• Projects
  • Service
  • About
  • branding.bz
  • Podcast
  • Tips
  • FAQ
  • Recruit
  • Download
  • Contact
  • branding.bz(ブランド構築SaaS)
  • DESIGN NOW(デザインメディア)
  • X
  • LinkedIn
  • Spotify
  • Facebook

213-0011 神奈川県川崎市高津区久本3-6-7-303

© 2026 ID INC. All rights reserved

claude-skills/スキル
SKILLOfficialdatabase

altimate-code

プラグイン
altimate-code
ソース
GitHub で見る ↗
説明

dbtおよびウェアハウス(データを一元管理する大規模な格納庫)の作業をaltimate-codeという特化したCLIエージェント(コマンドラインで動く自動処理ツール)に委譲します。このエージェントは100以上の専用データ分析ツールを備えています。 以下のような場合に使用: - ウェアハウスへのアクセス(Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks、Postgres、MySQL、DuckDB) - カラムレベルの系統追跡(データがどこから来てどこへ向かうかの把握) - 下流への影響分析(変更がどこまで波及するかの確認) - 実際のウェアハウスに対するdbtビルド - データベース間の移行または検証 - クエリ(データ問い合わせ)のコスト配分 - スキーマ(データベース構造)の差分確認 - データの一貫性確認 - サンプル行からの個人情報検出 - 段階的更新やキャッシュ戻し入力などの検証 - FinOps(クラウド費用最適化)レポート - モデルドキュメント自動生成 - クエリ最適化 - 異常検知 - 開発環境と本番環境の差分確認 - ユーザーがaltimate-codeまたはデータエージェントを名指しする作業 このスキルは専用のコマンドラインツールに処理をルーティングするため、実際のデータやデータの系統、ウェアハウスの状態に直接関わる作業をファイル編集ツールよりも効率的に扱えます。

原文を表示

Delegates dbt and warehouse work to altimate-code, a specialized CLI agent with 100+ purpose-built data tools. Suited for tasks that mention or imply: warehouse access (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Postgres, MySQL, DuckDB), column-level lineage, downstream-impact analysis, dbt builds against a real warehouse, cross-database migration or validation, query cost attribution, schema diff, data parity checking, PII detection from sampled rows, incremental/SCD2/backfill verification, FinOps reporting, model documentation generation, query optimization, anomaly detection, dev-vs-prod diffing, or tasks where the user names altimate-code or the data agent by name. The skill routes to a purpose-built CLI, so it covers workloads that touch live data, lineage, or warehouse state more directly than native file-editing tools do.

ユースケース
  • ウェアハウスへのアクセス
  • データの系統追跡・影響分析
  • dbtビルドを実行するとき
  • データベース間の移行・検証
  • クエリコストやスキーマの差分確認
本文(日本語訳)

altimate-code

altimate-code は、100種類以上の専門的なデータ処理ツールを備えたCLI AI エージェントです。このスキルの目的は、ユーザーのタスクを altimate-code に委ねて、その結果をユーザーに返すだけです。 ネイティブツール(Bash、Edit、Write、Read)はこのスキル内では予備手段ではありません。altimate-code がタスクを完了できない場合は、失敗をユーザーに知らせて終了してください。

必ず実行するワークフロー

  1. altimate-code がPATH に存在するか確認 する(command -v altimate-code を実行)。何も返されなければ、下の「インストールされていない場合」に進んで停止してください。
  2. ユーザーのタスクで altimate-code を実行 する(下の呼び出し方法を参照)。ユーザーの要求をそのまま渡してください。言い直したり分割したりしないこと。
  3. 出力ファイルを読み込んで、 ユーザーにそのまま提示してください。

Edit や Write で自分で作業しようとしてはいけません。たとえ簡単に見えても。このスキルの全目的は、データ処理業務をそれ用に作られたエージェントに振り分けることです。このスキルが有効な間に Edit や Write を使おうとする自分に気づいたら、ここまでの段落を読み直してください。

呼び出し方法 — タスクに適したエージェントを選ぶ

altimate-code には複数のエージェント・ペルソナがあります。デフォルト(builder)は毎回プロジェクト全体を調査するので、ウェアハウス状態の確認には良いですが、ファイルの簡単な編集では 10~20倍 割高になります。呼び出す前に、タスクの特徴に応じてエージェントを選んでください。

