| name | publish_dataset |
| description | Exporter le résultat d'une requête SQL vers S3 sous forme de jeu de données accessible par un job (sqlite/jsonl/csv) avec une URL présignée. À utiliser quand vous composez un run autometa-jobs qui doit analyser des données trop volumineuses pour être embarquées dans le prompt. |
Publier un jeu de données
Transforme le résultat d'une requête SQL sur une source PG en un fichier qu'un worker autometa-jobs peut télécharger en HTTPS simple.
Le sandbox du job n'a aucun accès PG ni aucune connaissance métier d'Autometa — c'est un conteneur Claude vierge. Tout jeu de données qu'il doit exploiter doit lui être livré sous forme de fichier et récupéré avec curl. Cette skill produit ce fichier et une URL de téléchargement à durée limitée.
Quand l'utiliser
Quand vous (l'agent Autometa) préparez un job qui analyse un jeu de données trop volumineux pour le prompt — par ex. « tous les services Dora ». Vous publiez les données ici, puis vous mettez l'URL renvoyée dans le prompt du job.
Utilisation
.venv/bin/python skills/publish_dataset/scripts/publish_dataset.py \
--slug dora-services \
--source autometa_tables_db \
--sql "SELECT id, nom, type, departement FROM dora.services" \
--format sqlite
Affiche du JSON :
{
"url": "<URL GET présignée, valide ~24h>",
"format": "sqlite",
"table": "data",
"row_count": 1234,
"columns": ["id", "nom", "type", "departement"],
"s3_path": "job-inputs/dora-services.sqlite"
}
--source vaut autometa_tables_db (en priorité — vérifiez d'abord documentation.doc_autometa_tables) ou data_inclusion.
Plusieurs tables (données relationnelles)
Des données relationnelles (par ex. les services Dora + leurs structures) doivent tenir dans plusieurs tables JOIN-ables au sein d'un même fichier sqlite, pas dans une seule table dénormalisée. Passez à --tables une map JSON {nom_table: sql} :
.venv/bin/python skills/publish_dataset/scripts/publish_dataset.py \
--slug dora \
--source autometa_tables_db \
--tables '{"structures": "SELECT id, nom, departement FROM dora.structures", "services": "SELECT id, structure_id, nom, type FROM dora.services"}'
L'agent du job fait ensuite les JOIN localement : SELECT s.nom, st.departement FROM services s JOIN structures st ON st.id = s.structure_id. Les noms de tables doivent respecter [a-z_][a-z0-9_]*. Le multi-tables est réservé au format sqlite (jsonl/csv = une table par fichier).
Formats
sqlite (par défaut) — une table nommée data. L'agent du job l'interroge avec le sqlite3 de la stdlib (SQL complet, rien à installer). Idéal pour des données volumineuses ou relationnelles.jsonl — un objet JSON par ligne. Idéal pour un raisonnement enregistrement par enregistrement.csv — en-tête + lignes.
Remettre le jeu de données à un job
Embarquez l'URL dans le system prompt du job, par ex. :
Télécharge le jeu de données : curl -sL '<url>' -o data.sqlite. C'est une base SQLite avec une table data (colonnes : id, nom, type, departement). Interroge-la avec le module sqlite3 de Python pour répondre à : …
Comme le job n'a aucun contexte Autometa, le prompt que vous écrivez doit aussi porter la connaissance métier pertinente (ce que signifient les colonnes, la question métier, comment interpréter les données) — le worker ne peut pas lire la base de connaissance d'Autometa.
