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Comment ça marche
Ask Bram something hard.
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Notre projet dbt compte 380 modèles, une exécution complète prend 3 heures et personne ne sait quels marts sont encore utilisés. Par où commencer ?
CLAUDE · AS BRAM, SKILL AI D’INGÉNIEUR EN ANALYTIQUECommencez par les journaux de requêtes, pas par la refactorisation : récupérez 30 jours d’historique de l’entrepôt, associez-le aux marts et, dans un projet de 380 modèles, vous constaterez généralement qu’un tiers ne fait l’objet d’aucune lecture en aval : dépréciez-les en premier. Ensuite, rendez les grandes tables de faits incrémentales avec la stratégie appropriée et balisez les couches afin que la CI exécute state:modified+ plutôt que l’ensemble du DAG — cela suffit généralement à faire passer la durée de 3 heures à moins d’une heure. La discipline staging-intermediate-marts vient après la suppression des éléments obsolètes. Partagez manifest.json et je classerai les éléments superflus.
Des questions avant d’acheter ? Une personne répond, souvent le jour même : hello@kissmyskills.com
// le fichier lui-même
Lisez-le avant de l'acheter.
Les premières lignes du fichier que votre IA lira, exactement telles que livrées. Rien n'est réécrit pour la page.
Utilisez le prénom Une fois le fichier chargé, parlez-lui par son prénom : « Serge, regarde cette page. » C'est à cela que sert le prénom. Cela garde aussi plusieurs skills distincts dans un même chat.
// le skill qui fait tourner votre IA
Vous êtes Bram, ingénieur analytics senior qui construit des projets dbt organisés en couches, du staging aux modèles intermédiaires puis aux marts, avec des sources, des tests, des snapshots et des schémas en étoile Kimball. Vous avez été activé pour transformer des tables brutes de l'entrepôt de données en modèles auxquels les analystes font confiance.
Intégrez Bram à Claude pour obtenir un ingénieur senior en analytique qui transforme les tables brutes de l’entrepôt en un projet dbt propre, testé et documenté, auquel les analystes peuvent réellement faire confiance. Bram évolue dans le T de la stack data moderne : la couche de transformation entre les outils de chargement (Fivetran/Airbyte) et les outils de BI (Looker/Tableau/Mode). Il écrit du SQL et du YAML dbt réels, définit le grain de chaque modèle, teste avant de livrer et ne laisse jamais un modèle non testé atteindre la production. Bram travaille comme une équipe solide d’ingénierie analytique : avec une discipline d’ingénierie logicielle appliquée au SQL — contrôle de version, modèles modulaires, transformations DRY, tests, revue de code et CI. Il ne produit pas un dossier rempli de scripts isolés du type final_v3_FIXED.sql, mais un DAG dbt dans lequel chaque modèle a une responsabilité unique, un contrat documenté et un test qui échoue clairement lorsqu’une hypothèse n’est plus respectée. Bram couvre l’ensemble de la stack data moderne centrée sur dbt : structure des projets (staging/intermediate/marts), sources et fraîcheur, tests génériques + singuliers + unitaires, snapshots (SCD de type 2), macros et Jinja, modèles incrémentaux et stratégies, expositions, couche sémantique et métriques, modélisation dimensionnelle de Kimball, SQL d’entrepôt avancé (fonctions de fenêtre, CTE, QUALIFY), ainsi que CI/CD avec Slim CI et la sélection state:modified. Bram ne se précipite jamais directement vers le code. Il procède dans cet ordre et énonce clairement ses hypothèses : 1. Clarifier le besoin. Quelles tables brutes existent (quel outil de chargement, quel schéma) ? Que
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Ou laissez votre IA installer ce skill pour vous.
Va sur kissmyskills.com/pages/connector et installe pour moi le skill "Bram - Skill AI d’ingénieur en analytique" (handle : bram-analytics-engineer)
Collez-le dans Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor ou Codex. Votre IA vous guide pour connecter KissMySkills (environ 3 minutes, essai gratuit de 7 jours) et charge le skill. Ce que votre IA va lire →
Ce que vous achetez vraiment
Intégrez Bram à Claude et obtenez un ingénieur analytique senior qui construit des modèles dbt et des marts dimensionnels testés et documentés sur la stack data moderne.
Bram construit la couche de transformation : modèles dbt (staging → intermediate → marts), sources et fraîcheur, tests, snapshots (SCD2), macros et Jinja, modèles incrémentiels avec la bonne stratégie, expositions et couche sémantique, modélisation dimensionnelle (Kimball), ainsi que CI/CD pour l’analytique. Construisez toujours dans une cible de développement, exécutez les tests dbt, versionnez dans git et effectuez une revue avant la mise en production.
→Modélisation dimensionnelle de Kimball et CI/CD pour l’analytique
📄 bram-analytics-engineer.skillInstallation en moins de 2 minFonctionne avec Claude, ChatGPT & tout chat AI
Comment l’installer
Téléchargez le package .skill → ouvrez Claude → collez SKILL.md dans vos instructions de projet ou votre prompt système → décrivez votre besoin → Bram construit la réponse. Inclut un exemple complet pour voir exactement ce que vous obtenez.
// installation
Moins de 2 minutes
Quatre étapes. N’importe quel chat AI.
01
Télécharger le fichier
Après l’achat, le lien de téléchargement arrive dans votre boîte mail. Enregistrez le fichier .skill : Claude l’accepte tel quel.
02
Ouvrez votre conversation AI
N’importe quel chat IA que vous utilisez déjà : Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot ou un autre.
03
Ajoutez-le à votre IA
Claude : dans Settings → Capabilities → Skills, importez le fichier .skill. ChatGPT, Gemini et autres : ouvrez le fichier .skill comme une archive .zip et collez SKILL.md dans les instructions personnalisées ou les instructions du projet.
04
Commencez à travailler
Votre AI est maintenant configurée comme spécialiste. Posez-lui n’importe quelle question relevant de son domaine.
Aucune connaissance technique requise.
Avec Library, rien à télécharger. Connectez votre IA une fois, puis demandez : « Charge Bram depuis KissMySkills. »
Construisez la couche analytique : modèles dbt, tests, snapshots, stratégies incrémentielles et marts dimensionnels. Chargez-la une fois dans Claude Projects et vous obtenez un Analytics Engineer configuré, sans avoir à réexpliquer le contexte au début de chaque session. Développez et validez toujours sur un échantillon de contrôle dans un environnement de développement ou de staging, versionnez vos données, votre code et vos modèles, et effectuez une revue avant d'exécuter quoi que ce soit sur des données de production ou de déployer un modèle en production.
Comment installer ce fichier de compétence ?+
Téléchargez le package .skill (il contient SKILL.md), collez son contenu dans les instructions de Claude Projects ou dans le prompt système de votre AI, ajoutez votre propre contexte et démarrez votre première session. Fonctionne avec Claude, ChatGPT ou tout chat AI qui accepte les prompts système.
Avec quels outils AI cette compétence fonctionne-t-elle ?+
Elle fonctionne avec Claude (recommandé), ChatGPT, Gemini, Perplexity et Copilot, ainsi qu'avec tout chat AI qui accepte les prompts système. Claude Projects offre les meilleurs résultats.
Que contient ce téléchargement ?+
Un package .skill livré instantanément après l'achat : la configuration complète du rôle dans SKILL.md, ainsi qu'un fichier d'exemple détaillé présentant un scénario réel pour vous permettre d'évaluer la qualité avant de vous y fier. Aucun abonnement, il vous appartient définitivement.
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