dbt-labs/dbt-agent-skills

dbt‑Agent‑Skills – dbt の AI 搭載ヘルパー

概要 – 大規模言語モデルエージェント（Claude、Cursor、OpenAI、Gemini など）が dbt 関連タスクを自動的に実行できるようにする Agent Skills のライブラリです。各スキルは、ユーザーの自然言語リクエストがその目的に一致したときにエージェントがロードできる、プロンプト、スクリプト、メタデータの小さなバンドルです。

重要性 – dbt（データビルドツール）は、チームが分析パイプラインを構築、テスト、文書化するための事実上の標準です。dbt アクションを AI エージェントスキルとして公開することで、開発者は LLM に 「モデルにユニットテストを追加して」 や 「dbt MCP サーバーを設定して」 と依頼でき、エージェントが適切な dbt コマンドを実行し、SQL を生成し、ファイルを編集します。ユーザーが低レベルの CLI 構文を書く必要はありません。

主要コンポーネント

• スキルバンドル – dbt（日常の分析エンジニアリング）、dbt‑migration（一度きりのアップグレード）、dbt‑extras（例：Mermaid DAG 図）。
• インストール – Claude Code、Vercel Skills CLI、Tessl、または通常の dbt パッケージ（dbt deps）を介して。リポジトリは、プロジェクトの packages.yml に追加できる 3 つの独立した dbt パッケージを公開しています。
• サポートされるエージェント – Agent Skills 仕様 を実装する任意の AI 製品。Claude、Cursor、GitHub Copilot、Gemini、OpenAI、dbt Wizard CLI を含みます。
• スキルカタログ – 例：
  • using-dbt-for-analytics-engineering – モデルの構築/変更、デバッグ、ソースの探索。
  • adding-dbt-unit-test – TDD スタイルのテストを生成。
  • building-dbt-semantic-layer – MetricFlow メトリクス/ディメンションを作成。
  • working-with-dbt-mesh – コントラクト、バージョン、クロスプロジェクト参照を管理。
  • troubleshooting-dbt-job-errors – プラットフォーム障害を診断。
  • migrating-dbt-core-to-v2 などの移行スキル。

仕組み – スキルは 手動のスラッシュコマンドではありません。インストール後、エージェントはユーザーのプロンプトを監視し、一致を検出すると、関連するスキルを自動的にロードして、定義されたワークフロー（プロンプト → スクリプト → dbt CLI 呼び出し → 応答）を実行します。

はじめに – マーケットプレイスエントリ（/plugin marketplace add dbt-labs/dbt-agent-skills）をインストールし、次に目的のスキルセット（/plugin install dbt@dbt-agent-marketplace）をインストールします。Claude 以外のエージェントの場合は、Vercel CLI（npx skills add …）または Tessl（tessl install …）を使用します。インストール後、dbt_project.yml で ai_provider を設定して、どのエージェントがスキルをロードするかを dbt に指示します。

対象ユーザー – すでに dbt を使用しており、CLI コマンドを入力する代わりに LLM と話すことで日常タスクを高速化したいデータアナリスト、分析エンジニア、プラットフォームエンジニア。

ライセンスとコミュニティ – リポジトリの LICENSE に基づくオープンソース。プルリクエストによる貢献を歓迎します。プロジェクトは、イシュートラッカー、ディスカッションフォーラム、スキルバリエーションの A/B テスト用の評価ハーネスを維持しています。