# harvard-art-museums-etl-analytics

Скилл собирает данные Harvard Art Museums через API, сохраняет их в SQL и помогает строить дашборды Streamlit. Нужен для задач с музейными коллекциями.

- 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-etl-analytics/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/harvard-art-museums-etl-analytics

## Что делает

Скилл задаёт поток от API к ETL, SQL-аналитике и визуализации. Он получает записи Harvard Art Museums с пагинацией и ограничением частоты запросов, преобразует метаданные, сведения о медиа и цветах, а затем раскладывает их по реляционным таблицам. Для анализа предусмотрены 20+ SQL-запросов, результаты можно показывать в Streamlit и Plotly.

В проекте используются Python, `requests`, `pandas`, `mysql-connector-python`, Streamlit, Plotly и `python-dotenv`. Для запуска нужны `HARVARD_API_KEY` и параметры подключения к MySQL или TiDB Cloud в `.env`: `DB_HOST`, `DB_PORT`, `DB_USER`, `DB_PASSWORD`, `DB_NAME`. Без `HARVARD_API_KEY` загрузка объектов из API не запустится.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

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

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

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

## Когда брать
- загрузить объекты Harvard Art Museums через API
- преобразовать метаданные, медиа и цвета
- сохранить коллекцию в реляционной схеме MySQL
- выполнить аналитические SQL-запросы
- показать результаты в дашборде Streamlit

## Примеры запросов агенту
- Собери ETL-пайплайн для объектов Harvard Art Museums с пагинацией и сохранением в MySQL.
- Разбери данные коллекции на метаданные, медиа и цвета, затем подготовь SQL-аналитику.
- Построй дашборд Streamlit и Plotly для результатов запросов по музейным объектам.

## 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