# harvard-artifacts-etl-streamlit

Настраивает конвейер выгрузки экспонатов из Harvard Art Museums в базу SQL и строит дашборд на Streamlit с графиками Plotly.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1300 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-etl-streamlit/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/harvard-artifacts-etl-streamlit

## Что делает

Скилл обучает агента собирать данные из Harvard Art Museums API, обрабатывать JSON через `pandas` и сохранять записи в реляционную базу данных. Схема разбита на три связанные таблицы: общие свойства экспонатов, медиафайлы и процентное распределение оттенков.

Для интерактивной аналитики запускается интерфейс на Streamlit с графиками Plotly. В логику зашиты более 20 готовых SQL-запросов, группирующих коллекцию по культуре, векам, музейным отделам и цветам.

Без API-ключа гарвардских музеев и активного подключения к MySQL или TiDB пайплайн не сможет извлечь и сохранить данные.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/harvard-artifacts-etl-streamlit/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-etl-streamlit
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/harvard-artifacts-etl-streamlit/SKILL.md`

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

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

## Когда брать
- настроить выгрузку данных из API Гарвардского музея с пагинацией
- разложить вложенный JSON в реляционную структуру таблиц
- запустить готовые SQL-запросы по эпохам и категориям коллекции
- собрать аналитический дашборд на Streamlit с визуализацией Plotly

## Примеры запросов агенту
- Напиши ETL-скрипт для выгрузки картин из Harvard Art Museums API в MySQL
- Создай дашборд на Streamlit для визуализации оттенков музейных экспонатов
- Построй SQL-схему для хранения метаданных и изображений гарвардской коллекции

## 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) — 74 карточки

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