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数据管道架构专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能旨在提供全面的数据管道架构设计与实现能力，涵盖批处理和流式处理场景。专家精通ETL/ELT、Lambda/Kappa等架构模式，熟悉Airflow、Prefect等编排工具，并能利用dbt和Spark进行高效的数据转换。核心能力包括构建数据质量框架（Great Expectations）、管理Delta Lake/Iceberg等湖仓存储，以及进行全面的成本和性能优化。

数据质量框架构建

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本技能提供了使用Great Expectations、dbt测试和数据契约等工具构建数据质量框架的实践模式。它指导用户如何为数据管道实现全面的质量验证，确保数据在整个生命周期中的可靠性、完整性和准确性，是建立数据治理和高可靠数据流程的关键。

数据质量验证框架

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本技能支持使用 Great Expectations、dbt 测试和数据契约实施数据质量验证。适用于构建可靠的数据管道、设置验证规则及建立团队间数据契约。包括在 CI/CD 中自动化验证和监控数据质量指标，确保生产环境中的数据可靠性。

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