# harvard-art-museums-data-engineering

Скилл для сборки ETL-пайплайнов на данных Harvard Art Museums API: нормализация в MySQL, SQL-аналитика и дашборд на Streamlit.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 843 установки · ★ 5
- Автор: reason-machines
- Лицензия: LicenseRef-Unknown · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/reason-machines/data-skills/tree/HEAD/skills/harvard-art-museums-data-engineering/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/harvard-art-museums-data-engineering

## Что делает

Скилл ведёт агента по всему пути от запроса к API до интерактивного дашборда. Он подсказывает, как тянуть объекты постранично с учётом лимитов, как разложить вложенный JSON на таблицы метаданных, изображений и цветов, а потом посчитать по ним аналитику.

Внутри — код для `requests` и `pandas`, схема таблиц MySQL/TiDB с внешними ключами, набор аналитических запросов и приложение на Streamlit с графиками Plotly. Понадобится ключ Harvard Art Museums API, доступ к базе MySQL и переменные окружения в `.env`: `HARVARD_API_KEY`, `DB_HOST`, `DB_PORT`, `DB_USER`, `DB_PASSWORD`, `DB_NAME`. Без ключа запросы к API просто не пройдут, так что заведите его до первого запуска.

Пайплайн рассчитан на MySQL или TiDB: если у вас Postgres, схему и код подключения придётся переписывать. Зависимости ставятся из `requirements.txt` плюс `streamlit`, `pandas`, `requests`, `mysql-connector-python`, `plotly`, `python-dotenv`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/harvard-art-museums-data-engineering/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/harvard-art-museums-data-engineering/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/harvard-art-museums-data-engineering/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/harvard-art-museums-data-engineering/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install reason-machines/data-skills harvard-art-museums-data-engineering
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/harvard-art-museums-data-engineering/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/reason-machines/data-skills --path skills/harvard-art-museums-data-engineering
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/harvard-art-museums-data-engineering/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-engineering -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/reason-machines/data-skills/tree/HEAD/skills/harvard-art-museums-data-engineering/SKILL.md

## Когда брать
- выгрузить объекты из Harvard Art Museums API постранично
- разложить вложенный JSON на нормализованные таблицы
- спроектировать схему MySQL с внешними ключами для метаданных
- посчитать аналитику по коллекции SQL-запросами
- собрать дашборд на Streamlit с графиками Plotly

## Примеры запросов агенту
- Собери ETL-пайплайн для артефактов Harvard Art Museums API с выгрузкой в MySQL
- Напиши SQL-запросы для аналитики по коллекции и выведи результаты в Streamlit
- Спроектируй таблицы для метаданных, изображений и цветов артефактов

## Похожие
- [data-engineering](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/data-engineering.md) — плагин · ★ 41729
- [analyzing-data](https://affpapa.org/nevibecode/skills/analyzing-data.md) — скилл · 1400 установок
- [polars](https://affpapa.org/nevibecode/skills/polars.md) — скилл · 2000 установок
- [sql-pro](https://affpapa.org/nevibecode/skills/httpsgithubcomjeffallan-sql-pro.md) — скилл · 6400 установок
- [database-optimizer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/httpsgithubcomjeffallan-database-optimizer.md) — скилл · 6000 установок
- [mysql-patterns](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mysql-patterns.md) — скилл · 4700 установок

Из того же набора: [reason-machines/data-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/data-skills.md) — 22 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md