К основному содержанию
скилл Claude Code Gemini CLI CX Codex официальный · Google

datalineage-bigquery-asset-impact-analysis — скилл Claude Code

Ищет downstream-зависимости BigQuery-таблицы или view перед изменением, удалением и паузой обновлений. Нужен для оценки blast radius в Google Cloud.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add google/skills --skill datalineage-bigquery-asset-impact-analysis -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает datalineage-bigquery-asset-impact-analysis

Скилл строит граф downstream-зависимостей для BigQuery-таблицы или view через Data Lineage MCP Server. Он находит зависимые таблицы, дашборды и процессы, разделяет прямое влияние и каскадные последствия, а затем выводит полную таблицу blast radius.

Агент сначала проверяет FQN в формате bigquery:{project_id}.{dataset_id}.{table_or_view_id}, определяет location через bq show --format=json {project_id}:{dataset_id} и вызывает DataLineageServer:search_lineage с направлением DOWNSTREAM. По умолчанию поиск идёт на глубину 10 и до 5 процессов на связь.

Нужны доступ к Data Lineage API в Google Cloud и активное подключение к Data Lineage MCP Server. Перед изменением или остановкой обновлений BigQuery-актива этот скилл стоит поставить; для обычных SQL-запросов и активов вне lineage BigQuery он не подходит.

Какие задачи решает

  • найти таблицы, зависящие от BigQuery-источника
  • оценить последствия удаления таблицы или view
  • выявить дашборды с каскадно устаревшими данными
  • показать ETL-процессы между зависимыми активами
  • проверить impact перед паузой обновлений

Примеры запросов агенту

  • Проверь blast radius для `bigquery:my-prod-project.analytics.orders`.
  • Какие downstream-таблицы и дашборды затронет изменение этой BigQuery view?
  • Найди зависимости и процессы для `bigquery:my-prod-project.analytics.orders`.

Как установить datalineage-bigquery-asset-impact-analysis

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add google/skills --skill datalineage-bigquery-asset-impact-analysis -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/datalineage-bigquery-asset-impact-analysis/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/datalineage-bigquery-asset-impact-analysis/

Из того же набора172

Весь набор →
bigquery-basics официальный google Управляет ресурсами BigQuery и запускает SQL-запросы. Подходит для создания датасетов, таблиц, представлений и базовой загрузки данных. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 678установок cloud-run-basics официальный google Скилл помогает управлять Cloud Run: разворачивать HTTP-сервисы, запускать задачи по событию или расписанию и вести фоновые worker pools. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 532установок gemini-api официальный google Подключает Gemini API из Agent Platform Google Cloud к агенту. Даёт доступ к моделям Gemini, мультимодальному вводу, вызову функций и кешированию контекста. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 116установок google-cloud-recipe-auth официальный Google LLC Скилл объясняет аутентификацию и права доступа в Google Cloud. Пригодится для настройки IAM, ADC и сервисных аккаунтов в разработке и продакшене. Claude Code Gemini CLI CX Codex 15 450установок google-cloud-recipe-onboarding официальный Google LLC Проводит разработчика через старт в Google Cloud: проверяет CLI, вход, проект и биллинг. Подходит для первого личного проекта. Claude Code Gemini CLI CX Codex 15 390установок cloud-sql-basics официальный google Скилл помогает создавать и объяснять Cloud SQL для MySQL, PostgreSQL и SQL Server. Пригодится при настройке базы в Google Cloud. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 679установок google-cloud-waf-security официальный google Скилл оценивает безопасность рабочих нагрузок в Google Cloud и предлагает меры для IAM, сетевой защиты, данных и операционной безопасности. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 620установок google-cloud-waf-cost-optimization официальный google Проверяет расходы Google Cloud по pillar Cost Optimization из Well-Architected Framework. Нужен для поиска простаивающих ресурсов, выбора скидок и правки размеров сервисов. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 266установок

