pltr-cli
Zarządzaj Palantir Foundry z poziomu linii poleceń – zapytania, datasety, orchestracja
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Umożliwia pracę z Palantir Foundry za pośrednictwem CLI pltr. Obsługuje ponad 100 poleceń do zarządzania datasetami, wykonywania zapytań SQL, pracy z ontologiami, zarządzania orchestracją, folderami i projektami oraz operacji administracyjnych. Kompatybilny z Python 3.9–3.12 i SDK Foundry 1.69.0+. Idealne narzędzie dla analityków i inżynierów danych pracujących z Foundry.
Jak używać
Upewnij się, że masz zainstalowany Python 3.9 lub nowszy oraz pltr-cli w wersji 0.12.0 lub wyższej. Zainstaluj wymagane zależności, w tym foundry-platform-sdk w wersji 1.69.0 lub nowszej.
Zidentyfikuj RID (Resource Identifier) zasobu, z którym chcesz pracować. RID-y mają format zależny od typu: datasety używają
ri.foundry.main.dataset.{uuid}, folderyri.compass.main.folder.{uuid}, orchestracjari.orchestration.main.build.{uuid}. Większość poleceń wymaga podania RID-u.Aby pracować z datasetami, użyj poleceń do pobierania informacji, listowania plików, pobierania danych lub zarządzania gałęziami i transakcjami. Na przykład możesz pobrać metadane datasetu lub listę zawartych w nim plików.
Do wykonywania zapytań SQL użyj dedykowanych poleceń do uruchamiania zapytań, eksportowania wyników i zarządzania asynchronicznymi zapytaniami. Pozwala to na szybkie analizowanie danych bez opuszczania terminala.
Dla operacji administracyjnych i zarządzania strukturą Foundry (użytkownicy, grupy, role, foldery, projekty) skorzystaj z poleceń systemowych. Możesz także zarządzać połączeniami zewnętrznymi i importami danych.
W przypadku zaawansowanych scenariuszy pracuj z ontologiami, streamami danych, modelami ML lub agentami AI – skill obsługuje ponad 100 poleceń obejmujących wszystkie główne obszary Foundry.
Podobne skille
skill-installer
autor: openai
stock-analyzer
autor: FrancyJGLisboa
skill-creator
autor: anthropics
market-research-reports
autor: davila7
claude-automation-recommender
autor: anthropics
arxiv-search
autor: langchain-ai