Навыки dbt-transformation-patterns
📊

dbt-transformation-patterns

Безопасно 🌐 Доступ к сети⚙️ Внешние команды

Создавайте dbt-модели с проверенными паттернами

Создание надежных dbt-трансформаций может быть медленным без четкой структуры. Этот навык предоставляет паттерны слоевых моделей, тесты и инкрементные стратегии, которые можно быстро применить.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
📊 69 Адекватно
1

Скачать ZIP навыка

2

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «dbt-transformation-patterns». Create a dbt structure for Stripe and Shopify data with staging and marts.

Ожидаемый результат:

  • 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

Использование «dbt-transformation-patterns». How do I test my dbt models?

Ожидаемый результат:

  • 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

Использование «dbt-transformation-patterns». What are incremental models and when should I use them?

Ожидаемый результат:

  • 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

Аудит безопасности

Безопасно
v4 • 1/17/2026

Pure 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.

2
Просканировано файлов
740
Проанализировано строк
2
находки
4
Всего аудитов

Оценка качества

38
Архитектура
100
Сопровождаемость
85
Контент
21
Сообщество
100
Безопасность
87
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Стандартизировать слои моделей

Внедрите паттерны стейджинга, промежуточного слоя и marts с согласованным именованием и структурой.

Улучшить качество данных

Добавьте тесты для source и model с четкой документацией для управления.

Запустить dbt-проект

Настройте dbt_project.yml и понятную структуру папок для моделей.

Попробуйте эти промпты

Начните со слоев
Объясните простую структуру стейджинга, промежуточного слоя и marts для моего dbt-проекта с примерами именования.
Добавьте тесты и документацию
Создайте YAML-тесты и документацию для модели измерения customers и фактов orders.
Спланируйте инкрементную модель
Предложите конфигурацию инкрементной модели для платежей с безопасным инкрементным фильтром.
Рефакторинг с макросами
Покажите паттерн макроса для стандартизации конвертации валют и именования схем в dbt.

Лучшие практики

  • Используйте стейджинг-слой для очистки источников один раз и переиспользования их ниже по потоку во всех моделях
  • Добавляйте тесты not_null и unique для каждого столбца первичного ключа в ваших моделях
  • Документируйте модели и столбцы по мере их создания с понятными описаниями

Избегать

  • Пропускать стейджинг и объединять сырые данные напрямую в marts создает неподдерживаемый код
  • Хардкодить даты или значения вместо использования vars для конфигурации ломает переносимость
  • Повторять логику в моделях вместо вынесения в переиспользуемые макросы увеличивает затраты на поддержку

Часто задаваемые вопросы

Совместим ли это с моим dbt-адаптером?
Да, для общих паттернов, но примеры SQL могут потребовать изменений, специфичных для адаптера.
Есть ли ограничения на размер или количество моделей?
Ограничения не применяются; производительность зависит от вашего хранилища и дизайна проекта.
Могу ли я интегрировать это с существующими dbt-проектами?
Да, применяйте паттерны к текущим моделям и обновляйте тесты и документацию постепенно.
Получает ли он доступ к моим данным или хранит их?
Нет, он предоставляет только руководство и не выполняет dbt и не читает ваши данные.
Что делать, если инкрементные модели создают дубликаты?
Проверьте unique_key и инкрементный фильтр и убедитесь, что обновления покрыты.
Чем это отличается от dbt docs?
Это краткое руководство по паттернам, сфокуси��ованное на практической структуре и примерах.

Сведения для разработчиков

Структура файлов

📄 SKILL.md