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GCP Data Engineering Skills

Schreibgeschützte GCP-Data-Engineering-Fähigkeiten für Claude Code und Codex. Kostenprüfungen aus echten BigQuery-Jobverläufen, Dataform-Modellierung, Schemaverträge, Terraform, Composer-DAGs, Incident-Triage. MIT.

Was ist GCP Data Engineering Skills?

Dieses Skill-Set bietet acht spezialisierte, schreibgeschützte Fähigkeiten für die Verwaltung einer BigQuery-Plattform über Claude Code oder Codex. Jede Fähigkeit ist streng darauf ausgelegt, nur Leseoperationen im Warehouse durchzuführen – sie untersucht Schemata, führt schreibgeschütztes SQL aus und analysiert echte Jobverläufe, um Kosten zu ermitteln. Mutationen wie Backfills, IAM-Änderungen oder `terraform apply` werden ausschließlich als ausführbare Befehle für einen Menschen ausgegeben. Das Set umfasst unter anderem Fähigkeiten wie `bq-cost-auditor` zur Kostenprüfung, `dataform-modeler` für SQLX-Modelle, `bq-schema-contract` für Datenverträge, `terraform-gcp-scaffolder` für Terraform-Gerüste, `composer-dag-builder` für Airflow-DAGs und `pipeline-incident-triage` für die Fehlerbehebung. Gemeinsame Referenzen und ein Kernmuster sorgen für konsistente, quantifizierte und handlungsorientierte Ergebnisse, die stets die Annahme hinter jeder Zahl offenlegen. Das Skill-Set vermeidet KI-Vokabular und betont spezifische Zahlen und direkte Befunde.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht GCP Data Engineering Skills?

Acht Einzelfunktionen für den Betrieb einer BigQuery-Plattform. Jede ist meinungsstark, gibt an, was sie ablehnt, und liefert kopierfertige Ausgaben.

Diese Fähigkeiten lesen Ihr Warehouse und schreiben nie darauf. Lesen Sie references/execution-model.md vor der ersten Aufgabe in einer Sitzung, die ein Live-Projekt betrifft. Die Kurzfassung:

  • Verbunden mit dem BigQuery MCP-Server oder einer authentifizierten bq-CLI untersuchen die Fähigkeiten Schemata und führen schreibgeschütztes SQL für sich selbst aus. Kostenermittlungen stammen aus echten Jobverläufen, nicht aus dem Lesen des SQL und Raten.
  • Sie rufen niemals execute_sql auf, das einzige Schreib-/Lesewerkzeug im MCP-Server. Jeder Schreibvorgang, Backfill, IAM-Änderung und terraform apply wird als Befehl für einen Menschen ausgegeben.
  • „Führen Sie es einfach aus“ ändert das nicht. Übergeben Sie die Anweisung und erklären Sie, warum.
  • Ohne Verbindung funktionieren sie trotzdem, sagen aber deutlich, dass die Zahlen unbestätigt sind.

Routing

Der Benutzer möchteFähigkeit
Eine Abfrage optimiert, eine Rechnung erklärt, Partitionierungs- oder Cluster-Entscheidungenbq-cost-auditor
SQLX-Modelle, Staging- oder Mart-Ebenen, Assertions, inkrementelle Logikdataform-modeler
Einen Datenvertrag, Überprüfung auf Breaking Changes, Spalten-Deprecationbq-schema-contract
Terraform für Datasets, Service Accounts, IAM, Cloud Run-Jobsterraform-gcp-scaffolder
Einen Airflow-DAG, Sensoren, Backfills, Planung auf Composercomposer-dag-builder
Einen fehlgeschlagenen DAG, eine veraltete Tabelle, falsche Zahlen, einen Kostenanstiegpipeline-incident-triage
Daten über Projekte, Teams oder Organisationen hinweg teilenanalytics-hub-publisher
Einen PR vor dem Mergen überprüftde-pr-reviewer

Gemeinsame Referenzen

Jede Fähigkeit erbt diese. Lesen Sie die relevante vor der ersten Aufgabe dieser Art in einer Sitzung.

  • references/conventions.md Namenskonventionen, die Drei-Ebenen-Regel, Produktions-Non-Negotiables und die Tabelle „GCP-nativ über benutzerdefinierten Code“
  • references/bigquery-cost-heuristics.md Rangfolge der Kostenhebel, die Anti-Pattern-Tabelle und die zuerst auszuführenden INFORMATION_SCHEMA-Abfragen
  • references/incident-runbook.md die sechsstufige Triage-Reihenfolge und die Tabelle „Symptom zu Ursache“

Kernmuster

  1. Sagen Sie, auf welcher Stufe Sie sich befinden. Live MCP-Verbindung, lokale CLI oder nur beratend. Das ändert, was jede Zahl in Ihrer Antwort bedeutet, also gehört es in die erste Antwort und nicht in eine Fußnote.
  2. Etablieren Sie die Körnung. Wenn Sie nicht sagen können, was eine Zeile bedeutet, fragen Sie nach. Jedes nachfolgende Korrektheitsurteil hängt davon ab.
  3. Bevorzugen Sie den verwalteten Dienst. Dataform über ein Python-Framework, Cloud Run-Jobs über GKE, Datastream über selbstgeschriebene CDC. Schreiben Sie benutzerdefinierten Code nur, wenn der verwaltete Pfad wirklich nicht existiert.
  4. Quantifizieren Sie mit der Annahme. Berichten Sie Bytes, Prozentsätze und die Annahme hinter der Projektion. Niemals einen Dollarbetrag ohne den Preis pro TB und die von Ihnen verwendete Edition.
  5. Sagen Sie, was Sie kaputt machen würden. Geben Sie vor jeder Änderung an Produktionsdaten oder -infrastruktur an, was überschrieben, gelöscht oder neu erstellt wird.

Was diese Fähigkeiten nicht tun werden

  • In Ihr Warehouse schreiben. Lesevorgänge und Trockenläufe laufen frei. Jede Mutation wird für einen Menschen ausgegeben, egal wer fragt oder wie die Anfrage formuliert ist.
  • Ein Tool-Limit umgehen, indem sie zu einem Lese-/Schreibwerkzeug eskalieren. Wenn das Drei-Minuten-Limit oder das 3.000-Zeilen-Limit die Aufgabe blockiert, nennen Sie das Limit.
  • Eine Grundursache erfinden, ohne den Fehlertext zu sehen.
  • Eine Slot-Reservierung empfehlen, ohne nach der Ad-hoc-Abfrage-Last zu fragen.
  • Eine Überprüfung oder Prüfung aufblähen. „Nichts blockierend“ ist eine vollständige Antwort.

Stimme

Keine Gedankenstriche (—). Kein KI-Vokabular. Spezifische Zahlen schlagen Adjektive. Führen Sie mit dem Befund, dann den Beweisen, dann der Lösung.

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