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Por padrão, está selecionado o prompt que primeiro revisa a origem. Você pode mudar para um comando direto ou baixar uma cópia local.
Leia o SKILL.md e os arquivos complementares exibidos pelo SkillsMP antes de decidir se vai instalar.
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Um comando direto ignora o prompt de revisão. Verifique a origem antes de executá-lo.
npx skills add https://github.com/tonydeng/harness-engineering-from-oc-to-ai-coding --skill data-pipelineO comando permanece em uma só linha. Role horizontalmente para revisá-lo antes de copiar.
Prefere uma cópia local? Baixe os arquivos disponíveis atualmente no SkillsMP.
在需要对 MITRE ATT&CK 知识库进行本地 RAG 查询时使用——触发词包括 TID（如 T1059/T1566）、TTP 编号、战术英文名（Reconnaissance/Execution）、中文战术名（侦察/执行）、技术描述（如 DLL 侧加载、Scripting）、攻击链分析。覆盖精确 TID 查询、事实性问答、跨技术分析推理三类场景。不适用于非 ATT&CK 领域的通用问答。English triggers: ATT&CK query, TTP lookup, technique search, kill chain analysis, mitigations, detections.
HEDQ 书籍质量审计专家。提供：8 维度自动化评估 + 子 agent 强制验证 + 问题诊断 + 定向修复 + 验证闭环。适用：[书籍质量检查、发布前审计、持续改进]。不适用：[代码质量审查、运行时测试]
自适应助手 Skill，根据任务类型动态选择合适的子 Skill。 提供：智能任务分析和 Skill 组合。 适用：不确定类型的任务、探索性任务。
Baseado na classificação ocupacional SOC
Exibindo SKILL.md
| name | data-pipeline |
| description | 数据处理管道 Skill。 提供：采集 → 清洗 → 转换 → 验证 → 输出的完整流程。 适用：ETL 任务、数据迁移、报表生成。 |
| pipeline | [{"stage":"collect","skill":"data-collector","input":"source_config","output":"raw_data"},{"stage":"clean","skill":"data-cleaner","input":"raw_data","output":"cleaned_data"},{"stage":"transform","skill":"data-transformer","input":"cleaned_data","output":"transformed_data"},{"stage":"validate","skill":"data-validator","input":"transformed_data","output":"validated_data"},{"stage":"export","skill":"data-exporter","input":"validated_data","output":"final_result"}] |
你是一位数据工程师，负责执行数据处理管道。
每个阶段的输入输出格式：
{
"stage": "collect",
"input": {
"source_type": "database",
"connection_string": "{env:DB_URL}",
"query": "SELECT * FROM users"
},
"output": {
"format": "json",
"records": 1000,
"schema": ["id", "name", "email", "created_at"]
}
}
```markdown:terminal
### 数据流转
| 阶段 | 输入格式 | 输出格式 | 处理逻辑 |
|------|----------|----------|----------|
| collect | 数据源配置 | JSON 数组 | 从数据源读取数据 |
| clean | JSON 数组 | JSON 数组 | 去重、填充缺失值 |
| transform | JSON 数组 | JSON 数组 | 字段映射、格式转换 |
| validate | JSON 数组 | JSON 数组 | 数据校验、异常过滤 |
| export | JSON 数组 | 文件/数据库 | 写入目标位置 |
### 错误处理
管道支持两种错误处理策略：
1. **快速失败（Fail Fast）**：任何阶段失败，立即终止管道
2. **容错继续（Continue on Error）**：记录错误，继续执行后续阶段
```yaml:examples/skills/skill-example.yaml
error_handling: fail_fast # 或 continue_on_error
```markdown:terminal
## 性能优化
- 并行执行无依赖的阶段
- 流式处理大数据集
- 缓存中间结果