# earth2studio-create-datasource

Пошаговый скилл для создания и валидации обёрток источников данных в Earth2Studio. Помогает подключить S3, GCS, Azure, HTTP или HuggingFace к асинхронной инфраструктуре проекта.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 581 установка · ★ 3735
- Автор: NVIDIA Earth-2 Team
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/earth2studio-create-datasource/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/earth2studio-create-datasource

## Что делает

Скилл автоматизирует разработку классов `DataSource`, `ForecastSource`, `DataFrameSource` и `ForecastFrameSource` для библиотеки Earth2Studio. Он анализирует удалённое хранилище, сопоставляет переменные через лексикон с `E2STUDIO_VOCAB` и создаёт структуру источника. Приоритет отдаётся библиотекам на базе `fsspec` вроде `s3fs`, `gcsfs` или `adlfs`, а не прямым SDK хранилищ.

Вместе с реализацией скилл сразу создаёт тесты в папке `test/data/` и запускает проверку через `uv run pytest`. Для работы окружения обязательны Python 3.10+, пакетный менеджер `uv` и настроенный репозиторий Git с ветками `origin` и `upstream`.

Этот инструмент не предназначен для простого скачивания данных существующими классами или инференса моделей. Его задача — только проектирование, кодогенерация и верификация новых интеграций хранилищ данных.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill earth2studio-create-datasource -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/earth2studio-create-datasource/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/earth2studio-create-datasource/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill earth2studio-create-datasource -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/earth2studio-create-datasource/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill earth2studio-create-datasource -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/earth2studio-create-datasource/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install NVIDIA/skills earth2studio-create-datasource
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/earth2studio-create-datasource/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill earth2studio-create-datasource -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/earth2studio-create-datasource
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/earth2studio-create-datasource/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill earth2studio-create-datasource -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/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/earth2studio-create-datasource/SKILL.md

## Когда брать
- подключить новое S3 или Azure хранилище данных к Earth2Studio
- сопоставить переменные источника с внутренним словарём E2STUDIO_VOCAB
- сгенерировать асинхронный класс источника данных и сопутствующий pytest-тест
- определить подходящий протокол между DataArray и DataFrame для прогнозов

## Примеры запросов агенту
- Создай класс DataSource для хранилища S3 по адресу s3://my-bucket/climate-data
- Реализуй ForecastSource для API прогнозов погоды с поддержкой lead_time
- Добавь обёртку DataFrameSource для датасета наблюдений с HuggingFace

## Похожие
- [create-viz](https://affpapa.org/nevibecode/skills/create-viz.md) — скилл · 5200 установок
- [create-tooluniverse-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/create-tooluniverse-skill.md) — скилл · 409 установок
- [jupyter-notebook](https://affpapa.org/nevibecode/skills/jupyter-notebook.md) — скилл · 5600 установок
- [optimize-for-gpu](https://affpapa.org/nevibecode/skills/optimize-for-gpu.md) — скилл · 2000 установок
- [shap](https://affpapa.org/nevibecode/skills/shap.md) — скилл · 2000 установок
- [huawei-cloud-functiongraph-function-create](https://affpapa.org/nevibecode/skills/huawei-cloud-functiongraph-function-create.md) — скилл · 16900 установок

Из того же набора: [nvidia/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/nvidia/skills.md) — 178 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