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Skill: auto-port custom columns to plugin packages

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
48/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python
Área
tooling

Línea de trabajo

Comienza revisando docs/plugins/example.md y tests_e2e/.../plugins/column_generator/ como plantillas de estructura y, después, inspecciona la estructura de .agents/skills/. Define la skill /port-to-plugin para una columna personalizada, cubriendo ambas estrategias de generación, el aplanado de parámetros y la reescritura de models. La tarea está terminada cuando el paquete generado se puede instalar, se descubre su punto de entrada data_designer.plugins y un scaffold de pruebas cubre la transformación.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

enhancement

Problem

Custom columns (@custom_column_generator) are convenient for local/notebook use but hit a hard wall when users need serialization - the generator function serializes to just its __name__, so configs can't round-trip through YAML/JSON. The recommended path is to rewrite as a plugin, but the transformation is mechanical and the boilerplate is easy to get wrong.

Proposal

Add a /port-to-plugin Claude Code skill (.agents/skills/) that takes a Python file containing one or more @custom_column_generator functions and scaffolds a complete, installable plugin package.

Transformation mapping
Custom column Plugin
@custom_column_generator(required_columns=..., side_effect_columns=...) required_columns / side_effect_columns properties on config class
generator_params: BaseModel fields Promoted to config class fields
model_aliases decorator arg Config field + resource_provider.model_registry access in impl
Function body with row param ColumnGeneratorCellByCell.generate()
Function body with df param ColumnGeneratorFullColumn.generate()
GenerationStrategy choice Base class selection
Output structure

Given /port-to-plugin path/to/my_workflow.py:

data-designer-<name>-plugin/
  src/<package_name>/
    __init__.py
    config.py        # SingleColumnConfig subclass with Literal discriminator
    impl.py          # ColumnGenerator{CellByCell,FullColumn} subclass
    plugin.py        # Plugin() registration object
  pyproject.toml     # Entry point under data_designer.plugins
Scope
  • Single custom column per invocation (v1), multi-column bundling as a follow-up
  • Rewrites models parameter access to self.resource_provider.model_registry
  • Flattens generator_params into config fields
  • Uses docs/plugins/example.md and tests_e2e/.../plugins/column_generator/ as scaffolding templates
Why a skill and not a CLI command

The transformation requires understanding intent (naming the discriminator, choosing config field types, handling edge cases in function bodies). An LLM-backed skill can make judgment calls that a rigid code generator can't, while the plugin structure is constrained enough that the output is verifiable.

Acceptance criteria

  • Skill file at .agents/skills/port-to-plugin/
  • Handles cell-by-cell and full-column strategies
  • Handles generator_params flattening
  • Handles models parameter rewriting
  • Generated plugin installs and passes data_designer.plugins entry point discovery
  • Includes a test scaffold
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.3k
Forks
227
Merge medio
21 h 56 min
PR fusionados (30 d)
64

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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