MCP HubMCP Hub
Volver a habilidades

Data Catalog Enricher

a5c-ai
Actualizado 5 days ago
11 vistas
331
15
331
Ver en GitHub
Otroautomationdata

Acerca de

La habilidad Enriquecedor de Catálogo de Datos mejora automáticamente las entradas del catálogo de datos con metadatos como etiquetas, clasificaciones y coincidencias de glosario. Se utiliza para mejorar la descubribilidad y gobernanza de los datos mediante el análisis de perfiles de datos y patrones de uso. Sus capacidades clave incluyen etiquetado automatizado, detección de PII, recomendaciones de propietario y optimización de búsqueda.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add a5c-ai/babysitter -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/a5c-ai/babysitter
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/a5c-ai/babysitter.git ~/.claude/skills/Data Catalog Enricher

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Repositorio GitHub

a5c-ai/babysitter
Ruta: plugins/babysitter/skills/babysit/process/specializations/data-engineering-analytics/skills/data-catalog-enricher
0
agent-orchestrationagent-skillsagentic-aiagentic-workflowai-automationbabysitter

Habilidades relacionadas

Schema Evolution Manager

Otro

Esta habilidad gestiona la evolución de esquemas validando la compatibilidad y detectando cambios disruptivos en formatos como Avro, Protobuf y JSON Schema. Úsela para evolucionar esquemas de manera segura manteniendo la compatibilidad hacia atrás/adelante y generando scripts de migración. Maneja la gestión de versiones, operaciones de registro de esquemas y la sincronización entre sistemas para la gobernanza de datos.

Ver habilidad

data-lineage-mapper

Otro

Esta habilidad extrae el linaje de datos de fuentes SQL, dbt, Airflow y Spark para mapear dependencias y generar gráficos de linaje completos. Está diseñada para análisis de impacto y gobernanza de datos, permitiendo a los desarrolladores comprender los flujos de datos y los efectos posteriores. Úsela cuando necesite visualizar o auditar cómo se mueven los datos a través de sus canalizaciones y transformaciones.

Ver habilidad

skill-usage

Meta

Esta habilidad central gestiona la carga e invocación de otras habilidades mediante revelación progresiva. Cárgala al inicio para habilitar la detección automática de habilidades en todos los proyectos, manteniendo los metadatos de habilidades disponibles mientras carga las instrucciones completas solo cuando es necesario. Es la infraestructura recomendada para integrar y utilizar habilidades dentro del entorno Claude Code.

Ver habilidad

Setting Up Experiment Tracking

Meta

Esta habilidad automatiza la configuración del seguimiento de experimentos de ML con MLflow o Weights & Biases. Configura el entorno, inicializa el servidor de seguimiento y proporciona fragmentos de código para registrar parámetros y métricas. Úsala cuando necesites implementar rápidamente un seguimiento reproducible para comparar ejecuciones de modelos.

Ver habilidad