bigquery
Inspeccionar tablas de BigQuery de forma segura
La exploración de BigQuery puede exponer filas sensibles o generar escaneos costosos. Esta skill guía comprobaciones CLI que priorizan los metadatos, recuentos de filas, exportaciones de esquemas y muestreos cautelosos.
Instalar con mi Agente
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Review the Skillstore skill "bigquery" from https://skillstore.io/skills/bfdcampos-bigquery.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/bfdcampos-bigquery/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Recursos legibles por agentes
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Pruébalo
Usando "bigquery". Inspecciona el esquema de una tabla de transacciones sin leer datos de clientes.
Resultado esperado:
Un plan solo de metadatos que enumera columnas, tipos de datos, nulabilidad y comprobaciones de existencia de tablas antes de cualquier consulta de contenido.
Usando "bigquery". Depura por qué un modelo dbt no puede encontrar una tabla de origen.
Resultado esperado:
Una secuencia de comprobaciones de BigQuery para selección de proyecto, listado de tablas del dataset, recuentos de filas y comparación de esquemas.
Usando "bigquery". Investiga una posible discrepancia en una tabla sensible.
Resultado esperado:
Un flujo de trabajo protegido que usa INFORMATION_SCHEMA primero, solicita autorización antes del muestreo y evita exportaciones locales de PII.
Auditoría de seguridad
Riesgo medioAll 81 Ruby or shell backtick alerts are false positives caused by Markdown and BigQuery identifier syntax, and both reconnaissance alerts are benign guidance. Two fixed /tmp writes remain confirmed, while semantic review found overbroad metadata authorization and disclosure of organization-specific cloud identifiers.
Preocupaciones de seguridad confirmadas (2)
Elementos de revisión de capacidades (2)
Estas son capacidades locales reales que pueden esperarse para esta habilidad, por lo que requieren revisión, pero no se cuentan como comportamiento malicioso confirmado.
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (50)
📁 Acceso al sistema de archivos (2)
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https://skillstore.io/skills/bfdcampos-bigquery/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportInsignia Markdown
[](https://skillstore.io/skills/bfdcampos-bigquery?utm_source=security_passport_badge)Insignia HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/bfdcampos-bigquery?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/bfdcampos-bigquery/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Tarjeta para insertar
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/bfdcampos-bigquery.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)
Cita APA
BfdCampos. (2026). bigquery security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/bfdcampos-bigquery/audits/9Cita BibTeX
@techreport{bfdcampos-bfdcampos-bigquery-2026,
author = {BfdCampos},
title = {bigquery security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/bfdcampos-bigquery/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "bigquery security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "BfdCampos"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/bfdcampos-bigquery/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:bfdcampos-bigquery:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Puntuación de Skillstore
Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: AltoLo que puedes crear
Inspeccionar esquemas de origen
Revisar nombres de columnas, tipos, nulabilidad y metadatos de tablas antes de escribir consultas analíticas.
Validar entradas dbt
Comprobar la existencia de tablas de origen y la forma del esquema antes de crear o depurar modelos dbt.
Revisar acceso a datos sensibles
Planificar comprobaciones solo de metadatos y pasos de aprobación antes de consultar tablas restringidas del almacén de datos.
Prueba estos prompts
Usa esta skill para inspeccionar el esquema de PROJECT.DATASET.TABLE. Usa solo INFORMATION_SCHEMA y evita el contenido de la tabla.
Usa esta skill para confirmar si PROJECT.DATASET.TABLE existe, contar sus filas y resumir los metadatos de tabla disponibles.
Usa esta skill para comparar las columnas esperadas de la fuente dbt con los metadatos de BigQuery para PROJECT.DATASET.TABLE.
Usa esta skill para diseñar una investigación segura en BigQuery para un dataset sensible. Comienza con metadatos, recuentos y dry runs, luego identifica puntos de aprobación antes de cualquier muestreo.
Mejores prácticas
- Comienza con INFORMATION_SCHEMA antes de cualquier consulta de contenido.
- Usa IDs de proyecto explícitos y Standard SQL para cada comando.
- Solicita autorización antes de muestrear filas de datasets sensibles.
Evitar
- Ejecutar consultas amplias de contenido en tablas de PII, personal, autenticación o datos financieros.
- Exportar resultados de consultas sensibles a archivos locales.
- Tratar el acceso a metadatos como aprobación para acceder a datos a nivel de fila.