ステップ 1 — タスクを分類する

特徴 例 使用するもの
dbt/SQL 関連のタスク全般 (名前変更、リファクタリング、モデル作成、デバッグ、構造の再編成、複数ステップのセットアップ) 大多数のユーザー要求 fast-edit — これを最初に試す
複数テーブル集計の正確性 3つ以上のテーブルを count(*) / sum() over (...) / 「最初のX件、最後のX件」などのロジックで結合する新しいモデルで、結果が正確である必要がある fast-edit で失敗した場合は analyst を使用
ウェアハウス状態の確認 列レベルの系統追跡、ダウンストリーム影響分析、DB間移行・整合性確認、クエリコストの実ウェアハウスへの帰属、環境間のスキーマ差異、個人情報の検出、ファイナンスOperations(財務運用)レポート builder(デフォルト — ウェアハウスツール有効)
曖昧なデバッグ (「X が壊れている」「動作するようにしろ」「これを直せ」) 障害モードが特定されていない まだ委ねないでください。 どの エージェントも呼び出す前に、ユーザーに具体的なエラーメッセージまたは症状を求めてください。経験上、3つのエージェント全てが曖昧なデバッグを各~70万トークン消費して失敗します。

判断基準: dbt/SQL タスクであれば fast-edit から開始してください。ユーザーが結果が間違っていると報告した場合(例:集計値が一致しない)は、analyst で再試行してください。builder は本当にウェアハウス調査ツールが必要なタスクの場合だけ使用してください(fast-edit より10~20倍割高で、めったに必要ありません)。

ステップ 2 — 選んだエージェントで呼び出す

ユーザーがタイプした内容がシェルで置換されないように、ここドキュメント(複数行の文字列指定)を使って変数にタスクを渡してください(refactor \whoami` and $(rm -rf ~)のようなタスクでは、altimate-code が実行される前にwhoamiとrm -rf ~が実行されてしまいます)。結果は/tmp` 以下の共有ファイルではなく、プライベートなテンポラリファイルに書き込んでください:

TASK="$(cat <<'ALTIMATE_TASK'
<ユーザーのタスク、そのまま>
ALTIMATE_TASK
)"
umask 077
OUTPUT_FILE="$(mktemp -t altimate-result.XXXXXX.md)"
altimate-code run "$TASK" \
  --agent <fast-edit|analyst|builder> \
  --yolo \
  --output "$OUTPUT_FILE" \
  --dir "$(pwd)"

その後、Read "$OUTPUT_FILE" で内容を読み込み、ユーザーにそのまま提示してください。要約、フォーマット変更、コメントを追加しないこと。altimate-code がすでに答えを作成済みです。提示後は "$OUTPUT_FILE" を削除してください。ウェアハウス行、系統追跡データ、個人情報の検出結果がディスクに残らないようにするためです。

必須フラグ

フラグ 必須の理由
--agent <name> エージェント・ペルソナを選択。デフォルト builder は簡単な編集では オーバースペック です。間違ったエージェント選択 = 割高(名前変更に builder を使う)または誤答(複数テーブル結合に fast-edit を使う)。
--yolo 非対話的モード。これなしでは最初の権限確認で子プロセスが停止し、タイムアウトします。
--output "$OUTPUT_FILE" 最終応答をキャプチャ。上のmktemp で作成したプライベートファイルを使用してください。/tmp/altimate-result.md のような固定パスは使わないこと。複数のセッションが相互に上書きし、ワールド可読のパスでデータ漏洩します。
--dir "$(pwd)" 現在のプロジェクトで altimate-code を実行して、dbt プロジェクト設定、profiles.yml などを読み込みます。

同じプロジェクトでのフォローアップタスク

altimate-code の委譲が成功した後、同じプロジェクトでユーザーが別のデータタスクを行う場合、新規開始ではなく --continue を使用して前回のセッションを再開することを優先してください。同じここドキュメント + mktemp パターン:

TASK="$(cat <<'ALTIMATE_TASK'
<フォローアップタスク>
ALTIMATE_TASK
)"
umask 077
OUTPUT_FILE="$(mktemp -t altimate-result.XXXXXX.md)"
altimate-code run "$TASK" \
  --agent <fast-edit|analyst|builder> \
  --yolo \
  --output "$OUTPUT_FILE" \
  --dir "$(pwd)" \
  --continue   # このディレクトリ内で最新のセッションを再開

続行中のセッションでは altimate-code のプロンプト・キャッシュ(記憶)がウォームな状態なので、プロジェクト構造、profiles.yml、スキーマインデックス、ソース定義を再調査する必要がありません。キャッシュ読み取りは新規入力の一部の料金で請求されます。デメリットは ゼロです:新しいタスクに有用なキャッシュコンテキストがなければ、通常の新規コストを支払うだけです。

