harvard-art-museums-data-engineering-analytics: скилл Claude Code
Помогает выстроить ETL-пайплайн для коллекции Гарвардских художественных музеев и запустить аналитический дашборд. Работает через Python, SQL и Streamlit.
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering-analytics -a claude-codeЧто делает harvard-art-museums-data-engineering-analytics
Скилл содержит инструкции по выгрузке экспонатов через REST API музеев с пагинацией и паузами между запросами. Из вложенного JSON скрипты извлекают метаданные объектов и сведения о медиафайлах, преобразуя их в плоские таблицы pandas.
После очистки дубликатов данные загружаются в таблицы MySQL или TiDB Cloud. Сверху подключаются двадцать готовых аналитических SQL-запросов и интерактивные графики Plotly в интерфейсе Streamlit.
Для запуска пайплайна обязателен ключ HARVARD_API_KEY и доступная реляционная база. Без корректно настроенных переменных окружения скрипты сбора и загрузки упадут с ошибкой подключения.
Какие задачи решает
- настроить сбор экспонатов через API Гарвардских музеев
- разобрать вложенный JSON на таблицы с метаданными и медиа
- загрузить очищенную музейную коллекцию в MySQL или TiDB Cloud
- визуализировать аналитику по экспонатам на дашборде Streamlit
Примеры запросов агенту
- Напиши ETL-пайплайн для выгрузки картин из API Гарвардских музеев в MySQL
- Как разобрать вложенные изображения экспонатов из JSON гарвардского API в DataFrame?
- Собери дашборд на Streamlit с графиками Plotly для анализа музейной коллекции
Как установить harvard-art-museums-data-engineering-analytics
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering-analytics -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/harvard-art-museums-data-engineering-analytics/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/harvard-art-museums-data-engineering-analytics/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering-analytics -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/harvard-art-museums-data-engineering-analytics/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering-analytics -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/harvard-art-museums-data-engineering-analytics/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install reason-machines/data-skills harvard-art-museums-data-engineering-analytics2Вручную: положить файлы
.github/skills/harvard-art-museums-data-engineering-analytics/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering-analytics -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/reason-machines/data-skills --path skills/harvard-art-museums-data-engineering-analyticsВручную: положить файлы
.devin/skills/harvard-art-museums-data-engineering-analytics/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering-analytics -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 harvard-art-museums-data-engineering-analytics
Как установить harvard-art-museums-data-engineering-analytics в Claude Code?
Выполните команду npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering-analytics -a claude-code.
Что делает этот скилл?
Он предоставляет архитектуру для выгрузки данных через Harvard Art Museums API, трансформации JSON в таблицы pandas, сохранения в базу данных и отображения аналитики в Streamlit.
Какие зависимости и ключи нужны для работы?
Потребуется ключ HARVARD_API_KEY, база данных MySQL или TiDB Cloud, а также библиотеки streamlit, pandas, requests, plotly и mysql-connector-python.
