harvard-art-museums-data-pipeline — скилл для Claude Code: ETL
Собирает данные Harvard Art Museums, раскладывает их по SQL-таблицам и помогает сделать дашборд Streamlit. Нужен для задач с API и аналитикой.
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-pipeline -a claude-codeЧто делает harvard-art-museums-data-pipeline
Скилл описывает путь от запроса к Harvard Art Museums API до визуализации: получает записи с пагинацией и ограничением частоты, преобразует вложенный JSON в нормализованные таблицы, загружает данные в MySQL или TiDB Cloud, выполняет SQL-аналитику и выводит графики через Streamlit и Plotly.
В проекте используются Python-зависимости из requirements.txt: streamlit, pandas, requests, mysql-connector-python, plotly и python-dotenv. Для настройки нужны .env, ключ HARVARD_API_KEY и параметры подключения к базе. Без HARVARD_API_KEY сбор артефактов не начнётся.
Какие задачи решает
- собрать записи об артефактах через Harvard Art Museums API
- разложить вложенный JSON по SQL-таблицам
- загрузить данные в MySQL или TiDB Cloud
- построить Streamlit-дашборд с графиками Plotly
Примеры запросов агенту
- Собери ETL-пайплайн для артефактов Harvard Art Museums с пагинацией и загрузкой в MySQL.
- Преобразуй ответы API в таблицы метаданных, изображений и цветов, затем добавь SQL-аналитику.
- Сделай дашборд Streamlit для коллекции артефактов и используй Plotly для визуализаций.
Как установить harvard-art-museums-data-pipeline
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-pipeline -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/harvard-art-museums-data-pipeline/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/harvard-art-museums-data-pipeline/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-pipeline -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/harvard-art-museums-data-pipeline/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-pipeline -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/harvard-art-museums-data-pipeline/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install reason-machines/data-skills harvard-art-museums-data-pipeline2Вручную: положить файлы
.github/skills/harvard-art-museums-data-pipeline/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-pipeline -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/reason-machines/data-skills --path skills/harvard-art-museums-data-pipelineВручную: положить файлы
.devin/skills/harvard-art-museums-data-pipeline/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-pipeline -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-pipeline
Как установить harvard-art-museums-data-pipeline в Claude Code?
Выполните npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-art-museums-data-pipeline -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/harvard-art-museums-data-pipeline/SKILL.md.
Что делает harvard-art-museums-data-pipeline?
Он помогает собрать данные из Harvard Art Museums API, преобразовать их для SQL, загрузить в базу и подготовить визуализацию в Streamlit.
Что нужно настроить перед запуском?
Нужны ключ Harvard Art Museums API, файл .env и параметры подключения к базе: DB_HOST, DB_PORT, DB_USER, DB_PASSWORD и DB_NAME.
