dbt-transformation-patterns
Construa modelos dbt com padrões comprovados
Construir transformações dbt confiáveis pode ser lento sem uma estrutura clara. Esta skill oferece padrões de modelos em camadas, testes e estratégias incrementais que você pode aplicar rapidamente.
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Ative e comece a usar
Testar
A utilizar "dbt-transformation-patterns". Create a dbt structure for Stripe and Shopify data with staging and marts.
Resultado esperado:
- Set up staging models for Stripe customers and payments with stg_ prefix
- Add an intermediate model to aggregate payments by customer using int_ prefix
- Create marts with dim_customers for dimensions and fct_orders for facts
- Add YAML tests for unique and not_null on primary keys
- Configure incremental processing for large payment tables
A utilizar "dbt-transformation-patterns". How do I test my dbt models?
Resultado esperado:
- Add not_null and unique tests on all primary key columns
- Use relationships tests to validate foreign key references
- Add accepted_values tests for categorical columns like order_status
- Use dbt_utils.expression_is_true for business rule validation
- Configure freshness checks on source definitions
A utilizar "dbt-transformation-patterns". What are incremental models and when should I use them?
Resultado esperado:
- Incremental models process only new or changed data since last run
- Use when tables exceed 1 million rows to reduce runtime
- Configure with unique_key to identify records and incremental_strategy for update logic
- Use is_incremental() macro to filter incoming data
- Supports merge, delete+insert, and insert_overwrite strategies
Auditoria de Segurança
SeguroPure documentation skill containing only SQL and YAML examples for dbt patterns. The static analyzer produced false positives: YAML frontmatter markers were flagged as shell backticks, Jinja2 template syntax was flagged as command execution, and normal dbt CLI commands were flagged as reconnaissance. All findings are dismissed. No executable code, network calls, file system access, or external command execution capabilities exist.
Fatores de risco
🌐 Acesso à rede (5)
⚙️ Comandos externos (34)
Pontuação de qualidade
O Que Você Pode Construir
Padronizar camadas de modelos
Adote padrões staging, intermediate e marts com nomenclatura e estrutura consistentes.
Melhorar qualidade de dados
Adicione testes de sources e modelos com documentação clara para governança.
Iniciar um projeto dbt
Configure dbt_project.yml e um layout de pastas claro para modelos.
Tente Estes Prompts
Explique um layout simples de camadas staging, intermediate e marts para meu projeto dbt com exemplos de nomenclatura.
Elabore testes e documentação YAML para um modelo de dimensão customer e fato orders.
Sugira uma configuração de modelo incremental para payments com um filtro incremental seguro.
Mostre um padrão de macro para padronizar conversão de moeda e nomenclatura de schema em dbt.
Melhores Práticas
- Use uma camada staging para limpar sources uma vez e reutilizar downstream em todos os modelos
- Adicione testes not_null e unique para cada coluna de chave primária nos seus modelos
- Documente modelos e colunas conforme os constrói com descrições claras
Evitar
- Pular a camada staging e juntar dados brutos diretamente nos marts cria código não sustentável
- Harcodificar datas ou valores em vez de usar vars para configuração quebra portabilidade
- Repetir lógica entre modelos em vez de extrair para macros reutilizáveis aumenta manutenção
Perguntas Frequentes
Is this compatible with my dbt adapter?
Are there limits on model size or count?
Can I integrate this with existing dbt projects?
Does it access or store my data?
What if incremental models produce duplicates?
How does this compare to dbt docs?
Detalhes do Desenvolvedor
Autor
wshobsonLicença
MIT
Repositório
https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/data-engineering/skills/dbt-transformation-patternsReferência
main
Estrutura de arquivos
📄 SKILL.md