data-quality-frameworks
Ajuda seu agente a garantir a qualidade dos dados. Ele implementa regras para verificar se os dados estão corretos e confiáveis.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a garantir que os dados que você usa sejam confiáveis e corretos. Ela verifica a qualidade dos seus dados usando ferramentas como Great Expectations e dbt tests para evitar problemas.
Quando usar
- ✓Ao criar sistemas que processam dados.
- ✓Quando você precisa ter certeza de que os dados estão corretos antes de usá-los.
- ✓Ao definir regras para garantir a qualidade dos dados entre diferentes equipes.
Exemplo do que pedir para a IA
“Como posso configurar verificações de qualidade para meus dados usando Great Expectations?”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta define regras e testes para verificar seus dados. Ela automatiza essas verificações para garantir que os dados permaneçam corretos ao longo do tempo, alertando sobre problemas.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill data-quality-frameworksOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/data-quality-frameworks/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Frameworks de Qualidade de Dados
Padrões de produção para implementar qualidade de dados com Great Expectations, testes dbt e contratos de dados para garantir pipelines de dados confiáveis.
Use esta habilidade quando
- Implementar verificações de qualidade de dados em pipelines
- Configurar validação com Great Expectations
- Construir suítes de testes dbt abrangentes
- Estabelecer contratos de dados entre equipes
- Monitorar métricas de qualidade de dados
- Automatizar a validação de dados em CI/CD
Não use esta habilidade quando
- As fontes de dados não estiverem definidas ou indisponíveis
- Você não puder modificar regras de validação ou esquemas
- A tarefa não estiver relacionada à qualidade de dados ou contratos
Instruções
- Identifique conjuntos de dados críticos e dimensões de qualidade.
- Defina expectativas/testes e regras de contrato.
- Automatize a validação em CI/CD e agende verificações.
- Defina etapas de alerta, propriedade e remediação.
- Se padrões detalhados forem necessários, abra
resources/implementation-playbook.md.
Segurança
- Evite bloquear pipelines críticos sem um plano de contingência.
- Manuseie dados sensíveis de forma segura nas saídas de validação.
Recursos
resources/implementation-playbook.mdpara frameworks, modelos e exemplos detalhados.
Limitações
- Use esta habilidade apenas quando a tarefa corresponder claramente ao escopo descrito acima.
- Não trate a saída como substituta para validação específica do ambiente, testes ou revisão de especialistas.
- Pare e peça esclarecimentos se os inputs, permissões, limites de segurança ou critérios de sucesso necessários estiverem ausentes.
Perguntas frequentes
O que são Great Expectations e dbt tests?
São ferramentas populares usadas para verificar a qualidade e a estrutura dos dados em projetos.
O que são contratos de dados?
São acordos que definem como os dados devem ser estruturados e quais regras de qualidade devem seguir, especialmente quando diferentes equipes trabalham com os mesmos dados.
Quando não devo usar esta ferramenta?
Não use se as fontes de dados não estiverem claras, se você não puder mudar as regras de validação ou se a tarefa não tiver a ver com qualidade de dados.
Detalhes
Descrição original do autor
Implement data quality validation with Great Expectations, dbt tests, and data contracts. Use when building data quality pipelines, implementing validation rules, or establishing data contracts.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #2709
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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