29 skills en vigueur : 23 de Google, 2 de Firebase (Google), 2 de Cloudflare, 1 de Supabase, 1 de Hugging Face.
google-cloud-solution-agentic-analytics-spark-knowledge-catalog
Recueille les besoins et conçoit une solution d’analytique agentique gouvernée avec Knowledge Catalog et Managed Service for Apache Spark, sur des données structurées et non structurées réparties.
bigquery-ai-ml
Exploite les fonctions de machine learning et d’IA générative de BigQuery en SQL : prévision de séries temporelles, détection d’anomalies, recherche vectorielle, classification et résumé de texte.
firebase-firestore
Installe, gère, interroge et configure des bases Cloud Firestore (éditions Standard et Enterprise) : modèle de données, règles de sécurité, index et intégration des SDK (Web, Admin, Python, iOS, Android, Flutter).
dbt-sf-to-bq-translator
Traduit des modèles dbt écrits pour Snowflake en SQL BigQuery : compilation, macros Jinja, service de traduction, conversions de types, extraction JSON.
basin
Construit et dépanne des flux analytiques Basin (Pipelines, Catalog, SQL) : envoi de données en streaming vers des tables Iceberg sur R2, gestion des catalogues, requêtes.
k2
Construit et dépanne des flux K2 Streams : création de flux, production depuis des Workers ou en HTTP, rétention, et consommation par abonnements.
bigquery-udfs
Crée, déploie et dépanne des UDF et Remote Functions BigQuery en SQL, JavaScript, Python ou via des endpoints Cloud Run.
managed-airflow-recommendations
Fournit recommandations et bonnes pratiques pour créer, configurer, dimensionner et optimiser des environnements Managed Service for Apache Airflow.
bigquery-migration-sql-translator
Traduit requêtes, schémas DDL et procédures stockées depuis Teradata, Oracle, Redshift, Snowflake, SparkSQL ou HiveQL vers le GoogleSQL de BigQuery via le serveur MCP du BigQuery Migration Service.
google-cloud-solution-agentic-ai-data-science-workflow
Conçoit une architecture multi-produits de data science à base d’agents sur Google Cloud, avec des bonnes pratiques arrêtées.
google-cloud-solution-agentic-ai-borderless-data-lakehouse
Recueille les besoins et conçoit un data lakehouse ouvert multicloud avec Apache Iceberg et des agents de données BigQuery.
google-cloud-solution-hybrid-search-alloydb
Recueille les besoins et fournit l’architecture, la conception et le déploiement d’une recherche hybride (sémantique et mots-clés) sur AlloyDB, avec filtres SQL et facettes.
datalineage-bigquery-asset-impact-analysis
Analyse, grâce au lignage des données, l’impact en aval d’une table ou vue BigQuery cassée, obsolète ou modifiée : tables, tableaux de bord et traitements touchés.
bigquery-basics
Gère datasets, tables et tâches BigQuery : requêtes SQL, vues, ingestion et analyse de base.
bigtable-basics
Aide à provisionner instances et tables Bigtable, concevoir des clés de ligne performantes, interroger les données et diagnostiquer les points chauds.
spanner-basics
Aide à provisionner instances et bases Spanner, concevoir des schémas et clés primaires performants, interroger les données et diagnostiquer la performance.
cloud-sql-basics
Génère ou explique les ressources Cloud SQL pour créer une instance ou une base MySQL, PostgreSQL ou SQL Server.
alloydb-basics
Gère clusters, instances et sauvegardes AlloyDB pour PostgreSQL et s’intègre aux outils MCP d’AlloyDB pour automatiser l’administration.
bigquery-bigframes
Génère du code Python avec BigQuery DataFrames pour le traitement, l’analyse et le machine learning sur des données BigQuery.
cloud-databases-onboarding
Aide à cerner ses besoins, recommande une base de données Google Cloud à partir d’une matrice de décision et assiste sa création.
bigquery-troubleshooting
Procédures de diagnostic pour des tâches BigQuery en échec, lentes ou anormalement coûteuses : plan d’exécution, goulets d’étranglement, pics de coût.
managed-airflow-dag-troubleshooting
Aide à trouver pourquoi des exécutions de DAG ou des tâches échouent dans Managed Service for Apache Airflow.
managed-airflow-dag-authoring
Conseille l’écriture de DAG Apache Airflow dans Managed Service for Apache Airflow (ex-Cloud Composer) : contexte, compatibilité Airflow 2/3, bonnes pratiques, validation.
managed-airflow-migrations
Guide la migration des DAG vers Airflow 2.11.1 ou Airflow 3 dans Managed Service for Apache Airflow : inspection, téléchargement, analyse des changements cassants, déploiement.
bigquery-optimization
Workflows d’optimisation BigQuery : capacité et éditions, réservations, stockage (partitionnement, clustering, modèle de facturation) et requêtes SQL.
datalineage-summary
Résume les graphes de lignage pour BigQuery et Cloud Storage dans un rapport Markdown lisible, pour déboguer la qualité des données et comprendre leur provenance.
firebase-data-connect
Construit et déploie des backends Firebase SQL Connect (ou Data Connect) sur PostgreSQL : schémas et relations, requêtes et mutations autorisées, mises à jour en temps réel, SDK typés générés.
supabase-postgres-best-practices
Bonnes pratiques Postgres maintenues par Supabase, valables pour Postgres hébergé n’importe où : tables et types de colonnes, schéma, migrations, politiques RLS.
huggingface-datasets
Utilise l’API Dataset Viewer de Hugging Face pour lire les sous-ensembles et splits, paginer les lignes, chercher du texte, filtrer, récupérer les URL Parquet et lire tailles et statistiques.
Skills du dépôt openai/skills, déprécié au profit de openai/plugins.
jupyter-notebook
Crée ou modifie des notebooks Jupyter (.ipynb) pour des expériences, explorations ou tutoriels, à partir de modèles fournis et d’un script qui génère un notebook propre.