# harvard-artifacts-data-engineering-analytics

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

- 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-artifacts-data-engineering-analytics/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/harvard-artifacts-data-engineering-analytics

## Что делает

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.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/harvard-artifacts-data-engineering-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-artifacts-data-engineering-analytics
```

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

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-data-engineering-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-artifacts-data-engineering-analytics/SKILL.md

## Когда брать
- 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.

## Похожие
- [geo-data-engineering](https://affpapa.org/nevibecode/skills/geo-data-engineering.md) — скилл · ★ 35
- [using-dbt-for-analytics-engineering](https://affpapa.org/nevibecode/skills/using-dbt-for-analytics-engineering.md) — скилл · 1200 установок
- [data-engineering](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/data-engineering.md) — плагин · ★ 41823
- [aws-data-analytics](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/aws-data-analytics.md) — плагин · ★ 3299
- [google-analytics-data-api-basics](https://affpapa.org/nevibecode/skills/google-analytics-data-api-basics.md) — скилл · 7364 установки
- [data-analytics](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/data-analytics.md) — плагин · ★ 7604

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