AC senior-data-engineer
Навык инженерии данных для создания масштабируемых конвейеров данных, систем ETL/ELT и инфраструктуры данных. Экспертиза в Python, SQL, Spark, Airflow, dbt, Kafka и современном стеке данных. Включает моделирование данных, оркестрацию конвейеров, качество данных и DataOps. Используйте при проектировании архитектур данных, создании конвейеров данных, оптимизации рабочих процессов данных, внедрении управления данными или устранении проблем с данными.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Data engineering skill for building scalable data pipelines, ETL/ELT s…»
Data engineering skill for building scalable data pipelines, ETL/ELT systems, and data infrastructure. Expertise in Python, SQL, Spark, Airflow, dbt, Kafka, and modern data stack. Includes data modeling, pipeline orchestration, data quality, and DataOps. Use when designing data architectures, building data pipelines, optimizing data workflows, implementing data governance, or troubleshooting data issues.
Навык инженерии данных для создания масштабируемых конвейеров данных, систем ETL/ELT и инфраструктуры данных.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 128): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 48
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1319 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 407 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.