data-quality-checks

Design the data quality checks for a table or pipeline across the standard dimensions. Use when asked to add data quality tests, define DQ checks, catch bad data before it hits dashboards, or set up m

SKILL.md

GitHub

data-quality-checks

Работа в Codex

Прочитай предметную процедуру, затем только нужные разделы ресурсов; пути разрешай от содержащего их файла. Соблюдай AGENTS.md, цель, стек и полномочия пользователя. Навык не разрешает создание агентов, hooks или фоновые действия. Инструменты Claude — обозначения исходной платформы: используй реальные API Codex, не подменяй CLI механически. Недоступные зависимости укажи; MCP подключай штатно. До запуска скрипта проверь его код, зависимости, пути и побочные эффекты. Примеры не подтверждают факты; актуальные API и тарифы проверяй по официальным источникам. Уточняй существенное, обратимые действия в рамках задачи выполняй сам.

Требования к результату

Produces a checks plan across completeness, validity, uniqueness, freshness, consistency, and accuracy — each with the rule, severity, and where it runs (dbt test / Great Expectations / SQL assertion).