Was macht matillion-nach-databricks?
KI-Agenten-Skill zur Migration von Matillion-ETL-Pipelines nach Databricks
KI-Agenten-Skill zur Migration von Matillion-ETL-Pipelines nach Databricks
Dieser Skill für KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex) unterstützt bei der Migration von ETL-Pipelines aus Matillion nach Databricks. Er ermöglicht es, Matillion-Jobs, Transformationen und Workflows automatisiert in äquivalente Databricks-Notebooks, Delta-Live-Tables (DLT) oder Python/SQL-Skripte zu übersetzen. Der Skill erfasst die Logik der Matillion-Orchestrierung und Datenflüsse und generiert eine strukturierte, optimierte Codebasis für die Databricks-Plattform. Entwickler:innen sparen damit erheblich Zeit bei der manuellen Übertragung komplexer ETL-Prozesse und reduzieren gleichzeitig das Risiko von Migrationsfehlern. Der Skill ist besonders nützlich für Teams, die von Matillion auf die Databricks-Lakehouse-Architektur wechseln und dabei Datenintegrität und Leistung sicherstellen möchten.
npx skills add mwojtyczka/matillion-to-databricksInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
KI-Agenten-Skill zur Migration von Matillion-ETL-Pipelines nach Databricks
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.