скилл CX Codex

harvard-artifacts-data-engineering-analytics — скилл для Claude Code

Q: Как установить harvard-artifacts-data-engineering-analytics в Claude Code?

Выполните `npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-data-engineering-analytics -a claude-code`. После установки файл скилла находится по пути `~/.claude/skills/harvard-artifacts-data-engineering-analytics/SKILL.md`.

Q: Что нужно настроить для работы скилла?

Нужны Python-зависимости из `requirements.txt`, ключ `HARVARD_API_KEY` и переменные подключения к базе: `DB_HOST`, `DB_USER`, `DB_PASSWORD`, `DB_NAME`. Пайплайн рассчитан на MySQL или TiDB Cloud.

Собирает ETL-пайплайн для данных Harvard Art Museums и показывает их в аналитическом дашборде Streamlit. Нужен для работы с API, SQL и Python.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓

npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-data-engineering-analytics -a claude-code

Открыть на GitHub

Что делает harvard-artifacts-data-engineering-analytics

Скилл помогает получить данные об объектах через Harvard Art Museums API, обработать вложенный JSON и разложить его по таблицам с метаданными, медиа и цветами. Пайплайн учитывает пагинацию и паузу между запросами, затем пакетно загружает данные в MySQL или TiDB Cloud.

Для анализа используются SQL-запросы, а интерфейс строится в Streamlit с графиками Plotly. В проекте нужны Python-зависимости из requirements.txt, ключ HARVARD_API_KEY и параметры подключения DB_HOST, DB_USER, DB_PASSWORD, DB_NAME. Без ключа API и настроек базы пайплайн не сможет получить и сохранить данные.

Какие задачи решает

собрать ETL-пайплайн для музейных объектов
разложить JSON API по SQL-таблицам
загрузить метаданные, медиа и цвета в MySQL
построить дашборд Streamlit для коллекции
выполнить аналитические SQL-запросы

Примеры запросов агенту

Собери ETL-пайплайн для данных Harvard Art Museums на Python и SQL.
Разложи ответы API по таблицам метаданных, медиа и цветов, затем загрузи их в MySQL.
Сделай дашборд Streamlit с графиками по музейной коллекции и SQL-аналитикой.

Как установить harvard-artifacts-data-engineering-analytics

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-data-engineering-analytics -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/harvard-artifacts-data-engineering-analytics/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/harvard-artifacts-data-engineering-analytics/

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-data-engineering-analytics -a codex

2Вручную: положить файлы

.agents/skills/harvard-artifacts-data-engineering-analytics/SKILL.md

Для всех проектов — ~/.agents/skills/

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-data-engineering-analytics -a cursor

2Вручную: положить файлы

.cursor/skills/harvard-artifacts-data-engineering-analytics/SKILL.md

Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

1GitHub CLI

gh skill install reason-machines/data-skills harvard-artifacts-data-engineering-analytics

2Вручную: положить файлы

.github/skills/harvard-artifacts-data-engineering-analytics/SKILL.md

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-data-engineering-analytics -a gemini-cli

2Командой платформы

gemini skills install https://github.com/reason-machines/data-skills --path skills/harvard-artifacts-data-engineering-analytics

Вручную: положить файлы

.devin/skills/harvard-artifacts-data-engineering-analytics/SKILL.md

Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-data-engineering-analytics -a opencode

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о harvard-artifacts-data-engineering-analytics

Как установить harvard-artifacts-data-engineering-analytics в Claude Code?

Выполните npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-data-engineering-analytics -a claude-code. После установки файл скилла находится по пути ~/.claude/skills/harvard-artifacts-data-engineering-analytics/SKILL.md.

Что делает harvard-artifacts-data-engineering-analytics?

Он извлекает записи из Harvard Art Museums API, преобразует их в связанные SQL-таблицы, загружает в базу и помогает собрать Streamlit-дашборд с Plotly.

Что нужно настроить для работы скилла?

Нужны Python-зависимости из requirements.txt, ключ HARVARD_API_KEY и переменные подключения к базе: DB_HOST, DB_USER, DB_PASSWORD, DB_NAME. Пайплайн рассчитан на MySQL или TiDB Cloud.

Из того же набора62

employee-performance-analytics-hr Скилл собирает KPI по отделам и сотрудникам из CSV, считает эффективность и рисует графики. Пригодится, когда нужно разобрать выгрузку по персоналу без ручных сводных таблиц. CX Codex +1 2 100установок llm-intelligent-public-opinion-analytics Скилл разворачивает ассистента для анализа публичного мнения: обход горячих списков, тональность, кластеризация тем и оповещения. CX Codex +1 2 100установок harvard-artifacts-data-engineering-app Скилл для сборки ETL-пайплайна на данных Harvard Art Museums API: нормализация в SQL и дашборд на Streamlit с графиками Plotly. CX Codex +1 2 000установок harvard-art-museum-data-pipeline Скилл помогает развернуть ETL-пайплайн для API Гарвардских художественных музеев. Он загружает экспонаты в MySQL и строит дашборд в Streamlit. CX Codex +1 2 000установок harvard-artifacts-data-engineering-pipeline Строит ETL-конвейер для данных Harvard Art Museums: забирает артефакты через API, раскладывает по SQL-таблицам и выводит на дашборд Streamlit. CX Codex +1 2 000установок harvard-art-museum-etl-analytics Разворачивает ETL-пайплайн для данных Harvard Art Museums, создаёт схему в MySQL и строит дашборд на Streamlit. Помогает настроить сбор экспонатов через API. CX Codex +1 2 000установок 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. CX Codex +1 2 000установок harvard-artifacts-etl-analytics Скилл ведёт агента через сборку ETL-пайплайна и аналитического дашборда на данных Harvard Art Museums API. Пригодится, когда нужен готовый маршрут от запроса к API до графиков в Streamlit. CX Codex +1 2 000установок