Compétences dbt-transformation-patterns
📦

dbt-transformation-patterns

Sûr

بناء خطوط تحويل بيانات dbt جاهزة للإنتاج

Également disponible depuis: wshobson

تكافح فرق التحليلات مع نماذج بيانات غير متسقة وضعف التوثيق. توفر هذه المهارة أنماطاً مثبتة لتنظيم مشاريع dbt مع اختبارات وتوثيق ومعالجة تدريجية مناسبة.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
1

Télécharger le ZIP du skill

2

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

3

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "dbt-transformation-patterns". إنشاء نموذج staging لمصدر مدفوعات Stripe

Résultat attendu:

  • تعريف المصدر YAML مع مخطط جدول المدفوعات والاختبارات
  • stg_stripe__payments.sql مع تحويل قائم على CTE
  • إعادة تسمية الأعمدة وفق اتفاقيات التسمية (id إلى payment_id، amount in cents إلى dollars)
  • تكوين incremental مع unique_key وفلتر updated_at

Utilisation de "dbt-transformation-patterns". بناء بعد عملاء مع مقاييس الدفع

Résultat attendu:

  • dim_customers.sql يربط نماذج العملاء والمدفوعات المتوسطة
  • توليد مفتاح بديل باستخدام dbt_utils
  • منطق تجزئة شريحة العميل بناءً على قيمة العمر
  • توثيق YAML مع أوصاف الأعمدة والاختبارات

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

This skill is safe for publication. Static analysis detected 70 patterns that are all false positives - the flagged content consists of SQL/YAML code examples in markdown documentation, not executable code. The skill provides reference patterns for dbt (data build tool) analytics engineering workflows.

2
Fichiers analysés
585
Lignes analysées
0
résultats
1
Total des audits
Aucun problème de sécurité trouvé
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
91
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

مهندس تحليلات يبني خطوط تحويل

إعداد مشروع dbt جديد مع تنظيم مناسب للنماذج والاختبار والتوثيق من اليوم الأول.

فريق بيانات يحسن جودة النماذج

إضافة اختبارات شاملة وتوثيق ومراقبة الحداثة لنماذج dbt الموجودة.

فريق هندسة يحسن التحميلات التدريجية

تنفيذ استراتيجيات incremental فعالة لجداول الحقائق الكبيرة لتقليل تكاليف الحوسبة.

Essayez ces prompts

إنشاء نموذج staging
Create a dbt staging model for the [source_name] [table_name] table. Include source definition with column descriptions, a staging SQL model with proper renaming conventions, and basic tests for primary key and not-null constraints.
بناء جدول حقائق incremental
Create a dbt incremental fact table model named fct_[name] that tracks [business_process]. Configure it for incremental materialization with [strategy], define the unique_key, and include the incremental filter logic using is_incremental().
إضافة اختبارات وتوثيق
Review this dbt model SQL and generate the corresponding YAML documentation file. Include model description, column descriptions, and appropriate tests (unique, not_null, relationships, accepted_values) based on the columns present.
تصميم طبقة نماذج كاملة
Design a dbt model structure for a [domain] analytics workflow. Define the staging models needed for [sources], intermediate models for business logic, and mart models (dimensions and facts) for final output. Include naming conventions and materialization strategies for each layer.

Bonnes pratiques

  • استخدم طبقة staging لجميع بيانات المصدر - نظف مرة واحدة، أعد الاستخدام في كل مكان
  • اختبر بقوة باستخدام اختبارات not_null و unique و relationship على جميع المفاتيح
  • وثق كل نموذج وعمود مع سياق الأعمال لمستخدمي المصب

Éviter

  • تخطي طبقة staging والاستعلام عن المصادر مباشرة في marts يخلق ديناً تقنياً
  • تثبيت التواريخ أو القيم بدلاً من استخدام متغيرات dbt للتكوين
  • تكرار منطق الأعمال عبر النماذج بدلاً من استخراجه لوحدات ماكرو قابلة لإعادة الاستخدام

Foire aux questions

ما هي هندسة الميدالية في dbt؟
تنظم هندسة الميدالية النماذج إلى طبقات: staging (تنظيف البيانات الخام)، intermediate (منطق الأعمال)، و marts (جداول التحليلات النهائية). هذا الفصل يضمن تدفق البيانات النظيفة باستمرار عبر خط الأنابيب الخاص بك.
متى يجب استخدام التجسيد incremental؟
استخدم النماذج incremental للجداول التي تحتوي على أكثر من مليون صف أو عندما تنمو بيانات المصدر باستمرار. النماذج incremental تعالج فقط السجلات الجديدة أو المتغيرة، مما يقلل وقت الحوسبة والتكاليف بشكل كبير.
ما الاختبارات التي يجب إضافتها لنماذجي؟
أضف اختبارات not_null و unique على جميع المفاتيح الأولية، واختبارات relationship على المفاتيح الخارجية، و not_null على الأعمدة المطلوبة، و accepted_values على أعمدة الحالة أو النوع. استخدم dbt_utils.expression_is_true للتحقق المخصص.
كيف أختار بين استراتيجيات incremental بـ delete+insert و merge؟
استخدم delete+insert لمعظم المستودعات كافتراضي. استخدم merge عندما تحتاج لتحديث السجلات الموجودة ببيانات مت arrives متأخرة. استخدم insert_overwrite لسير العمل القائم على التجزئة في BigQuery أو ما شابه.
ما هو الغرض من النماذج المؤقتة (ephemeral)؟
النماذج المؤقتة (ephemeral) هي عبارات CTE متوسطة لا تتجسد كجداول. استخدمها للمنطق القابل لإعادة الاستخدام الذي يتم الرجوع إليه دائماً بواسطة نماذج أخرى، مما يقلل عدد الجداول في مستودعك.
كيف أوثق مشروع dbt الخاص بي بفعالية؟
أضف أوصافاً لكل نموذج وعمود في ملفات YAML. استخدم حقل description لشرح منطق الأعمال ومصادر البيانات والقيم المتوقعة. أنشئ وثائق dbt وقدمها لفريقك للتصفح.

Détails du développeur

Structure de fichiers