Airflow DAG 任务编排

原名：airflow-dag-patterns

按依赖、重试、传感器和数据区间设计 DAG，让批处理状态可追踪。

中文 Skills 技能说明

OPC 需要每天整理业务数据时，可让开发岗位数字员工与数据整合专员制定编排。提供任务依赖、运行窗口、Airflow 版本和失败规则，技能安排 operators、sensors、幂等及测试，交付 DAG 草稿和运行验收表。它侧重 DAG 设计，与已有 Airflow 运维技能互补，不会自动接入 CEOFans 任务系统。桌面端需自有 Airflow 和数据权限，补跑与并发先限制成本，真实写库、外发和生产启用必须人工批准。

上游能力依据

上游原始适用说明：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.

上游 SKILL.md 主要章节（保留原文标题）：

When to Use This Skill
Core Concepts
1. DAG Design Principles
2. Task Dependencies
Quick Start
Detailed patterns and worked examples
Best Practices
Do's
Don'ts

使用边界

先确认数据口径、只读或写入权限以及备份方案。查询结果需要说明范围，任何结构或数据变更都应先预览并人工确认。

作者、翻译与许可证

原作者: Seth Hobson（wshobson）与 agents contributors
中文翻译: CEOFans翻译
许可证: MIT
上游来源: https://github.com/wshobson/agents/tree/46891e7e60da0e52baf1050b7b6391b64e84c6d9/plugins/data-engineering/skills/airflow-dag-patterns

适用范围

平台：linux、macos、windows；标签：数据与数据库、Airflow DAG 任务编排、开源技能

安全提示

基础静态扫描不等于绝对安全。技能可能调用命令、浏览器、云服务或本地文件，请在最小权限环境中使用，高风险操作必须人工确认。

如发现侵权、许可证或安全问题，可在本页前台提交投诉，管理员复核后可立即下架。