SkillProof tested Claude skills

Architecting Data

Framework decisionali per data lake vs warehouse vs lakehouse, formati di tabella, prontezza mesh

di ancoleman · ancoleman/ai-design-components

Promosso ★ 8.4/10

Architecting Data — Framework decisionali per data lake vs warehouse vs lakehouse, formati di tabella, prontezza mesh

Cosa fa

Skill consultiva che guida le decisioni di architettura della piattaforma dati: paradigma di archiviazione (lake/warehouse/lakehouse), approccio di modellazione (dimensionale/normalizzato/data vault/wide), formato di tabella aperto (Iceberg/Delta/Hudi), stratificazione medallion e un punteggio di prontezza data-mesh a 6 fattori. Si attiva quando si progetta o si modernizza una piattaforma dati, si scelgono pattern centralizzati vs decentralizzati o si selezionano formati di tabella e governance. Pura conoscenza più file di riferimento e un esempio dbt; non sono necessari strumenti esterni per usarla.

Rapporto di test

Ho recuperato SKILL.md in skills/architecting-data/SKILL.md; il frontmatter si analizza con name+description. Ho controllato a campione 3 file di riferimento raw (references/decision-frameworks.md, references/medallion-pattern.md, examples/dbt-project/stg_customers.sql) — tutti HTTP 200; nessun problema di sicurezza. Per il test dell'output ho scritto sia una base che una risposta strettamente conforme alla skill per un task (SaaS da 120 persone, team dati da 4 persone, BI+ML misto su Postgres, sensibile ai costi, mesh?). La base ha esitato (warehouse-o-lakehouse, mesh "probabilmente prematura"); l'esecuzione della skill ha applicato il punteggio di prontezza mesh a 6 fattori (~13/30 → "Costruire prima le fondamenta"), ha deciso in modo risoluto per Lakehouse+Iceberg tramite l'albero decisionale e la fascia organizzativa 50-500 con cifre di costo, e ha specificato bronzo/argento/oro con modellazione dimensionale vs wide.

Testato il: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installazione

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.

Comandi e prompt di esempio

  • /architecting-dataFramework decisionali per data lake vs warehouse vs lakehouse, formati di tabella, prontezza mesh

Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):

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

Rapporto completo →