AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/Решение Google Cloud: рабочий процесс data science для agentic AI

Решение Google Cloud: рабочий процесс data science для agentic AI

Designs a tailored multi-product agentic data science architecture on Google Cloud that incorporates opinionated best practices. Use when architecting multi-product solutions for agent-based data analytics or ML workloads. Don't use for simple queries, non-agentic pipelines, general cloud reviews, or writing agent code.

GOGoogle official Дизайн

Что делает навык

Навык проектирует индивидуальную мультипродуктовую агентную архитектуру для задач Data Science в Google Cloud, следуя рекомендациям лучших практик. Он охватывает полный цикл от сбора требований до валидации развертывания, используя специфические паттерны проектирования агентов.

Когда применять

  • Проектирование сложных мультиагентных систем для аналитики данных в Google Cloud
  • Разработка архитектуры рабочих нагрузок ML с использованием Vertex AI и Gemini Enterprise Agent Platform
  • Создание планов развертывания и инфраструктуры как кода (Terraform) для агентных решений
  • Валидация развернутых решений на соответствие требованиям безопасности и производительности

Как работает

  1. Фаза 1: Сбор требований через уточняющие вопросы, выявление компонентов и генерация технического декомпозиции с подтверждением пользователя.
  2. Фаза 2: Выбор паттерна проектирования агента (Coordinator, Single-agent и др.), маппинг компонентов на продукты Google Cloud, создание диаграммы архитектуры в Mermaid и формирование руководства solution-architecture-guide.md.
  3. Фаза 3: Генерация кода инфраструктуры как кода (Terraform), инструкций по развертыванию и проверка требований (API, IAM) с утверждением плана пользователем.
  4. Фаза 4: Определение проверок валидации (dry-run, сетевые пути, безопасность), генерация скриптов проверки и помощь в финальной валидации решения.

Примеры запросов агенту

Спроектируй мультиагентную архитектуру для анализа данных в Google Cloud с использованием Vertex AI и Gemini Enterprise Agent Platform.
Разработай план развертывания агента Data Science на Cloud Run с использованием ADK и AlloyDB, включая Terraform-код.
Валидируй развернутую инфраструктуру агента: проверь сетевые пути, правила брандмауэра и IAM-политики.

Что понадобится

  • Доступ к документации Google Cloud (Data science workflow with AI agents, Multi-agent AI system in Google Cloud и др.)
  • Инструменты для генерации кода (Terraform) и выполнения команд (gcloud, curl)
  • Ссылки на референсные ресурсы: /references/product-mapping.md, /references/design-recommendations.md, /assets/output-template.md

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «google-cloud-solution-agentic-ai-data-science-workflow» из репозитория: # https://github.com/google/skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r google-cloud-solution-agentic-ai-data-science-workflow/ ~/.claude/skills/google-cloud-solution-agentic-ai-data-science-workflow/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.