name: airflow-dag-patternsdescription: “Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.”risk: safesource: communitydate_added: “2026-02-27”Apache Airflow DAG 模式适用于 Apache Airflow 的生产就绪模式包括 DAG 设计、操作符、传感器、测试和部署策略。使用此技能时使用 Airflow 创建数据管道编排设计DAG结构和依赖关系实现自定义操作符和传感器本地测试 Airflow DAG在生产环境中设置 Airflow调试失败的 DAG 运行使用此技能时请勿你只需要一个简单的定时任务或 shell 脚本Airflow 不是工具栈的一部分该任务与工作流编排无关说明识别数据来源、时间表和依赖关系。设计具有明确所有权和重试机制的幂等任务。实现具有可观测性和告警钩子的DAG。在预发布环境中进行验证并记录操作手册。有关详细的模式、清单和模板请参阅resources/implementation-playbook.md。安全未经批准避免更改生产DAG计划。仔细测试回填和重试以防止数据重复。资源resources/implementation-playbook.md查看详细的模式、清单和模板。限制仅当任务明确符合上述描述的范围时才使用此技能。不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。如果缺少所需的输入、权限、安全界限或成功标准请停下来并要求澄清。
name: airflow-dag-patternsdescription: “Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.”risk: safesource: communitydate_added: “2026-02-27”Apache Airflow DAG 模式适用于 Apache Airflow 的生产就绪模式包括 DAG 设计、操作符、传感器、测试和部署策略。使用此技能时使用 Airflow 创建数据管道编排设计DAG结构和依赖关系实现自定义操作符和传感器本地测试 Airflow DAG在生产环境中设置 Airflow调试失败的 DAG 运行使用此技能时请勿你只需要一个简单的定时任务或 shell 脚本Airflow 不是工具栈的一部分该任务与工作流编排无关说明识别数据来源、时间表和依赖关系。设计具有明确所有权和重试机制的幂等任务。实现具有可观测性和告警钩子的DAG。在预发布环境中进行验证并记录操作手册。有关详细的模式、清单和模板请参阅resources/implementation-playbook.md。安全未经批准避免更改生产DAG计划。仔细测试回填和重试以防止数据重复。资源resources/implementation-playbook.md查看详细的模式、清单和模板。限制仅当任务明确符合上述描述的范围时才使用此技能。不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。如果缺少所需的输入、权限、安全界限或成功标准请停下来并要求澄清。
平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
