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zohaibRT/pipeline-dbt-agente

Habilidad de Cursor Agent: automatiza capas dbt completas, paquetes, capa semántica y push a GitHub.

¿Qué es pipeline-dbt-agente?

Esta habilidad para Cursor Agent automatiza el ciclo completo de desarrollo de dbt (data build tool), incluyendo la generación de capas (staging, intermediate, mart), la configuración de paquetes, la creación de la capa semántica y el push directo al repositorio de GitHub. Es útil para equipos de datos que buscan estandarizar y acelerar la construcción de pipelines analíticos, reduciendo errores manuales y garantizando consistencia en el modelo de datos. Soporta entornos locales con Cursor, y se ejecuta a través de instrucciones específicas del agente, que orquesta la creación de archivos SQL, YAML y la configuración de dbt_project.yml. El skill sigue buenas prácticas de dbt, como la separación en capas y la reutilización de modelos, y termina con la automatización del commit y push para mantener el control de versiones.

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Documentación

¿Qué hace pipeline-dbt-agente?

Habilidad de Cursor Agent: automatiza capas dbt completas, paquetes, capa semántica y push a GitHub.

Descripción general

Esta habilidad permite que Cursor Agent genere automáticamente la estructura completa de un pipeline de dbt (Data Build Tool) en múltiples capas, configure paquetes dbt, cree la capa semántica y realice push al repositorio de GitHub.

Funcionalidades

  • Generación automática de capas staging, intermediate y mart
  • Instalación y configuración de paquetes dbt (dbt_utils, dbt_expectations, etc.)
  • Creación de la capa semántica (archivos .yml con medidas, dimensiones y relaciones)
  • Push a GitHub con mensajes de commit descriptivos
  • Configuración de dbt_project.yml con modelos y rutas adecuadas

Cómo usarlo

  1. Abre Cursor en tu proyecto donde deseas configurar el pipeline dbt.
  2. Ejecuta el comando o instrucción del skill: crea un pipeline dbt completo con staging, intermediate, mart y capa semántica, luego haz push a GitHub.
  3. El agente generará la estructura de carpetas y archivos, configurará paquetes y creará los modelos SQL necesarios.

Requisitos

  • Cursor IDE (con el agente habilitado)
  • Proyecto dbt existente o directorio vacío
  • Git configurado y repositorio remoto en GitHub
  • Conexión a la base de datos configurada en profiles.yml

Estructura generada

project_root/
├── models/
│   ├── staging/
│   │   └── schema.yml
│   ├── intermediate/
│   │   └── schema.yml
│   └── mart/
│       └── schema.yml
├── packages.yml
├── dbt_project.yml
└── semantic_layer/
    └── metrics.yml

Notas

  • Se recomienda revisar los archivos generados antes de hacer commit.
  • El skill utiliza buenas prácticas de nomenclatura y documentación automática.
  • Para personalizar la generación, modifica las instrucciones iniciales al agente.

Licencia

MIT

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