Que fait databricks-agent-skills ?
Compétences d'agent pour les fonctionnalités et la plateforme Databricks.
Compétences d'agent pour les fonctionnalités et la plateforme Databricks.
Ce pack de compétences fournit à un agent d'IA (par exemple, Claude Code, Cursor ou Codex) une connaissance approfondie de la plateforme Databricks. Il permet à l'agent d'interagir avec les fonctionnalités clés telles que les clusters, les notebooks, les flux Delta Live Tables, les pipelines MLflow, les travaux automatisés et les catalogues Unity. L'utilité est d'accélérer le développement de pipelines de données et de solutions d'apprentissage automatique directement via des invites en langage naturel, sans nécessiter une expertise humaine approfondie de l'API Databricks. La compétence décrit les bonnes pratiques, les commandes CLI et les appels API pour automatiser les tâches courantes comme la gestion des clusters, la soumission de travaux, la surveillance des flux et le déploiement de modèles. Destiné aux ingénieurs de données et aux data scientists, il comble le fossé entre les instructions métier de haut niveau et les actions techniques granulaires au sein de l'écosystème Databricks.
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Compétences d'agent pour les fonctionnalités et la plateforme 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.