config/agents/skills/databricks-steering-sync/SKILL.md
Databricks Workspace とローカルの steering ドキュメントを同期する。 push(ローカル → Databricks)と pull(Databricks → ローカル)の両方向に対応。 pull 時は diff を解釈してローカルファイルにマージする。 Use when: - steering ドキュメントを Databricks Genie Code に同期したいとき - Databricks 上の変更をローカルに取り込みたいとき - ユーザーが「databricks に同期」「Genie に push」「pull して」と言ったとき
npx skillsauth add kumewata/dotfiles databricks-steering-syncInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
ローカルの steering ドキュメント(~/.local/state/steering/)を Databricks Workspace に同期する。
databricks CLI がインストール済みで認証が完了していること~/.claude/scripts/sync-to-genie.shローカルの steering ドキュメントを Databricks Workspace にアップロードする。
# 差分同期(デフォルト)
~/.claude/scripts/sync-to-genie.sh <steering-dir>
# 完全同期(リモート側で削除されたファイルもローカルの削除を反映する)
~/.claude/scripts/sync-to-genie.sh --full <steering-dir>
# dry-run(実際にはアップロードしない)
~/.claude/scripts/sync-to-genie.sh --dry-run <steering-dir>
<steering-dir> は ~/.local/state/steering/<owner--repo>/<task-dir>/ 形式。
Databricks Workspace の変更をローカルに取り込む。
~/.claude/scripts/sync-to-genie.sh --pull <steering-dir>
unified diff が stdout に出力される。差分がなければ「No differences」と報告される。
diff 出力を解析し、以下のマージ戦略に従う:
~/.claude/scripts/sync-to-genie.sh <steering-dir>
リモートが正しいとわかっている場合:
~/.claude/scripts/sync-to-genie.sh --pull --force <steering-dir>
バックアップが <steering-dir>.bak.<timestamp> に自動作成される。
リモートのファイル一覧のみ確認:
~/.claude/scripts/sync-to-genie.sh --pull --dry-run <steering-dir>
Genie Code 用の SKILL.md を Databricks Workspace にデプロイする:
# 単一スキルをデプロイ
~/.claude/scripts/sync-to-genie.sh --init [skill-name]
# ~/.claude/genie-skills/ 配下の全スキルを一括デプロイ
~/.claude/scripts/sync-to-genie.sh --init-all
--watch はフォアグラウンドプロセスとして動作するため、エージェントからの利用には不向き。都度 push を推奨*.md ファイルのみ(SKILL.md と handoff-* は除外)--profile <name> で Databricks CLI プロファイルを指定可能development
Generate a private monthly Codex usage and workflow insights report from local ~/.codex/sessions JSONL without exposing raw transcripts. Use when the user explicitly asks for $codex-insights, Codex insights, monthly AI-agent usage review, or a Codex replacement for Claude Code /insights.
tools
Use when creating a new skill or making a substantial change to an existing skill and you also need to design, update, or review Waza-based executable evaluations. This includes deciding whether Waza is warranted, mapping `evals.json` cases into Waza tasks, choosing fixtures and graders, selecting a valid model with `waza models --json`, and running a local-first `waza run` workflow. Do NOT use for installing the Waza CLI itself or for general skill-authoring advice that does not involve Waza; use `skill-creator` for skill design and this skill for the Waza execution layer. Trigger especially when the user mentions Waza, `waza run`, `waza models`, executable evals, compare, graders, fixtures, or wants to validate a skill change with model-backed evaluation.
tools
Use when the user wants Codex to ask Claude Code for a second opinion or review on code, docs, diffs, PR changes, or design notes without modifying files. This delegates bounded review-only analysis through the Claude Code CLI (`claude -p`). Do NOT use for implementation or file edits; keep this skill review-only. Trigger especially when the user says ask Claude, ask Claude Code, cc-delegate, Claude review, second opinion from Claude, compare Codex and Claude, or review this diff/document with Claude Code.
tools
Airflow DAG development skill for writing, reviewing, testing, and debugging Apache Airflow workflows. Use whenever the user mentions Airflow, DAGs, tasks, operators, sensors, schedules, retries, catchup, DAG import errors, DAG parse performance, or workflow orchestration in Python. Also use for Amazon MWAA / Managed Workflows for Apache Airflow work, including MWAA DAG deployment, requirements.txt, plugins.zip, aws-mwaa-docker-images, S3 DAG folders, CloudWatch logs, and MWAA-specific dependency or IAM issues.