SkillProof tested Claude skills

Architecting Data

Marcos de decisión para data lake vs warehouse vs lakehouse, formatos de tabla, preparación para mesh

Por ancoleman · ancoleman/ai-design-components

Probado · Funciona ★ 8.4/10

Architecting Data — Marcos de decisión para data lake vs warehouse vs lakehouse, formatos de tabla, preparación para mesh

Qué hace

Habilidad de asesoramiento que guía las decisiones de arquitectura de plataformas de datos: paradigma de almacenamiento (lake/warehouse/lakehouse), enfoque de modelado (dimensional/normalizado/data vault/wide), formato de tabla abierto (Iceberg/Delta/Hudi), capas de medallón y una puntuación de preparación para data-mesh de 6 factores. Se activa al diseñar o modernizar una plataforma de datos, elegir patrones centralizados vs descentralizados, o seleccionar formatos de tabla y gobernanza. Conocimiento puro más archivos de referencia y un ejemplo de dbt; no se requieren herramientas externas para usarla.

Informe de la prueba

Obtuve SKILL.md en skills/architecting-data/SKILL.md; el frontmatter se analiza con name+description. Verifiqué 3 archivos referenciados en bruto (references/decision-frameworks.md, references/medallion-pattern.md, examples/dbt-project/stg_customers.sql) — todos HTTP 200; sin problemas de seguridad. Para la prueba de salida, escribí una respuesta de referencia y una respuesta que seguía estrictamente la habilidad para una tarea (SaaS de 120 personas, equipo de datos de 4 personas, BI+ML mixto en Postgres, sensible al costo, ¿mesh?). La línea base dudó (warehouse-o-lakehouse, mesh "probablemente prematuro"); la ejecución de la habilidad aplicó la puntuación de preparación de mesh de 6 factores (~13/30 → "Construir la base primero"), se decidió decisivamente por Lakehouse+Iceberg a través del árbol de decisión y el rango de organizaciones de 50-500 con cifras de costos, y especificó bronce/plata/oro con modelado dimensional vs wide.

Probado el: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

git clone --depth 1 https://github.com/ancoleman/ai-design-components.git /tmp/architecting-data-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/architecting-data-src/skills/architecting-data ~/.claude/skills/architecting-data
# No dependencies. Pure-knowledge skill: SKILL.md + references/*.md + examples/dbt-project.
# Repo also ships an interactive ./install.sh (installs all 76 skills) if you want the full set.

Comandos y prompts de ejemplo

  • /architecting-dataMarcos de decisión para data lake vs warehouse vs lakehouse, formatos de tabla, preparación para mesh

Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

  • Should we use a lakehouse or warehouse here
  • Design a medallion architecture for this data
  • Choose between Iceberg and Delta Lake for us

Informe completo →