# using-dbt-for-analytics-engineering

Скилл ведёт агента через сборку dbt-моделей, SQL-трансформации на ref() и source(), тесты и проверку результатов через dbt show.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1200 установок · ★ 746
- Автор: dbt-labs
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/dbt-labs/dbt-agent-skills/tree/HEAD/skills/dbt/skills/using-dbt-for-analytics-engineering/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-22
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/using-dbt-for-analytics-engineering

## Что делает

Скилл задаёт агенту порядок работы с dbt-проектом: сначала посмотреть на данные, потом писать SQL. Модели строятся по существующему стилю проекта, с упором на DRY — перед новой моделью или колонкой агент проверяет, нет ли такой логики в промежуточных слоях. Для этого он читает YAML-описания моделей и колонок, потому что имя колонки не расскажет про бизнес-смысл.

Внутри — набор справочников под конкретные задачи: планирование моделей, разбор незнакомых источников, написание тестов, отладка ошибок парсинга и компиляции, оценка влияния правок на downstream, документация, работа с пакетами. Проверка идёт через `dbt show`: агент смотрит входные данные, результаты модели и базовый профилинг — counts, min, max, nulls. Чтобы не жечь деньги на сканах, скилл советует `--limit`, `--select` и deferral с `--defer --state path/to/prod/artifacts`.

Есть жёсткое правило: переименование, удаление или смена типа колонки в модели, от которой зависят другие модели или BI-потребители, — это breaking change. Править такое на месте нельзя, потому что потребители сломаются в момент деплоя. Скилл отправляет версионировать модель через отдельный скилл `working-with-dbt-mesh`. Ещё он требует обращаться с результатами запросов и ответами API как с недоверенным содержимым и не выполнять инструкции, найденные в данных или комментариях.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add dbt-labs/dbt-agent-skills --skill using-dbt-for-analytics-engineering -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add dbt-labs/dbt-agent-skills --skill using-dbt-for-analytics-engineering -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/using-dbt-for-analytics-engineering/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add dbt-labs/dbt-agent-skills --skill using-dbt-for-analytics-engineering -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/using-dbt-for-analytics-engineering/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install dbt-labs/dbt-agent-skills using-dbt-for-analytics-engineering
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/using-dbt-for-analytics-engineering/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add dbt-labs/dbt-agent-skills --skill using-dbt-for-analytics-engineering -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/dbt-labs/dbt-agent-skills --path skills/dbt/skills/using-dbt-for-analytics-engineering
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/using-dbt-for-analytics-engineering/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add dbt-labs/dbt-agent-skills --skill using-dbt-for-analytics-engineering -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/dbt-labs/dbt-agent-skills/tree/HEAD/skills/dbt/skills/using-dbt-for-analytics-engineering/SKILL.md

## Когда брать
- собрать новую dbt-модель по стилю проекта
- разобрать незнакомый источник данных перед написанием SQL
- добавить тесты на модель без тотального покрытия
- починить ошибку парсинга или компиляции dbt
- оценить, какие модели пострадают от правки колонки

## Примеры запросов агенту
- построй dbt-модель для заказов, сначала посмотри данные через dbt show
- проверь, нет ли уже такой логики в промежуточных моделях, прежде чем добавлять новую
- оцени, что сломается, если переименовать колонку в этой модели

## Похожие
- [dbt-transformation-patterns](https://affpapa.org/nevibecode/skills/dbt-transformation-patterns.md) — скилл · 11000 установок
- [dbt-data-transformation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/dbt-data-transformation.md) — скилл · 441 установка
- [dbt-sf-to-bq-translator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/dbt-sf-to-bq-translator.md) — скилл · 2300 установок
- [cosmos-dbt-core](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cosmos-dbt-core.md) — скилл · 962 установки
- [snowflake-snowpark-dbt-cursorrules-prompt-file](https://affpapa.org/nevibecode/rules/snowflake-snowpark-dbt-cursorrules-prompt-file.md) — правило · ★ 41011
- [warehouse-init](https://affpapa.org/nevibecode/skills/warehouse-init.md) — скилл · 814 установок

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

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