bigdata-analysis-skill은(는) 무엇을 하나요?
AI coding skill for Hive/Impala/Spark ETL — 10 rules to prevent silent data bugs on HDFS/YARN
Hive/Impala/Spark ETL을 위한 AI 코딩 스킬 — HDFS/YARN에서 사일런트 데이터 버그를 방지하는 10가지 규칙.
Oak-B/bigdata-analysis-skill은 빅데이터 ETL 개발에 특화된 AI 코딩 스킬로, 특히 Hive, Impala, Spark 프레임워크를 대상으로 합니다. 이 스킬은 HDFS 및 YARN 환경에서 사일런트 데이터 버그(silent data bugs)를 방지하기 위해 10가지 엄선된 규칙을 제공합니다. 이러한 버그는 감지하기 어렵고 심각한 데이터 품질 문제를 초래할 수 있습니다. 쿼리 작성, 데이터 파티션 관리, 리소스 최적화, 작업 스케줄링에 이르기까지 모범 사례를 다루며, 실행 가능한 코드 제안과 최적화 전략을 제공합니다. 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, AI 에이전트 개발자 등 누구나 이 스킬의 혜택을 받을 수 있으며, 특히 안정적이고 효율적인 데이터 파이프라인을 구축할 때 유용합니다. Claude Code, Cursor, Codex와 같은 주요 AI 코딩 플랫폼을 지원하며, 사용자는 간단한 프롬프트를 통해 이러한 규칙을 활성화하여 더 견고한 ETL 코드를 검토하거나 생성할 수 있습니다. 이러한 규칙을 따르면 데이터 불일치나 손실로 인한 프로덕션 장애를 크게 줄이고 데이터 파이프라인의 신뢰성과 유지보수성을 향상시킬 수 있습니다.
npx skills add Oak-B/bigdata-analysis-skillInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: obra/superpowers, affaan-m/quarkus-verification, affaan-m/uspto-database · View all 6 →
AI coding skill for Hive/Impala/Spark ETL — 10 rules to prevent silent data bugs on HDFS/YARN
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Verification loop for Quarkus projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, native compilation, and diff review before release or PR.
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.
Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.