スキル data-lake-architect

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data-lake-architect

Name: data-lake-architect
Author: EmilLindfors

v1.0.0 コンテンツリビジョン r1 安全 ⚙️ 外部コマンド

信頼性の高いデータレイクを設計する

大規模なデータレイクは、明確なアーキテクチャ上の選択がないと、低速で高コストになり、ガバナンスも困難になります。このスキルは、パーティショニング、ストレージレイアウト、スキーマ進化、テーブル形式、保持、コストを意識したレイクハウス設計をガイドします。

対応: Claude Codex Code(CC)

🥈 80 シルバー

自分のエージェントでインストール

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エージェントリクエスト

Review the Skillstore skill "data-lake-architect" from https://skillstore.io/skills/emillindfors-data-lake-architect.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/emillindfors-data-lake-architect/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。

エージェントが読めるリソース

AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。

Markdown詳細 GET /skills/emillindfors-data-lake-architect.md 署名済み manifest GET /api/skills/emillindfors-data-lake-architect/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/emillindfors-data-lake-architect/lockfile

テストする

「data-lake-architect」を使用しています。毎日 500 GB のイベントを取り込み、日付とイベントタイプでクエリしています。

期待される結果:

まず日次の時間パーティションを使用し、そのうえでカーディナリティが制御され、フィルタが一貫している場合にのみイベントタイプを検討してください。100 MB から 1 GB のファイルを目標にし、小さなファイルの増加を監視してください。

「data-lake-architect」を使用しています。スキーマが頻繁に変更され、複数のサービスが同じテーブルに書き込んでいます。

期待される結果:

Iceberg を優先してください。スキーマ進化、同時書き込み、スナップショット分離、パーティション進化をサポートしているためです。メタデータ操作と運用学習のためのコストを見込んでください。

「data-lake-architect」を使用しています。データレイクに非常に小さなファイルが多数あり、クエリが遅いです。

期待される結果:

コンパクション、より大きなライターバッチ、パーティションの簡素化を優先してください。一般的なクエリに悪影響を与えずに、時間単位のパーティションを日次パーティションにできるか確認してください。

セキュリティ監査

安全

v4 • 2026/7/6 バージョン別レポートを開く

Static analysis flagged Markdown fences and data modeling terms as command execution or reconnaissance. Review of SKILL.md found read-only architecture guidance, no executable scripts, no prompt injection, and no data exfiltration intent.

スキャンされたファイル

551

解析済み行数

レビュー項目

誤検知を無視

リスク要因

最新の完了済み静的・セマンティック監査では、確認済みのセキュリティ検出事項は見つかりませんでした。これは、スキルに副作用がないことを証明するものではありません。

監査者: codex 監査履歴を表示 →

このレポートを共有・引用

バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。

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レポートリンクをコピー

https://skillstore.io/skills/emillindfors-data-lake-architect/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdownバッジ

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/emillindfors-data-lake-architect/security.svg)](https://skillstore.io/skills/emillindfors-data-lake-architect?utm_source=security_passport_badge)

HTMLバッジ

<a href="https://skillstore.io/skills/emillindfors-data-lake-architect?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/emillindfors-data-lake-architect/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

埋め込みカード

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/emillindfors-data-lake-architect.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

学術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA形式の引用

EmilLindfors. (2026). data-lake-architect security audit report (audit version 4) [Author version 1.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/emillindfors-data-lake-architect/audits/4

BibTeX形式の引用

@techreport{emillindfors-emillindfors-data-lake-architect-2026,
  author = {EmilLindfors},
  title = {data-lake-architect security audit report (audit version 4)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {4},
  url = {https://skillstore.io/skills/emillindfors-data-lake-architect/audits/4},
  note = {Author version 1.0.0}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "data-lake-architect security audit report (audit version 4)"
version: "1.0.0"
type: report
authors:
  - name: "EmilLindfors"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/emillindfors-data-lake-architect/audits/4"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:emillindfors-data-lake-architect:audit:4"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore スコア

このスコアの理由証拠の信頼度: 高

アーキテクチャ

100

保守性

コンテンツ

コミュニティ

仕様準拠

作成できるもの

新しいレイクハウスを計画する

取り込み開始前に、レイヤー化されたストレージモデル、テーブル形式の選択、パーティショニング方針を設計します。

遅い分析クエリを改善する

クエリレイテンシを削減するために、ファイルサイズ、パーティション粒度、圧縮、メタデータ設計をレビューします。

データレイクのコストを管理する

ストレージコストとスキャンコストを下げるために、保持階層、圧縮の選択、コンパクション運用を作成します。

これらのプロンプトを試す

レイアウトをレビューする

このデータレイクレイアウトをレビューし、raw、processed、curated ゾーンの改善点を提案してください。不足している詳細があれば先に質問してください。

パーティションを選択する

これらのクエリパターン、日次データ量、カーディナリティの詳細を持つテーブルについて、パーティション列の選択を手伝ってください。トレードオフを説明してください。

テーブル形式を選択する

私のワークロードについて raw Parquet と Iceberg を比較してください。スキーマ進化、同時書き込み、更新ニーズ、メタデータコスト、チーム運用を考慮してください。

レイクハウスアーキテクチャを監査する

このレイクハウスアーキテクチャについて、スケーラビリティ、コスト、保持、コンパクション、スキーマ進化、クエリパフォーマンスを監査してください。優先順位付きの推奨事項を返してください。

ベストプラクティス

パーティションを選択する前に、クエリパターン、データ量、保持要件から始めてください。
ロジック変更時にパイプラインが履歴を再処理できるよう、raw データは不変に保ってください。
ファイルサイズ、圧縮、コンパクションの目標を運用要件として扱ってください。

回避

明確なバケッティング戦略がない限り、高カーディナリティのフィールドでパーティション分割しないでください。
raw ソースデータと curated ビジネステーブルを同じストレージゾーンに混在させないでください。
運用オーナーシップなしに、トレンドに合わせる目的だけで Iceberg を選択しないでください。

よくある質問

このスキルは完全なレイクハウスアーキテクチャを設計できますか？

はい。要件に基づいて、ストレージゾーン、テーブル形式、パーティショニング、保持階層、パフォーマンス運用を提案できます。

Parquet と Iceberg の両方のガイダンスに対応していますか？

はい。raw Parquet で十分な場合と、Iceberg がより優れた運用特性を提供する場合を説明します。

既存のデータレイクを最適化できますか？

はい。重点的なレビューのために、現在のレイアウト、テーブルサイズ、クエリパターン、課題を共有してください。

コマンドを実行したりデータを変更したりしますか？

いいえ。このスキルはアーキテクチャガイダンスを提供し、読み取り専用の分析ツールを使用します。

どのような情報を提供すべきですか？

日次データ量、クエリフィルタ、レイテンシ目標、スキーマ変更頻度、保持ルール、ストレージプラットフォームを提供してください。

これは Rust のデータエンジニアリング専用ですか？

いいえ。Rust の例を参照しますが、アーキテクチャガイダンスは一般的なクラウドデータレイクに適用できます。

開発者情報

作成者

EmilLindfors

ライセンス

MIT

作者バージョン

v1.0.0

Skillstore リビジョン

リポジトリ

https://github.com/EmilLindfors/claude-marketplace/tree/main/plugins/rust-data-engineering/skills/data-lake-architect

参照

a06681402992ceae98ba04d54cfd4ab004862696

メンテナンスの新しさ

2026/7/22

利用状況

4 ダウンロード · 146 閲覧

ファイル構成

📄 SKILL.md

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作成できるもの

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