Похожие

firebase-data-connect Google LLC Скилл помогает проектировать схемы PostgreSQL, писать GraphQL-запросы и генерировать типизированные SDK для Firebase SQL Connect. Полезен при работе с реляционными базами в Firebase. Claude Code CX Codex Cursor +1 168 300установок sql-optimization-patterns Seth Hobson Скилл разбирает медленные SQL-запросы, планы EXPLAIN и стратегию индексов. Нужен при поиске Seq Scan, проблемах с JOIN и N+1. Claude Code CX Codex Cursor 19 717установок xlsx официальный anthropics Работает с табличными файлами: создаёт, читает, правит и преобразует книги. Подходит, когда итогом должен стать файл Excel или другой табличный формат. Claude Code Claude.ai 187 223установок google-agents-cli-observability официальный Google Помогает настроить трассировку и сбор данных о работе ИИ-агентов, включая агентов на ADK. Пригодится, когда нужно разбирать выполнение запросов или наблюдать за агентом после развёртывания. Claude Code CX Codex Cursor +1 509 900установок caveman-evidence-review JuliusBrussee Скилл читает данные Caveman Cloud о расходах LLM, трассах и маршрутизации. Подходит для проверки того, куда уходит бюджет проекта. Claude Code CX Codex Cursor +1 103 500установок migration JuliusBrussee Скилл задаёт правила безопасных миграций схем, данных и API с обязательным откатом. Пригодится при изменениях, где нельзя терять данные или ломать совместимость. Claude Code CX Codex Cursor +1 102 900установок performance-optimization addyosmani Скилл для агентов ИИ-кодинга: сначала замеряет, потом чинит узкое место — от Core Web Vitals до N+1 запросов и индексов в базе. Claude Code CX Codex Cursor +1 64 500установок supabase официальный supabase Скилл помогает настраивать базу данных, аутентификацию и RLS в Supabase без скрытых дыр в безопасности. CX Codex GP ChatGPT 8установок

Вопросы о datalineage-bigquery-asset-impact-analysis

Как установить datalineage-bigquery-asset-impact-analysis в Claude Code?

Выполните npx skills add google/skills --skill datalineage-bigquery-asset-impact-analysis -a claude-code. Скилл будет размещён в ~/.claude/skills/datalineage-bigquery-asset-impact-analysis/SKILL.md.

Что делает datalineage-bigquery-asset-impact-analysis?

Он анализирует downstream lineage BigQuery-таблицы или view и показывает активы, процессы и дашборды, которые затронет сбой, изменение или остановка обновлений.

Что нужно для работы скилла?

Понадобятся доступ к Data Lineage API в Google Cloud и активное клиентское подключение к Data Lineage MCP Server. Для поиска агенту также нужен корректный FQN BigQuery-актива.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: datalineage-bigquery-asset-impact-analysis
metadata:
  version: "1.0.2"
  category: BigDataAndAnalytics
description: >-
  Analyzes the downstream impact (blast radius) using data lineage on Google Cloud when a BigQuery table or view is broken, stale, or modified.
  Identifies all downstream tables, dashboards, and processes that will be affected.
  Use when:
  - Performing a blast radius or impact analysis for a BigQuery table or view.
  - Assessing the consequences of modifying, deleting, or pausing updates to a BigQuery asset.
  - Identifying downstream dependencies (tables, dashboards, processes) of a BigQuery asset.
  Don't use for:
  - General BigQuery querying or data analysis (use BigQuery-related tools instead).
  - Non-BigQuery assets (e.g., Cloud Storage files) unless they are part of the BigQuery lineage.
  - Creating or modifying lineage links directly.
---

# BigQuery Asset Impact Analysis

This skill guides the agent in performing a downstream impact analysis (blast
radius assessment) when a BigQuery table or view is reported as broken, stale,
missing, or when a user is planning maintenance and wants to know the
consequences of modifying or pausing updates to an asset.

It relies primarily on the **data lineage (Knowledge Catalog) MCP Server** on
Google Cloud to discover relationships between assets.

## Attribution

**MUST READ**: Before executing any `gcloud`, REST API, or MCP command, you
MUST read [Usage Attribution](references/attribution.md). For commands executed
directly in the terminal (never in generated scripts, Terraform, or user code),
prefix `gcloud` with
`CLOUDSDK_METRICS_REQUEST_ATTRIBUTION="agent-skills/1.0 (skill:datalineage-bigquery-asset-impact-analysis)"`
and append `agent-skills/1.0 (skill:datalineage-bigquery-asset-impact-analysis)` to `User-Agent` headers.

## Prerequisites

This skill requires access to the data lineage API on Google Cloud and an active
client connection to the Data Lineage MCP Server. For detailed connection
configurations and tool schemas, refer to [MCP Usage](references/mcp-usage.md).

