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human-docs
81建立適合人類閱讀的 AI 文件
詳細的 AI 脈絡檔案通常太長，不便快速人工審閱。這項技能會將它們轉換為摘要、快速入門指南和 Mermaid 視覺指南。
文件 查看
技能 data-orchestrator
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data-orchestrator
內容修訂 r1 安全 ⚙️ 外部命令
協調資料管線與品質檢查
當擷取、特徵、品質與報告各自分開規劃時，資料管線工作可能變得不一致。此技能會圍繞管線脈絡、品質關卡、資料 lineage 與交接來組織資料任務。
支援: Claude Codex Code(CC)
使用我的智慧代理安裝
將此請求複製給你的智慧代理，其中包含權威 Skill 頁面和清單。
智能體請求
Review the Skillstore skill "data-orchestrator" from https://skillstore.io/skills/brownbull-data-orchestrator.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/brownbull-data-orchestrator/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.你的智慧代理仍應顯示其計畫，並依安全政策請求必要確認。
Agent 可讀資源
當 AI Agent、爬蟲或腳本需要乾淨脈絡、而不是讀取完整頁面時，請使用這些連結。
測試它
正在使用「data-orchestrator」。 規劃交易與客戶記錄的每日彙總管線。
預期結果:
此計畫會識別來源相依性、驗證規則、復原檢查點、資料品質關卡、lineage 更新與文件變更。
正在使用「data-orchestrator」。 在發布前審查流失風險特徵。
預期結果:
- 確認來源相依性與商業邏輯歸屬權。
- 新增完整性、準確性、一致性、時效性、唯一性與有效性檢查。
- 定義特徵漂移、新鮮度與下游模型影響的監控。
正在使用「data-orchestrator」。 與分析和後端團隊協調管線完成事件。
預期結果:
輸出會說明預期的交接、報告更新、API 合約檢查、快取考量與品質分數審查。
安全審計
安全v9 • 2026/7/6 開啟版本化報告
All 20 static findings are false positives from Markdown code fences, inline skill names, and ordinary data-quality wording in SKILL.md. No prompt injection, exfiltration intent, credential access, or executable command guidance was found, so no semantic findings were added.
1
已掃描檔案
236
分析行數
0
複核項目
0
已忽略的誤報
風險因素
最近一次完成的靜態與語意稽核未偵測到已確認的安全發現。這並不能證明該 Skill 沒有副作用。
審計單位: codex 檢視審計紀錄 →
分享與引用此報告
分享版本化評估報告、中性徽章、嵌入卡片與引用。Skillstore 只報告證據，不判斷該 Skill 是否安全。
複製報告連結
https://skillstore.io/skills/brownbull-data-orchestrator/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 徽章
[](https://skillstore.io/skills/brownbull-data-orchestrator?utm_source=security_passport_badge)HTML 徽章
<a href="https://skillstore.io/skills/brownbull-data-orchestrator?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/brownbull-data-orchestrator/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/brownbull-data-orchestrator.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>學術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
Brownbull. (2026). data-orchestrator security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/brownbull-data-orchestrator/audits/9BibTeX 引用
@techreport{brownbull-brownbull-data-orchestrator-2026,
author = {Brownbull},
title = {data-orchestrator security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/brownbull-data-orchestrator/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: "data-orchestrator security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "Brownbull"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/brownbull-data-orchestrator/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:brownbull-data-orchestrator:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore 評分
評分依據 證據置信度: 高 55
架構
85
可維護性
87
內容
70
社群
91
規範符合度
你可以打造什麼
規劃可靠的 ETL 工作
在建立資料管線之前，先定義來源、相依性、驗證、復原與監控。
協調報告變更
在發布分析更新之前，對齊指標、特徵定義、儀表板新鮮度與文件。
準備特徵工作流程
為模型輸入規劃相依性、版本控管、邊界案例、監控與品質檢查。
試試這些提示
規劃資料管線
Plan an ETL task for [source] to [destination]. Include sources, dependencies, validation checks, quality gates, and documentation updates.
審查特徵工作流程
Review this proposed feature workflow: [details]. Identify dependencies, lineage needs, quality tests, monitoring, and team handoffs.
設計編排計畫
Create an orchestration plan for a batch and stream workflow with [SLA]. Include context, assignments, tests, and success metrics.
稽核資料計畫缺口
Audit our data program using this guidance. Compare pipelines, features, governance, quality checks, events, and anti-patterns. Return prioritized fixes.
最佳實務
- 在將資料任務標記為完成之前，驗證輸入、轉換與輸出。
- 為每一次管線與特徵變更追蹤 lineage、歸屬權與文件。
- 在下游團隊使用資料之前，設定可衡量的品質關卡。
避免
- 因為管線成功完成就略過驗證。
- 建立特徵邏輯卻未記錄相依性與商業規則。
- 將監控與復原視為可選的後續工作。
常見問題
此技能會執行管線程式碼嗎？
不會。它提供編排指引與範例，不包含可執行腳本或整合。
我可以搭配 Claude、Codex 和 Claude Code 使用嗎？
可以。報告列出對 Claude、Codex 與 Claude Code 工作流程的支援。
它涵蓋哪些資料工作？
它涵蓋 ETL、分析協調、特徵工程、品質檢查、lineage、監控與文件交接。
它能取代資料品質測試嗎？
不會。它協助規劃必要測試，但實際品質檢查必須針對你的資料集執行。
它對治理審查有用嗎？
可以。它包含結構描述管理、lineage 追蹤、隱私合規與存取控制規劃的指引。
我應該提供哪些輸入？
請提供來源系統、目的地目標、資料合約、品質標準、SLA 與下游使用者。
開發者詳細資訊
作者
Brownbull授權
MIT
Skillstore 修訂
r1
版本提示
作者未聲明版本。
引用
dd4a3ef9f20ddf38830950b4bb713df96b431fd6
維護新鮮度
2026/7/18
使用量
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檔案結構
📄 SKILL.md
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79使用流程清理雜亂資料
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雜亂的資料集會拖慢分析並產生不可靠的結果。此技能可協助 Claude、Codex 和 Claude Code 規劃清理步驟，用於重複資料移除、缺失值、格式化和異常檢查。
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78分析追蹤品質稽核
由 sickn33
團隊經常根據尚未驗證的分析資料做決策。此技能可協助 Claude、Codex 和 Claude Code 設計、稽核並改善追蹤計畫。
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78設計可靠的資料管線
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資料管線專案常因架構、品質、可觀測性與營運被分開規劃而失敗。此技能可協助 Claude、Codex 和 Claude Code 產出實用的管線設計、檢查清單與實作計畫。
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生產資料團隊需要可靠的模式來處理管線、品質檢查與編排。此技能為現代資料堆疊提供架構、腳手架與 DataOps 實務指引。
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81Audit OutreachGenie Lists and Flow Templates
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Saved prospect lists can contain missing template values, incomplete captures, and text that exceeds product limits. This skill checks selected snapshots locally and produces private reports without modifying records or sending messages.
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