data-quality-frameworks
تنفيذ أطر جودة البيانات بسرعة
تسبب مشكلات جودة البيانات فشل التحليلات وتعطل خطوط الأنابيب. توفر هذه المهارة أنماطًا مثبتة لـ Great Expectations واختبارات dbt وعقود البيانات لمنعها.
تنزيل ZIP المهارة
رفع في Claude
اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "data-quality-frameworks". Give me a minimal Great Expectations suite for orders data.
النتيجة المتوقعة:
- Defines required columns and primary key checks
- Validates status values and amount range
- Adds freshness and row count checks
استخدام "data-quality-frameworks". How do I test relationships between tables in dbt?
النتيجة المتوقعة:
- Uses relationships test for foreign key validation
- Checks referential integrity across models
- Validates customer_id maps to dim_customers
استخدام "data-quality-frameworks". Create a data contract for customer data.
النتيجة المتوقعة:
- Specifies schema with required and optional fields
- Defines PII classification for sensitive columns
- Sets freshness SLA and quality check thresholds
التدقيق الأمني
آمنThis skill is pure documentation containing educational examples for data quality frameworks. All 69 static findings are FALSE POSITIVES. The scanner incorrectly flagged Great Expectations library method names (e.g., 'expect_column_values_to_not_be_null') as shell backtick execution and weak cryptographic algorithms. The content has no executable code, network calls, file access, or sensitive operations.
عوامل الخطر
🌐 الوصول إلى الشبكة (5)
⚙️ الأوامر الخارجية (28)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
بناء مجموعات التحقق
إنشاء مجموعات ونقاط فحص Great Expectations لجداول المستودع.
توسيع اختبارات dbt
إضافة اختبارات المخطط والعمود وdbt المخصصة للنماذج.
تعريف عقود البيانات
تحديد العقود مع المخطط وفحوصات الجودة واتفاقيات مستوى الخدمة.
جرّب هذه الموجهات
إنشاء مجموعة Great Expectations أساسية لجدول الطلبات مع فحوصات المفتاح الأساسي والحالة والمبلغ وتاريخ الإنشاء.
صياغة اختبارات dbt لـ fct_orders وdim_customers بما في ذلك الحداثة والعلاقات والقيم المقبولة.
كتابة مخطط عقد بيانات لمجموعة الطلبات مع المخطط وفحوصات الجودة واتفاقيات مستوى الخدمة.
وصف خط أنابيب جودة بيانات آلي يشغل مجموعات لجداول متعددة ويُنشئ تقريرًا.
أفضل الممارسات
- ابدأ بالأعمدة الحرجة ووسّع الاختبارات بمرور الوقت
- وثّق التوقعات والملكية لكل مجموعة بيانات
- تنبّه على الإخفاقات وراجع الاتجاهات بانتظام
تجنب
- اختبار كل عمود بدون ترتيب الأولويات
- تحديد الثوابت المشفرة بدون مبرر
- تجاهل فحوصات الحداثة لبيانات الأحداث
الأسئلة المتكررة
هل هذا متوافق مع Claude وCodex؟
هل هناك حدود لحجم مجموعة البيانات؟
هل يمكن دمجها مع أدوات CI أو التنسيق؟
هل يصل إلى البيانات الحساسة أو يخزنها؟
ماذا لو فشل فحص بشكل غير متوقع؟
كيف يقارن بإعداد الإطار الكامل؟
تفاصيل المطور
المؤلف
wshobsonالترخيص
MIT
المستودع
https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/data-engineering/skills/data-quality-frameworksمرجع
main
بنية الملفات
📄 SKILL.md