## Analysis Workflow

### 1. Resolve the Asset's Fully Qualified Name (FQN)

*   Ensure you have the correct FQN format for the BigQuery asset:
    *   *Format:* `bigquery:{project_id}.{dataset_id}.{table_or_view_id}`
    *   *Example:* `bigquery:my-prod-project.analytics.orders`


### 2. Determine Locations and Parent Path

Identify the locations to search and construct the Data Lineage API request:

*   **Discover Asset Location**: Run the command `bq show --format=json
    {project_id}:{dataset_id}` and extract the `location` field (e.g.,
    `us-central1` or `us`). If location discovery fails due to permissions or
    missing tools, prompt the user for the dataset's location.
*   **Set Parent Path**: Set the `parent` path using the project ID and the
    MCP server's location. Consult the `DataLineageServer` tool definition
    to find the configured region or location (e.g., `us`). The format is:
    `projects/{project_id}/locations/{mcp_server_location}`.
*   **Configure Search Scope**: Include the discovered asset location in the
    `locations` array of the payload (e.g., `["us-central1"]` or `["us",
    "us-central1"]`).

### 3. Retrieve the Downstream Lineage Graph

Call the `DataLineageServer:search_lineage` tool to fetch downstream
relationships.

*   **Direction**: Set to `DOWNSTREAM`.
*   **Search Parameters**: Use `max_depth = 10` and `max_process_per_link = 5`
    as robust defaults.

### 4. Identify the Blast Radius

Traverse the returned lineage links to build the impact graph:

*   **Affected Assets**: The `target` of each link represents a downstream asset
    that depends on your source asset.
*   **Transform Processes**: Inspect the `processes` field on each link. This
    identifies the ETL pipelines, BigQuery Views, or Scheduled Queries that
    propagate the data.
*   **Direct vs. Indirect Impact**:
    *   **Direct Impact (Depth 1)**: Assets directly consuming the source asset.
        If a link has `dependency_type: EXACT_COPY`, mark the target as
        "Directly Stale / Identical Copy".
    *   **Indirect Impact (Depth > 1)**: Assets further down the stream that
        will experience cascading stale data or failures.

### 5. Summarize and Format the Output

Present your findings clearly to the user using the following structure:

1.  **Executive Summary**: State the total number of downstream assets affected
    and the maximum depth of the impact.
2.  **Critical Path**: Highlight high-priority downstream assets (e.g., assets
    containing "prod", "dashboard", "reporting", or "master" in their names).
3.  **Blast Radius Table**: A clean Markdown table listing the dependencies. You
    MUST include all columns:

    | Downstream Asset                 | Transform Process                     | Depth | Impact Type |
    | :------------------------------- | :------------------------------------ | :---- | :---------- |
    | `bigquery:project.dataset.table` | `projects/p/locations/l/processes/proc` | 1     | Direct      |
    | `bigquery:project.dataset.view`  | `projects/p/locations/l/processes/view` | 2     | Indirect    |
4.  **Analysis Metadata**: Provide transparency on the parameters and boundaries
    of your search so the user can choose to expand them:
    *   **Locations Searched**: `{list_of_locations_queried}`
    *   **Parent Location**: `{parent_path}`
    *   **Depth Limit**: `{max_depth}`
    *   **Process per Link Limit**: `{max_process_per_link}`
    *   *Tip for User*: Let the user know they can request to rerun the analysis
        with expanded locations or larger depth limits.

## Crucial Constraints & Guardrails

1.  **Interpret Empty Responses Correctly**:
    *   If the lineage response is empty, immediately assume that no
        dependencies exist in the queried locations and report this to the
        user.
2.  **Strictly Banned Bypasses**:
    *   Exclusively retrieve downstream relationships using the
        `DataLineageServer:search_lineage` tool.
3.  **Verify Asset Existence First**:
    *   If `bq show` indicates the source table does not exist, stop and report
        this directly to the user. Do not attempt to guess alternative table
        names unless the user explicitly instructs you to do so.
4.  **No Output Shortcutting or Hallucinated Artifacts**:
    *   Present the complete downstream blast radius table directly in your
        final response. Avoid telling the user you have created a separate
        Markdown file or artifact containing the details unless you have
        explicitly executed file-writing tools to create it.

## Reference Directory

-   [MCP Usage](references/mcp-usage.md): Using the data lineage remote MCP
    server on Google Cloud and tool preferences.

## External Documentation

-   [Knowledge Catalog Data Lineage Documentation](https://cloud.google.com/dataplex/docs/about-data-lineage)
-   [Use the Data Lineage MCP server](https://docs.cloud.google.com/dataplex/docs/use-lineage-mcp)
-   [Knowledge Catalog Data Lineage API Reference](https://cloud.google.com/dataplex/docs/reference/data-lineage/rest)

© google · Apache-2.0 · google/skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой