harvard-artifacts-etl-pipeline — скилл для Claude Code: ETL и дашборды
Скилл для ИИ-агента: помогает собрать пайплайн от Harvard Art Museums API до графиков в Streamlit.
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-etl-pipeline -a claude-codeЧто делает harvard-artifacts-etl-pipeline
Скилл описывает полный маршрут данных: запросы к Harvard Art Museums API с постраничной навигацией, разбор вложенного JSON на таблицы, загрузка в MySQL или TiDB Cloud, аналитические SQL-запросы и графики Plotly в Streamlit. Агент получает готовые шаблоны кода для каждого шага.
Внутри — примеры функций на Python: fetch_artifacts тянет страницы по 100 записей и останавливается, когда страницы кончились, extract_metadata, extract_media и extract_colors раскладывают ответ API на три таблицы. Схема БД тоже приложена: artifactmetadata, artifactmedia и artifactcolors со связью по artifact_id.
Заранее понадобится ключ HARVARD_API_KEY и доступ к базе — хост, порт, пользователь и пароль прописываются в .env. Без ключа API запросы вернут ошибку, поэтому это первое, что стоит проверить. Зависимости ставятся из requirements.txt: streamlit, pandas, requests, mysql-connector-python, plotly, python-dotenv.
Какие задачи решает
- выгрузить объекты из Harvard Art Museums API постранично
- разложить вложенный JSON музея на реляционные таблицы
- залить метаданные и цвета артефактов в MySQL или TiDB Cloud
- написать SQL-запросы по коллекции и медиа
- собрать интерактивный дашборд на Streamlit с графиками Plotly
Примеры запросов агенту
- Помоги написать ETL-пайплайн: выгрузи объекты из Harvard Art Museums API и разложи их по таблицам
- Сделай SQL-запросы по таблице artifactmetadata и построй графики Plotly в Streamlit
- Настрой постраничную выгрузку из Harvard API и загрузку данных в TiDB Cloud
Как установить harvard-artifacts-etl-pipeline
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-etl-pipeline -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/harvard-artifacts-etl-pipeline/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/harvard-artifacts-etl-pipeline/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-etl-pipeline -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/harvard-artifacts-etl-pipeline/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-etl-pipeline -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/harvard-artifacts-etl-pipeline/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install reason-machines/data-skills harvard-artifacts-etl-pipeline2Вручную: положить файлы
.github/skills/harvard-artifacts-etl-pipeline/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-etl-pipeline -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/reason-machines/data-skills --path skills/harvard-artifacts-etl-pipelineВручную: положить файлы
.devin/skills/harvard-artifacts-etl-pipeline/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-etl-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-artifacts-etl-pipeline
Как установить harvard-artifacts-etl-pipeline в Claude?
Выполните npx skills add reason-machines/data-skills --skill harvard-artifacts-etl-pipeline -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/harvard-artifacts-etl-pipeline/SKILL.md.
Что делает harvard-artifacts-etl-pipeline?
Помогает агенту строить ETL-пайплайны и аналитические дашборды на данных Harvard Art Museums API: выгрузка, преобразование JSON в SQL-таблицы, запросы и визуализация в Streamlit.
Что нужно подготовить до запуска пайплайна?
Ключ HARVARD_API_KEY и доступ к базе MySQL или TiDB Cloud. Учётные данные базы и ключ API хранятся в файле .env.
