GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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- Claude Code
- Codex
- Cursor
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Utilisez cette ressource pour construire un pipeline PySpark de S3 vers PostgreSQL avec contrôles qualité
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Gratuit
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install pyspark-s3-postgres-pipelineSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent configure AWS et PostgreSQL, puis écrit les étapes d'extraction, de validation de schéma, de transformation et de chargement. Il ajoute les contrôles qualité et les tests. Vous obtenez un pipeline exécutable et journalisé.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Vous dites
« Lis les JSON du bucket de commandes, valide le schéma et charge le résultat dans PostgreSQL. »

Skill publiée par reason-machines sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Référencée sans modification
« spark-data-engineering-pipeline » (reason-machines, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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