setting-up-astro-project
Initialize and configure Astro/Airflow projects. Use when the user wants to create a new project, set up dependencies, configure connections/variables, or understand project structure. For running the local environment, see managing-astro-local-env.
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o setting-up-astro-project.zip https://jpskill.com/download/23211.zip && unzip -o setting-up-astro-project.zip && rm setting-up-astro-project.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/23211.zip -OutFile "$d\setting-up-astro-project.zip"; Expand-Archive "$d\setting-up-astro-project.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\setting-up-astro-project.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
setting-up-astro-project.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
setting-up-astro-projectフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)
この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。
Astro Project Setup
This skill helps you initialize and configure Airflow projects using the Astro CLI.
To run the local environment, see the managing-astro-local-env skill. To write DAGs, see the authoring-dags skill. Open-source alternative: If the user isn't on Astro, guide them to Apache Airflow's Docker Compose quickstart for local dev and the Helm chart for production. For deployment strategies, use the
deploying-airflowskill.
Initialize a New Project
astro dev init
Don't pass
--airflow-versionor--runtime-versionunless the user explicitly asks for a specific pin. Plainastro dev initresolves to the latest Astro Runtime — that's the right default. Specifying a version risks pinning to a stale value from training data. If the user wants to know what was installed, read the generatedDockerfileafterward instead of guessing.
Creates this structure:
project/
├── dags/ # DAG files
├── include/ # SQL, configs, supporting files
├── plugins/ # Custom Airflow plugins
├── tests/ # Unit tests
├── Dockerfile # Image customization
├── packages.txt # OS-level packages
├── requirements.txt # Python packages
└── airflow_settings.yaml # Connections, variables, pools
Adding Dependencies
Python Packages (requirements.txt)
apache-airflow-providers-snowflake==5.3.0
pandas==2.1.0
requests>=2.28.0
OS Packages (packages.txt)
gcc
libpq-dev
Custom Dockerfile
For complex setups (private PyPI, custom scripts):
FROM quay.io/astronomer/astro-runtime:12.4.0
RUN pip install --extra-index-url https://pypi.example.com/simple my-package
After modifying dependencies: Run astro dev restart
Configuring Connections & Variables
airflow_settings.yaml
Loaded automatically on environment start:
airflow:
connections:
- conn_id: my_postgres
conn_type: postgres
host: host.docker.internal
port: 5432
login: user
password: pass
schema: mydb
variables:
- variable_name: env
variable_value: dev
pools:
- pool_name: limited_pool
pool_slot: 5
Export/Import
# Export from running environment
astro dev object export --connections --file connections.yaml
# Import to environment
astro dev object import --connections --file connections.yaml
Validate Before Running
Parse DAGs to catch errors without starting the full environment:
astro dev parse
Related Skills
- managing-astro-local-env: Start, stop, and troubleshoot the local environment
- authoring-dags: Write and validate DAGs (uses MCP tools)
- testing-dags: Test DAGs (uses MCP tools)
- deploying-airflow: Deploy DAGs to production (Astro, Docker Compose, Kubernetes)