databricks-jobs — скилл для деплоя Lakeflow Jobs: что делает
Помогает агенту собирать и запускать Lakeflow Jobs в Databricks: задачи, зависимости, триггеры и уведомления. Пригодится, когда новый data-пайплайн нужно описать кодом, а не руками в UI.
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-jobs -a claude-codeЧто делает databricks-jobs
Скилл задаёт агенту схему работы с Lakeflow Jobs: многошаговые DAG из задач, условия запуска вроде ALL_SUCCESS или ALL_DONE, триггеры по расписанию, приходу файла или обновлению таблицы в Unity Catalog. Внутри лежат справочники по типам задач (ноутбук, Python, SQL, dbt, пайплайн, JAR, запуск другого джоба, цикл), по мониторингу и по готовым примерам ETL и обновления хранилища.
Проект разворачивается через databricks bundle init с конфигом, так что агент создаёт структуру каталогов и AGENTS.md без диалога с вопросами. Запись самого джоба идёт одним из трёх способов: DABs в resources/jobs.yml, Python SDK через w.jobs.create или CLI-командой databricks jobs create. По умолчанию задачи уходят на serverless, и кластерные блоки лучше не трогать.
Без databricks CLI версии не ниже v1.0.0 ничего не заработает. Аутентификация и выбор профиля остаются за родительским скиллом databricks-core. Вопросом serverless или classic и режима производительности занимается отдельный databricks-serverless — этот скилл просит обращаться к нему до того, как в конфиге появится первая настройка кластера.
Какие задачи решает
- собрать многошаговый DAG из ноутбуков, SQL и Python-колёс
- развернуть каркас проекта джоба без интерактивных вопросов
- настроить срабатывание по приходу файла или обновлению таблицы
- добавить ретраи, таймауты и уведомления о падении
- переписать существующий джоб в декларативный бандл
Примеры запросов агенту
- Создай Lakeflow Job с задачами extract и transform, вторая зависит от первой.
- Опиши джоб в
resources/jobs.ymlи запусти его черезdatabricks bundle. - Нужен джоб, который стартует, когда в каталоге появляется новый файл.
Как установить databricks-jobs
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-jobs -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/databricks-jobs/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/databricks-jobs/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-jobs -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/databricks-jobs/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-jobs -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/databricks-jobs/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install databricks/databricks-agent-skills databricks-jobs2Вручную: положить файлы
.github/skills/databricks-jobs/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-jobs -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/databricks/databricks-agent-skills --path skills/databricks-jobsВручную: положить файлы
.devin/skills/databricks-jobs/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-jobs -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о databricks-jobs
Как установить databricks-jobs в Claude Code?
Выполните npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-jobs -a claude-code. Файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/databricks-jobs/SKILL.md.
Что делает databricks-jobs?
Даёт агенту инструкции по созданию и развёртыванию Lakeflow Jobs: типы задач, условия run_if, триггеры, мониторинг. Работает через DABs, Python SDK или CLI.
Нужен ли этот скилл, если я уже поставил databricks-serverless?
Да, это разные вещи. databricks-serverless решает, где считать — на serverless или classic, а databricks-jobs описывает сам джоб и его задачи. В README скилла прямо просят сначала обратиться к serverless, а потом писать настройки кластера.
