소스 정보
- 저장소
- dlt-hub/dlthub-start
- 최근 소스 활동
- 2026년 6월 30일 14:23
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 1
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/dlt-hub/dlthub-start --skill one-shot-workflow명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
The entry point for building anything with dlthub. Use this skill to route the user to the right workflow toolkit and install it on demand. MUST use when the user asks 'what can you do', 'what can I build', 'what are toolkits', 'how do I build a pipeline', 'I want to pull data from a REST API', 'ingest from a SQL database', 'load CSVs from S3', 'make reports / dashboards', 'transform / model my data', 'add data quality checks', 'how do I deploy / schedule a pipeline', 'I'm new to dlthub', 'where do I start', or seems unsure what to do next after setup. Also use whenever the user expresses a data-engineering goal but no matching workflow toolkit is installed yet — this skill installs it on demand. Do NOT use when the toolkit matching the user's intent is already installed — go straight to its entry skill instead; only route/install when the matching toolkit is missing. Do NOT use when a specific task is already in progress (debugging a pipeline, validating data, adding endpoints) and its toolkit is installed.…
ALWAYS read and follow this skill before acting. setup
Project-wide rules for the dlthub-start repo. ALWAYS read before modifying any file in this codebase.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | one-shot-workflow |
| description | ALWAYS read and follow this skill before acting. One-shot workflow |
ALWAYS start with deploy-run-sample-pipeline. Invoke it immediately — do not ask for clarification.
deploy-run-sample-pipeline) — set up a cloud destination, deploy the pre-shipped GitHub pipeline to dltHub Platform, and run it on the cloud.This workflow has exactly one step.
deploy-run-sample-pipeline completes and the user says "Help me get started building and running a data pipeline on dltHub". The user will run uvx dlthub-init@latest in a new directory and restart the agent session there, then say "Help me build and deploy a minimal pipeline". Enter at deploy-minimal-ingestion-pipeline.