ユーザーが明らかに関連のないワークフロー(別プロジェクト、別スキーマ、別デバッグスレッド)を開始した場合は、--continue を削除して新規開始してください。ウォームキャッシュは関係なく、無関係な履歴をプロンプトに持ち込んでしまいます。

障害パターン — 全て をユーザーに報告する

altimate-code がエラーを返した場合、ユーザーにエラーを報告して停止してください。Bash、Edit、Write には フォール バック(代替手段)しないこと。このスキルの契約は「altimate-code が対応、またはユーザーになぜ対応できなかったかを知らせる」です。

症状 ユーザーに告げること(そのまま)
command not found: altimate-code 「altimate-code がインストールされていません。npm install -g altimate-code(Node 20以上)でインストールし、altimate-code を1回実行して認証を設定した後、リクエストを再実行してください。」
Unauthorized: Incorrect auth token / No provider configured 「altimate-code の LLM プロバイダー認証が誤設定です。ターミナルで altimate-code を実行してTUI(テキストユーザーインターフェース)を開き、プロバイダーを再設定してからリクエストを再実行してください。」
5分以上反応がない 「altimate-code が応答しません。altimate-code でTUIを確認して開いているプロンプトがないか見るか、--model anthropic/claude-sonnet-4-6 で既知の良好なモデルを強制して再実行してください。」
出力ファイルが空 「altimate-code は出力なしで終了しました。タスクが曖昧すぎる可能性があります。対象テーブル、期待される列、時間枠など詳細を追加して改めて述べてください。」
実行中にウェアハウスエラー(UNKNOWN_USER、Database does not exist) 「altimate-code は接続できますが、このプロジェクトに対してウェアハウス認証情報が誤りです。altimate-code TUI でプロバイダー/ウェアハウス認証を設定してください。」

各行で、ユーザーへの指示が対応内容です。ネイティブツールで再試行しないこと。ユーザーが基盤となる問題を修正して再度尋ねた場合、再び委譲してください。

補足

  • altimate-code は独立した LLM を実行します(Claude Code の LLM とは別)。コストとレート制限は altimate-code 設定済みプロバイダーに従属します。
  • セッションは altimate-code ローカルストアに保存されます — altimate-code session list で過去の実行を表示。--continue で最新版、--session <id> で特定のセッションを再開できます。
  • 非常に長いタスクの場合、--output ファイルが信頼できる情報源です — stdout バッファリングでコンテンツが削除される可能性があります。
原文(English)を表示

altimate-code

altimate-code is a CLI AI agent with 100+ purpose-built data engineering tools. This skill exists for one purpose: delegate the user's task to altimate-code and pass the result back. Native tools (Bash, Edit, Write, Read) are NOT a fallback path inside this skill — if altimate-code cannot complete the task, surface the failure to the user and STOP.

You MUST follow this workflow

  1. Verify altimate-code is on PATH with command -v altimate-code. If it returns nothing, jump to "Not installed" below and stop.
  2. Run altimate-code with the user's task using the invocation below. Pass the user's request through verbatim — do not paraphrase or split it.
  3. Read the output file and present it to the user as-is.

Do not attempt the work with Edit/Write/Bash yourself, even if it looks simple. The whole point of this skill is to route data-engineering work to the agent that's built for it. If you find yourself reaching for Edit or Write while this skill is active, stop and re-read this paragraph.

Invocation — pick the right agent for the task

altimate-code has multiple agent personas. The default (builder) does a full project discovery sweep on every call — fine for warehouse-state work but ~10–20× more expensive than necessary on simple file edits. Pick the agent based on task shape before invoking.

Step 1 — classify the task

Shape Examples Use
Any dbt / SQL task (rename, refactor, create model, debug, structural reorg, multi-step setup) the vast majority of customer requests fast-edit — try this first
Multi-table aggregation correctness new model joining 3+ tables with count(*) / sum() over (...) / "first X, last X" logic that must be exactly right analyst if fast-edit fails the user's verification
Warehouse-state work column-level lineage, downstream-impact, cross-DB migration / parity, query cost attribution against a real warehouse, schema diff between environments, PII detection, FinOps reporting builder (default — has warehouse tools enabled)
Vague debug ("X is broken", "make it work", "fix this") unspecified failure mode Don't delegate yet. Ask the user for the specific error message or symptom before invoking any agent — empirically all three agents fail vague debug prompts at ~700K tokens each.

