📦 Airflow Read-Only Skill — Airflow只读查询

v0.1.0

通过Apache Airflow REST API `/api/v2` 以只读方式列出DAG、运行实例及任务,禁止任何修改或写入操作。

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kansodata 头像by @kansodata (Marcos CF.)
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最后更新
2026/4/9
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OpenClaw
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medium confidence
该技能的指令与只读Airflow检查器一致:仅引用列出/查询 API 及外部 OpenClaw 插件,但依赖未在注册元数据中声明的外部插件与 Airflow 凭据。
评估建议
此技能用于只读 Airflow 检查看似一致,但安装前:1) 验证 @kansodata/openclaw-airflow-plugin 为可信包(仓库/主页/源码),技能元数据未声明该依赖。2) 确认 Airflow bearer token(或其他凭据)的提供方式及只读作用域。3) 若无法审查插件代码,将未声明依赖视为风险,先在非生产环境测试。4) 建议发布者更新元数据,声明插件依赖及凭据路径,以提升安全信心。...
详细分析 ▾
用途与能力
名称与描述声明只读 Airflow 检查,SKILL.md 仅指示通过特定工具列出 DAG、运行与任务实例。需 OpenClaw 插件访问 /api/v2 合理。注意:清单未声明插件依赖或主凭据名,尽管 SKILL.md 明确要求存在 bearer token 或等效凭据。
指令范围
SKILL.md 严格限定只读操作,仅映射三项插件工具(airflow.list_dags、airflow.list_dag_runs、airflow.list_task_instances)。禁止凭据即兴操作、写入或读取无关文件,也不向意外端点传输数据。
安装机制
纯指令型技能,无安装规范或捆绑代码,因此技能本身不会写入磁盘。SKILL.md 引用外部插件(@kansodata/openclaw-airflow-plugin),但该依赖未在注册元数据中声明或强制。
凭证需求
技能元数据未声明所需环境变量,但 SKILL.md 要求现有认证(如 bearer token)及有效插件配置。技能应声明期望的凭据名或配置路径(或明确由插件提供)。验证插件如何获取/存储凭据,并确认 token 为只读作用域。
持久化与权限
always 为 false,技能由用户调用,不请求系统级持久化或提权,运行时指令明确禁止写入 Airflow,因此无异常持久化或权限提升。
安全有层次,运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv0.1.02026/4/9

初始版本:通过 REST API 为 Apache Airflow 提供只读访问。 - 支持列出可用 DAG、特定 DAG 的 DAG 运行及运行中的任务实例。 - 仅使用以下工具:`airflow.list_dags`、`airflow.list_dag_runs`、`airflow.list_task_instances`。 - 强制严格只读操作,不支持变更动作。 - 对缺失配置或认证提供清晰错误处理。 - 输出简洁、可操作,并引用确切标识符。

Pending

安装命令

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官方npx clawhub@latest install kansodata-airflow-readonly
镜像加速npx clawhub@latest install kansodata-airflow-readonly --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

目的

本技能允许通过 Stable REST API /api/v2 以只读模式查询 Apache Airflow,专为运营检查与诊断设计,不对 DAG、run 或 task 执行任何变更操作。

何时使用本技能

在以下场景使用本技能:
  • 列出可用 DAG。
  • 查看某个 DAG 的执行(DAG runs)。
  • 查看某个 DAG run 内的 task instances。

请勿用于:

  • 触发 DAG 执行。
  • 暂停、恢复、删除或修改资源。
  • 更改 Airflow 配置。

前置条件

使用前请确认:
  • 插件 @kansodata/openclaw-airflow-plugin 已在 OpenClaw 安装并启用。
  • 存在有效的 Airflow 主机连接配置。
  • 拥有有效的认证(如 bearer token)以访问 /api/v2

若缺少配置或凭证,请明确报告,不得自行编造数值。

可用工具(精确映射)

本技能仅使用插件中的以下工具:
  • airflow.list_dags
  • airflow.list_dag_runs
  • airflow.list_task_instances

不要假设或提及其他工具。

推荐流程

按以下顺序保持上下文与可追溯性:
  • airflow.list_dags 发现 DAG。
  • airflow.list_dag_runs 查询该 DAG 的执行,使用精确 dag_id
  • airflow.list_task_instances 查询该 run 的 tasks,使用精确 dag_iddag_run_id

若某步无数据返回,请报告结果并停止链式调用,直至确认正确标识符。

操作规则

  • 严格保持只读行为。
  • 不承诺任何写入或状态变更操作。
  • 数据缺失时不假设状态。
  • 使用精确标识符(dag_iddag_run_id),不得自行规范化。
  • 提供简洁、可执行的回答。
  • 无结果时明确声明。
  • 出现认证或配置错误时如实报告。

限制与安全

  • 仅限对 Airflow /api/v2 的只读查询。
  • 禁止建议或模拟任何变更操作(trigger、pause、delete、patch、update)。
  • 遇到 auth/config/host 错误时,优先透明报告错误,而非猜测性回答。

期望输出风格

  • 开头给出简短摘要。
  • 适用时提供简短列表。
  • 存在时给出精确标识符。
  • 去除冗余与装饰性文字。

示例提示(中文)

  • “列出 Airflow 中可用 DAG,仅显示 dag_id 与状态。”
  • “针对 DAG daily_ingestion,按时间倒序列出最近 5 个 DAG runs。”
  • “在 daily_ingestion 的 DAG run scheduled__2026-04-08T03:00:00+00:00 中,列出 task instances 及其状态与耗时。”
  • “先查找包含 sales 的 DAG,再取最相关者,查看其最近运行,最后展示最近一次失败 run 的 tasks。”
  • “对 finance_etl 执行 airflow.list_dag_runs,若无结果请明确说明,勿自行推断错误。”
数据来源ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库