# harvard-art-museums-data-pipeline

Собирает данные Harvard Art Museums, раскладывает их по SQL-таблицам и помогает сделать дашборд Streamlit. Нужен для задач с API и аналитикой.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2000 установок · ★ 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-pipeline/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/harvard-art-museums-data-pipeline

## Что делает

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.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/harvard-art-museums-data-pipeline/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-pipeline -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/harvard-art-museums-data-pipeline/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-pipeline
```

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

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/harvard-art-museums-data-pipeline/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-pipeline -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-pipeline/SKILL.md

## Когда брать
- 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.

## Похожие
- [xlsx](https://affpapa.org/nevibecode/skills/xlsx.md) — скилл · 187223 установки
- [google-agents-cli-observability](https://affpapa.org/nevibecode/skills/google-agents-cli-observability.md) — скилл · 511300 установок
- [caveman-evidence-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/caveman-evidence-review.md) — скилл · 104500 установок
- [migration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/migration.md) — скилл · 103900 установок
- [performance-optimization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/performance-optimization.md) — скилл · 65200 установок
- [supabase](https://affpapa.org/nevibecode/skills/supabase.md) — скилл · 8 установок

Из того же набора: [reason-machines/data-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/data-skills.md) — 62 карточки

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