init – AI Agent 项目初始化配置 Skill
init 是用于初始化和管理 astronomer/agents 仓库中项目配置与依赖的 Skill，适合需要为 Agent 项目搭建标准化开发环境和目录结构的场景。
Astronomer
airflow-plugins – Airflow 插件开发 Skill
airflow-plugins 是帮助 AI Agent 编写和审核 Apache Airflow 插件与 Provider 的 Skill，适用于扩展 Airflow 连接、Hook、Operator 及传感器等集成组件的开发场景。
delegating-to-otto – 任务委托给 Otto Skill
delegating-to-otto 是让 AI Agent 在 Astronomer 的 Airflow 相关工作中把任务委托给 Otto 助手的 Skill，适合需要自动排查 Airflow 环境问题、获取运维建议或执行常规管理操作的场景。
blueprint – Agent 架构蓝图设计 Skill
blueprint 是用于把复杂任务或需求拆解成结构化步骤与执行方案的规划型 Skill，适合 AI Agent 在动手前梳理思路、明确流程并生成可落地的行动计划。
troubleshooting-astro-deployments – Astro 部署故障排查 Skill
troubleshooting-astro-deployments 是用于帮助 AI Agent 排查和解决 Astronomer 平台上 Airflow 部署问题的运维型 Skill，适合处理部署失败、环境异常和 DAG 运行报错等场景。
deploying-airflow – Airflow 部署 Skill
deploying-airflow 是指导 AI Agent 将 Apache Airflow 部署到生产环境的 Skill，涵盖容器化、Kubernetes 部署与配置管理，适合需要搭建和运维 Airflow 数据管道的工程师。
cosmos-dbt-fusion – dbt 项目数据编排 Skill
cosmos-dbt-fusion 是指导 AI Agent 在 Astronomer 的 Cosmos 平台上配置和使用 dbt Fusion 引擎的 Skill，适合需要在 Airflow 中运行 dbt 项目、借助新一代 dbt 引擎提升转换任务执行效率的数据工程师。
managing-astro-deployments – Astro 部署管理 Skill
managing-astro-deployments 是用于指导 AI Agent 管理 Astronomer 平台 Astro 部署的运维型 Skill，可帮助完成部署配置、版本发布及相关运行状态管理，适合使用 Astro 编排 Airflow 工作流并需要自动化部署操作的场景。
setting-up-astro-project – Astro 项目初始化搭建 Skill
用于指导 AI Agent 正确设置和初始化 Astro 项目的 Skill，涵盖创建项目、配置开发环境与集成适配器等典型流程，适合需要快速启动 Astro 前端项目的开发场景。
tracing-upstream-lineage – 数据上游血缘追踪 Skill
tracing-upstream-lineage 是用于帮助 AI Agent 沿数据管道向上游追溯数据来源与血缘关系的 Skill，适合排查数据异常根源、定位上游依赖和分析字段来源等数据治理场景。
warehouse-init – 数据仓库初始化 Skill
warehouse-init 是帮助 AI Agent 完成数据仓库项目初始化配置的脚手架类 Skill，主要用于创建和设置仓库项目的基础结构、依赖与配置，让数据仓库能够快速进入可开发和可运行状态。
cosmos-dbt-core – dbt 项目编排与转换 Skill
cosmos-dbt-core 是指导 AI Agent 在 Astronomer 的 Cosmos 平台上运行和编排 dbt Core 项目的 Skill，适合需要将 dbt 数据转换任务接入 Airflow 工作流的分析工程师和数据团队。
tracing-downstream-lineage – 下游数据血缘追踪 Skill
tracing-downstream-lineage 是用于指导 AI Agent 沿数据管道追踪下游血缘关系的 Skill，帮助定位某个数据集、表或字段变更后会影响哪些下游任务与资产，适合数据工程和数据质量排查场景。
creating-openlineage-extractors – OpenLineage 提取器开发 Skill
creating-openlineage-extractors 是指导 AI Agent 为数据源开发 OpenLineage 提取器的 Skill，用于从 Airflow、Spark、dbt 等数据处理任务中采集血缘元数据并发送到 OpenLineage 兼容后端，适合构建数据血缘追踪管道的工程师。
airflow-hitl – Airflow 人工审批与干预 Skill
airflow-hitl 是让 AI Agent 在 Apache Airflow 工作流中处理人工审批与人工介入环节的 Skill，适合需要在自动化数据管道里插入人工确认、审核或干预步骤的场景。
testing-dags – Airflow DAG 测试 Skill
testing-dags 是帮助 AI Agent 测试 Apache Airflow DAG 的 Skill，覆盖 DAG 解析、任务依赖验证和本地运行检查，适合在提交或部署前排查 DAG 导入错误与调度问题。
annotating-task-lineage – 数据任务血缘标注 Skill
annotating-task-lineage 是用于指导 AI Agent 在 Airflow 项目中为任务与数据集标注数据血缘关系的开发型 Skill，适合需要梳理和记录数据流转依赖的工程师。
checking-freshness – 代码库新鲜度检查 Skill
checking-freshness 是用于核查代码、依赖或文档是否仍然保持最新状态的审查型 Skill，适合在维护项目时判断内容是否过时并决定是否需要更新。
managing-astro-local-env – Astro 本地开发环境管理 Skill
managing-astro-local-env 是用于管理 Astronomer 软件本地 Airflow 开发环境的 Skill，帮助 AI Agent 在本地启动、配置和调试 Astro 项目并运行 Airflow 工作流。
debugging-dags – Airflow DAG 调试与故障排查 Skill
debugging-dags 是帮助 AI Agent 诊断和修复 Apache Airflow DAG 运行错误的 Skill，可在 DAG 解析失败、任务报错或调度异常时定位问题原因并给出修改建议。
migrating-airflow-2-to-3 – Airflow 2 迁移至 3 Skill
migrating-airflow-2-to-3 是指导 AI Agent 将 Airflow 2 的 DAG、Operator 与配置迁移到 Airflow 3 的升级型 Skill，适合需要把现有数据管道代码平滑迁移到新版平台的开发者。
analyzing-data – 数据探索与分析 Skill
analyzing-data 是用于指导 AI Agent 完成数据分析任务的 Skill，涵盖数据加载、清洗、探索与结果解读等环节，适合需要对结构化数据进行分析并得出结论的场景。
airflow – 数据管道工作流编排 Skill
Astronomer 的 airflow 技能用于指导 AI Agent 编写、调试和运行 Apache Airflow 数据管道，适合构建、调度和排查 DAG 与任务流程的数据工程场景。