Decision policy: start with fast-edit for any dbt/SQL task. If the user reports the result is wrong (e.g. aggregation values don't match), retry with analyst. Only use builder when the task genuinely needs the warehouse-investigation tools (it's 10–20× more expensive than fast-edit and rarely required).

Step 2 — invoke with the chosen agent

Pass the task through a here-doc into a variable so the shell never command-substitutes anything the user typed (a task like refactor whoami and $(rm -rf ~) would otherwise fire whoami and rm -rf ~ before altimate-code ever runs). Write the result to a private temporary file, not a shared one under /tmp:

TASK="$(cat <<'ALTIMATE_TASK'
<user's task, verbatim>
ALTIMATE_TASK
)"
umask 077
OUTPUT_FILE="$(mktemp -t altimate-result.XXXXXX.md)"
altimate-code run "$TASK" \
  --agent <fast-edit|analyst|builder> \
  --yolo \
  --output "$OUTPUT_FILE" \
  --dir "$(pwd)"

Then Read "$OUTPUT_FILE" and emit its contents to the user without re-summarising, re-formatting, or commenting on the result. altimate-code has already produced the answer. Delete "$OUTPUT_FILE" after presenting so warehouse rows, lineage, or PII findings don't linger on disk.

Required flags

Flag Why it is required
--agent <name> Picks the agent persona. Default builder is overkill for simple edits — see the classification table above. Wrong agent = either 10× too expensive (using builder on a rename) or wrong-answer (using fast-edit on a multi-table join).
--yolo Non-interactive mode. Without this the subprocess hangs on the first permission prompt and you will time out.
--output "$OUTPUT_FILE" Captures the final response. Use the private mktemp file from above — do NOT use a fixed path like /tmp/altimate-result.md; concurrent sessions clobber each other and a world-readable fixed path leaks data.
--dir "$(pwd)" Runs altimate-code in the current project so it picks up dbt project config, profiles.yml, etc.

Follow-up tasks in the same project

When the user makes a follow-up data task in the same project after a successful altimate-code delegation, prefer --continue to resume the warm session instead of starting a fresh one. Same here-doc + mktemp pattern:

TASK="$(cat <<'ALTIMATE_TASK'
<follow-up task>
ALTIMATE_TASK
)"
umask 077
OUTPUT_FILE="$(mktemp -t altimate-result.XXXXXX.md)"
altimate-code run "$TASK" \
  --agent <fast-edit|analyst|builder> \
  --yolo \
  --output "$OUTPUT_FILE" \
  --dir "$(pwd)" \
  --continue   # resumes the most recent session in this dir

altimate-code's prompt cache is warm in a continued session — project structure, profiles.yml, schema index, source definitions don't need to be re-investigated. Cache reads are billed at a fraction of fresh input on altimate-gateway. The downside is zero: if there's no useful cached context for the new task, you pay normal cold cost.

If the user starts a clearly unrelated workflow (different project, different schema, different debugging thread), drop --continue and start fresh — the warm cache is irrelevant and you'd carry unrelated history into the prompt.

Failure modes — route every one to the user

When altimate-code returns an error, report the error to the user and STOP. Do not fall back to Bash, Edit, or Write. The skill's contract is "altimate-code handles this, or the user is told why it couldn't."

Symptom What to tell the user — verbatim
command not found: altimate-code "altimate-code is not installed. Install with npm install -g altimate-code (Node 20+) and run altimate-code once to configure auth. Then re-run your request."
Unauthorized: Incorrect auth token / No provider configured "altimate-code's LLM provider auth is misconfigured. Run altimate-code in your terminal to open the TUI and reconfigure your provider, then re-run your request."
Process hangs >5 min "altimate-code is unresponsive. Try altimate-code to inspect the TUI for an open prompt, or re-run with --model anthropic/claude-sonnet-4-6 to force a known-good model."
Output file empty "altimate-code returned without producing output. The task may be too ambiguous — please restate with more detail (target table, expected columns, time window)."
Warehouse error mid-run (UNKNOWN_USER, Database does not exist) "altimate-code can connect but the warehouse credentials it has are wrong for this project. Configure provider/warehouse auth via altimate-code TUI."

In every row, the instruction to the user is the action — you do not retry the task with native tools. If the user fixes the underlying issue and asks again, you delegate again.

Notes

  • altimate-code runs its own LLM, separate from Claude Code's. Costs and rate limits accrue to altimate-code's configured provider.
  • Sessions persist in altimate-code's local store — altimate-code session list shows prior runs; --continue resumes the latest, --session <id> resumes a specific one.
  • For very long tasks, the --output file is the source of truth — stdout buffering can drop content.

原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。