O que databricks-agent-skills faz?
Habilidades de agente para recursos e plataforma Databricks.
Habilidades de agente para recursos e plataforma Databricks.
Este skill fornece um conjunto de habilidades especializadas para agentes de IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) interagirem de forma eficiente com a plataforma Databricks. Ele abrange funcionalidades essenciais como criação e gerenciamento de clusters, execução de notebooks, consultas a tabelas Delta Lake e deploy de modelos de machine learning no MLflow. O principal objetivo é capacitar o agente a executar tarefas complexas de engenharia e ciência de dados diretamente no ecossistema Databricks, reduzindo a necessidade de comandos manuais repetitivos. Compatível com diversos agentes de linha de comando, o skill automatiza fluxos de trabalho como configuração de ambientes de processamento distribuído, versionamento de dados e pipelines de MLOps. Desenvolvido com base na documentação oficial da Databricks, ele garante que as ações do agente estejam alinhadas com as melhores práticas da plataforma.
npx skills add hiydavid/databricks-agent-skillsInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Habilidades de agente para recursos e plataforma 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.