# cargo-storage

Скилл для работы с данными рабочего пространства Cargo: таблицы-модели, колонки, связи, записи и SQL-запросы прямо из агента.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 9900 установок · ★ 20
- Автор: getcargo
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/getcargohq/cargo-skills/tree/HEAD/cargo-storage/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-26
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/cargo-storage

## Что делает

Скилл закрывает слой данных в Cargo. Через него агент перечисляет модели и датасеты, смотрит схему, создаёт колонки и связи, заливает записи пачкой и гоняет SQL по хранилищу рабочего пространства. Для команд есть готовые вызовы вроде `cargo-ai storage model list`, `cargo-ai storage model get-ddl` и `cargo-ai storage query execute`. Перед правками агент сначала листает ресурсы — так записано в самом скилле.

Внутри — набор справочников: структуры ответов, разбор типовых ошибок и примеры по моделям, датасетам, колонкам, запросам и моделям на вебхуках. Перед созданием модели можно прогнать конфиг экстрактора вхолостую через `model preview` или `model preview-count`. На платных коннекторах предпросмотр списывает то, что отдаёт короткая пробная страница, поэтому дорогой экстрактор лучше проверять осознанно.

Заранее нужен CLI `@cargo-ai/cli` из npm и вход в аккаунт: письмом через `cargo-ai login --email`, по OAuth или токеном для CI. Проверка `cargo-ai whoami` показывает активное рабочее пространство — без этого шага запись может уйти не туда.

Телеметрию запусков и батчей скилл не трогает, для неё есть cargo-orchestration. Именованные фильтрованные аудитории — тоже мимо, это cargo-segmentation.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add getcargohq/cargo-skills --skill cargo-storage -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/cargo-storage/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/cargo-storage/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add getcargohq/cargo-skills --skill cargo-storage -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/cargo-storage/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add getcargohq/cargo-skills --skill cargo-storage -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/cargo-storage/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install getcargohq/cargo-skills cargo-storage
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/cargo-storage/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add getcargohq/cargo-skills --skill cargo-storage -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/getcargohq/cargo-skills --path cargo-storage
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/cargo-storage/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add getcargohq/cargo-skills --skill cargo-storage -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/getcargohq/cargo-skills/tree/HEAD/cargo-storage/SKILL.md

## Когда брать
- посмотреть, какие модели и датасеты есть в рабочем пространстве
- вытащить DDL модели, чтобы понять её колонки и диалект SQL
- добавить колонку или завести новую модель в датасете
- связать контакты с компаниями через relationship
- прогнать SQL по хранилищу или выгрузить результат целиком

## Примеры запросов агенту
- Покажи, какие модели есть в рабочем пространстве
- Выведи DDL модели контактов — какие там колонки?
- Сделай `SELECT * FROM default.companies LIMIT 10` и покажи результат

## Похожие
- [cargo-workflows](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cargo-workflows.md) — скилл · 558 установок
- [cargo-fuzz](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cargo-fuzz.md) — скилл · 5400 установок
- [data-analyst](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-analyst.md) — скилл · 2200 установок
- [planetscale-pscale-cli-automation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/planetscale-pscale-cli-automation.md) — скилл · 1700 установок
- [running-dbt-commands](https://affpapa.org/nevibecode/skills/running-dbt-commands.md) — скилл · 1100 установок
- [teable-assistant-ops](https://affpapa.org/nevibecode/skills/teable-assistant-ops.md) — скилл · 488 установок

Из того же набора: [getcargohq/cargo-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/getcargohq/cargo-skills.md) — 19 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md