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v1.0.1 — Primer release estable (GA)

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@berriosb berriosb released this 15 Sep 20:06
· 13 commits to main since this release
v1.0.1
2e9bce9

data-analytics-agents v1.0.1 — Primer release estable

Toolkit multi-CLI de personas y skills para flujos de trabajo de data analytics.

Esta es la primera versión GA (1.0.x) del toolkit. Cubre el ciclo end-to-end del data analyst: perfilado y limpieza de datos tabulares, exploración y validación de SQL sobre warehouses cloud, visualización y reporting ejecutivo, y modelado supervisado. Instalable con un solo comando en OpenCode, Claude Code, Codex y Antigravity CLI.

Highlights

  • 5 personas + 20 skills distribuidas como markdown + snippets Python pre-aprobados. Auto-descubiertas por los 4 CLIs soportados via AGENTS.md + frontmatter.
  • Multi-CLI install via npx data-analytics-agents install --all (symlinks idempotentes, sin copy-paste).
  • Cloud warehouses: Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks (Spark SQL). Snippets dialecto-aware (DATE_TRUNC, IFF/IF/CASE, TRY_CAST/SAFE_CAST, backticks vs comillas).
  • Guardrails de seguridad built-in: sql-write modo conservador bloquea DROP/UPDATE/DELETE/TRUNCATE/ALTER, audit-log redacta PII (emails, RUTs CL, teléfonos, tarjetas) automáticamente.
  • 161 unit tests sobre los snippets de skills (make test-unit), más smoke tests de los examples (make test).

Instalación

npm install --save-dev data-analytics-agents
npx data-analytics-agents install --all

O vía clone directo:

git clone https://github.com/berriosb/data-analytics-agents.git
cd data-analytics-agents
make install-all

Cambios desde v0.9.0

Added

  • docs/architecture.md — mapa mental de las 5 personas + 20 skills con diagramas Mermaid de triaje/handoffs y grafo de referencia de skills.
  • Unit tests sobre snippets de skills (make test-unit) — 161 tests cubriendo api-builder, audit-log, excel-formulas, report-export, sql-cloud-warehouse, sql-write. Happy path + edge cases + guardrails de seguridad.
  • identifier_quote() snippet en sql-cloud-warehouse — entrecomilla identificadores según dialecto (backticks para BigQuery/Databricks, comillas dobles para Snowflake/Redshift).
  • docs/notes/databricks-coverage.md — review técnico del dialecto Databricks con cobertura actual + 7 gaps priorizados.
  • CHANGELOG.md con release notes estructuradas (Keep a Changelog + SemVer) y roadmap a v1.0 marcado al día.
  • prepublishOnly script en package.json que corre clean-cache + make test-unit + install --list antes de cualquier publish (guardrail contra publicar con caches stale o tests rojos).

Changed

  • PRDs flippeados a Accepted — los 7 PRDs reflejan el estado real (las skills existen, los ADRs están aceptados).
  • audit-log/redact.py — credit_card se matchea antes que phone_cl (un PAN de 16 dígitos se redactaba parcialmente como teléfono; ahora se redacta entero).
  • sql-write/validate.py — SQL con solo comentarios ahora se detecta como vacío (antes pasaba silenciosamente como válido).

Fixed

  • "4 personas" → "5 personas" en AGENTS.md y README.md (drift desde que se sumó using-data-analytics-agents).

Documentation

  • Cross-link de docs/architecture.md desde AGENTS.md y README.md.
  • docs/README.md agrega índice de arquitectura y sección de notes.
  • README reorganiza la sección de "Tests" para distinguir smoke vs unit tests.
  • README agrega badge npm version + GitHub.

Quickstart

# Después de instalar las personas/skills en tu proyecto, invoca un agente:
opencode -m <model> --agent data-explorer "Perfilá examples/ventas_sample.csv y pará."
codex -m <model> --agent sql-analyst exec "Top 5 clientes por revenue desde examples/notes_example.sqlite."
claude -m <model> --agent reporting-analyst "Tendencia mensual de revenue, salida a ./reports/."

# O vía "act as" en el prompt (funciona sin instalar agentes, lee AGENTS.md como contexto):
opencode -m <model> "act as data-explorer. Perfilá el CSV y pará."

Para el mapa completo de qué skill carga cada agente y cómo se conectan las personas, ver docs/architecture.md.

Out of scope para v1.0 (planeado para v1.x)

  • data-engineer (ingesta APIs / S3 / scraping). ADR-003 cuando haya demanda.
  • make doctor preflight (UX helper).
  • QUALIFY clause snippet para Databricks (gap G2 del review).
  • OAuth2 / service accounts para cloud warehouses.
  • Modo "full" de sql-write (DROP/UPDATE/DELETE con rollback script).
  • Unit tests sobre los 14 skills sin recetas/ (requiere extraer snippets de markdown a código).

El detalle completo de cada gap vive en CHANGELOG.md sección "Out of scope para v1.0".

Compatibilidad

  • Node: >=18 (probado en 22.x).
  • Python: >=3.10 (los snippets de skills; las peer-deps opcionales documentadas en requirements-dev.txt).
  • CLIs soportados: OpenCode, Claude Code, Codex, Antigravity CLI (agy).

Créditos

—

Full Changelog: https://github.com/berriosb/data-analytics-agents/blob/v1.0.1/CHANGELOG.md

Assets 2
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