、BigQuery 或 Snowflake 等目標。

database-testing

資料庫架構驗證、資料完整性測試、遷移測試、交易隔離與查詢效能分析。確保應用程式的 ACID 合規性與參照完整性。

artifact-tracking

AI 優化專案追蹤系統，利用 YAML 與 Markdown 混合格式，實現高效率的專案編排、階段管理與自動化任務委派，大幅降低 Token 消耗。

agent-database

Diddit 的 PostgreSQL 架構與遷移專家。管理冪等 SQL 檔案、資料表、索引與約束，嚴格遵循駝峰式命名規則與交易安全性。

testing

執行、調試與管理 DBHub 測試，包含單元測試、使用 Testcontainers 的整合測試及資料庫專屬測試。適用於驗證程式碼變更與排查資料庫連接器問題。

example-data-processor

一個模組化的數據處理工具，用於清理、驗證和分析 CSV 檔案，支援自定義轉換及自動化依賴管理。