enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark — скилл Claude Code
Шаблоны и инструкции для построения хранилища данных на SQL Server, пакетов SSIS и аналитики на PySpark. Помогает настроить схему «звезда» и проверку качества сырых данных.
npx skills add reason-machines/data-skills --skill enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark -a claude-codeЧто делает enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark
Скилл описывает архитектуру витрины данных из сырых CSV-файлов с транзакциями и каталогами товаров. Поток разбит по слоям. Пакеты SSIS в Visual Studio забирают таблицы и пишут в базу EnterpriseDataWarehouse, а аналитика вынесена в скрипты на Python и PySpark.
В репозитории заложены DDL-скрипты таблиц фактов fact_Sales и измерений dim_Customers, dim_Products, а также SQL-представления для расчёта LTV и выручки. Для контроля данных предусмотрен скрипт project_audit.py, который ищет пропуски и потерянные внешние ключи через pandas и pyodbc.
Без установленных SQL Server 2019+, Java 8+ для PySpark и SSDT для Visual Studio эти инструкции запустить не выйдет. Инструмент сразу фиксирует стек и зависимости, поэтому агент не предложит облачный Snowflake или DuckDB вместо классической связки Microsoft.
Какие задачи решает
- развернуть схему «звезда» с таблицами фактов и измерений в SQL Server
- собрать пакеты SSIS для загрузки и трансформации CSV-выгрузок
- проверить целостность связей и найти пропуски через скрипт аудита
- построить агрегаты выручки и метрику LTV через SQL-представления
Примеры запросов агенту
- Помоги настроить проект SSIS для загрузки Sales.csv в таблицу fact_Sales с вычислением суммы
- Создай DDL-схему «звезда» в SQL Server с измерениями клиентов и товаров
- Запусти проверку целостности данных в EnterpriseDataWarehouse через Python
Как установить enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install reason-machines/data-skills enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark2Вручную: положить файлы
.github/skills/enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/reason-machines/data-skills --path skills/enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pysparkВручную: положить файлы
.devin/skills/enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark -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 enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark
Как установить enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark в Claude Code?
Выполните в терминале команду npx skills add reason-machines/data-skills --skill enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark -a claude-code.
Что делает этот скилл?
Он даёт ИИ-ассистенту инструкции и структуры для развёртывания корпоративного хранилища данных. В проект входят SQL-схемы измерений и фактов, сценарии SSIS и скрипты аудита на Python.
Какое окружение нужно для работы пайплайна?
Потребуются SQL Server 2019+, Visual Studio с расширением SSDT, Python 3.10+ с библиотеками pandas и pyspark, а также Java 8+.