¿Qué hace looker-to-databricks-skill?
Habilidad de agente para migrar metadatos de Google Looker a Databricks AI/BI.
Habilidad de agente para migrar metadatos de Google Looker a Databricks AI/BI.
Esta habilidad de agente permite la migración automatizada de metadatos desde Google Looker hacia Databricks AI/BI. Es útil para equipos que desean centralizar su capa semántica y lógica de negocio en la plataforma Databricks, manteniendo la estructura de dimensiones, medidas, filtros y relaciones definidas en Looker. Soporta plataformas como Claude Code, Cursor y Codex, analizando el modelo de Looker (archivos .lkml) y generando los artefactos equivalentes en Databricks AI/BI (como paneles, consultas y activos semánticos). El agente procesa la sintaxis de LookML, extrae la semántica de negocio y transforma las vistas y exploraciones en objetos compatibles con el ecosistema de Databricks, preservando la lógica de negocio y facilitando la transición sin pérdida de información.
npx skills add liamperritt/looker-to-databricks-skillInstalled? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Habilidad de agente para migrar metadatos de Google Looker a Databricks AI/BI.
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.