Airflow ops via the af CLI - **name_fr:** Opérations Airflow via le CLI af - **tl_en:** Query, manage and troubleshoot Apache Airflow with the af CLI — DAGs, runs, task logs, health - **tl_fr:** Interroger, gérer et dépanner Apache Airflow avec le CLI af — DAGs, runs, logs de tâches, santé - **creator:** @astronomer - **type:** Agent skill - **url:** https://github.com/astronomer/agents - **cat:** Developer tools - **kws:** airflow, dag, orchestration, cli, astro, pipeline, troubleshooting, task logs, health - **license:** Apache-2.0 **Description EN:** Curated by Skill Harbor — the official Astronomer operations reference for Apache Airflow, driven by the `af` CLI: list and trigger DAGs, retry and clear runs, read task logs, diagnose failures, inspect connections/variables/pools, explore the REST API and run health checks, with intent patterns ("why did my DAG fail?") mapping straight to the right command. Also covers multi-instance configuration (project/global/local scopes, env-var overrides) and the Airflow Registry for live operator signatures. By @astronomer, listed here with credit to its creator. Honest caveats: official company skill — vendor-aligned with Astronomer/Astro tooling; requires the `af` CLI installed (via `astro otto` or `uv tool install astro-airflow-mcp`) and API access to an Airflow instance (token or user/password — keep credentials in environment variables or the vault, never in chat); this is the operations entrypoint only — authoring, testing and deploying DAGs live in sibling skills not listed here. Discovered via skills.sh. Skill Harbor never reviews the code, review it yourself before use. **Description FR:** Sélectionné par Skill Harbor — la référence officielle Astronomer pour les opérations Apache Airflow, pilotée par le CLI `af` : lister et déclencher des DAGs, réessayer et effacer des runs, lire les logs de tâches, diagnostiquer les échecs, inspecter connexions/variables/pools, explorer l'API REST et vérifier la santé, avec des patterns d'intention (« pourquoi mon DAG a échoué ? ») mappés directement à la bonne commande. Couvre aussi la configuration multi-instances (scopes projet/global/local, surcharges par variables d'environnement) et le registre Airflow pour les signatures d'opérateurs à jour. Crédit : @astronomer. Bémols honnêtes : skill officiel d'entreprise — aligné sur l'écosystème Astronomer/Astro ; nécessite le CLI `af` installé (via `astro otto` ou `uv tool install astro-airflow-mcp`) et un accès API à une instance Airflow (jeton ou identifiants — gardez les secrets dans les variables d'environnement ou le coffre, jamais dans le chat) ; c'est le point d'entrée opérations uniquement — l'écriture, le test et le déploiement de DAGs sont dans des skills sœurs non listés ici. Découvert via skills.sh. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. **Install prompt EN:** ``` Prerequisites: the `af` CLI on the PATH (via `astro otto`, or `uv tool install astro-airflow-mcp`); API access to an Airflow instance — token or username/password kept in environment variables or the secure vault, never pasted in chat Install "Airflow ops via the af CLI" for me. Give my agent the official Astronomer Airflow operations reference — `af` commands for DAGs, runs, task logs, connections/variables/pools, REST API exploration and health checks, with user-intent patterns and common workflows Repository: https://github.com/astronomer/agents/blob/main/skills/airflow/SKILL.md 1. Fetch the SKILL.md file for the astronomer-agents-airflow skill from the repository into a temporary folder and summarize what it does in one or two sentences. 2. Safety check: review the SKILL.md for anything suspicious (unexpected network calls, shell commands, credential harvesting). This repo should contain zero secrets in code, credentials only via the secure vault, allowed hosts declared in the SKILL.md. Verify that holds here; STOP on any red flag and tell me. 3. Install it as a skill: copy SKILL.md into the agent's skills directory, in a folder named "astronomer-agents-airflow". 4. Verify with no network calls: frontmatter valid, files in place. 5. Report what was installed, where, and what I still need to do myself (e.g. install the `af` CLI, set AIRFLOW_API_URL and AIRFLOW_AUTH_TOKEN). GitHub is optional: if I have a GitHub account or the gh CLI, you may use it; otherwise public access is fine. Never require it unless it's in the prerequisites above. Rules: don't touch anything outside the temp folder and the install target. Never ask me to paste secrets in chat — credentials go through the secure vault or environment variables. If anything looks off, stop and ask me. ``` **Install prompt FR:** ``` Prérequis : le CLI `af` sur le PATH (via `astro otto`, ou `uv tool install astro-airflow-mcp`) ; un accès API à une instance Airflow — jeton ou identifiants conservés dans les variables d'environnement ou le coffre sécurisé, jamais collés dans le chat Installe-moi « Opérations Airflow via le CLI af ». Donne à mon agent la référence officielle Astronomer des opérations Airflow — commandes `af` pour DAGs, runs, logs de tâches, connexions/variables/pools, exploration de l'API REST et vérifications de santé, avec patterns d'intention utilisateur et workflows courants Dépôt : https://github.com/astronomer/agents/blob/main/skills/airflow/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md du skill astronomer-agents-airflow depuis le dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Contrôle de sécurité : examine le SKILL.md pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, récolte d'identifiants). Ce dépôt ne doit contenir aucun secret dans le code ; les identifiants passent uniquement par le coffre sécurisé, les hôtes autorisés sont déclarés dans le SKILL.md. Vérifie que c'est bien le cas ; STOP sur le moindre signal d'alerte et préviens-moi. 3. Installe-le comme skill : copie SKILL.md dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « astronomer-agents-airflow ». 4. Vérifie sans aucun appel réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. installer le CLI `af`, définir AIRFLOW_API_URL et AIRFLOW_AUTH_TOKEN). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf si c'est dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Ne me demande jamais de coller des secrets dans le chat — les identifiants passent par le coffre sécurisé ou les variables d'environnement. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi. ``` ---

Interroger, gérer et dépanner Apache Airflow avec le CLI af — DAGs, runs, logs de tâches, santé - **creator:** @astronomer - **type:** Agent skill - **url:** https://github.com/astronomer/agents - **cat:** Developer tools - **kws:** airflow, dag, orchestration, cli, astro, pipeline, troubleshooting, task logs, health - **license:** Apache-2.0 **Description EN:** Curated by Skill Harbor — the official Astronomer operations reference for Apache Airflow, driven by the `af` CLI: list and trigger DAGs, retry and clear runs, read task logs, diagnose failures, inspect connections/variables/pools, explore the REST API and run health checks, with intent patterns ("why did my DAG fail?") mapping straight to the right command. Also covers multi-instance configuration (project/global/local scopes, env-var overrides) and the Airflow Registry for live operator signatures. By @astronomer, listed here with credit to its creator. Honest caveats: official company skill — vendor-aligned with Astronomer/Astro tooling; requires the `af` CLI installed (via `astro otto` or `uv tool install astro-airflow-mcp`) and API access to an Airflow instance (token or user/password — keep credentials in environment variables or the vault, never in chat); this is the operations entrypoint only — authoring, testing and deploying DAGs live in sibling skills not listed here. Discovered via skills.sh. Skill Harbor never reviews the code, review it yourself before use. **Description FR:** Sélectionné par Skill Harbor — la référence officielle Astronomer pour les opérations Apache Airflow, pilotée par le CLI `af` : lister et déclencher des DAGs, réessayer et effacer des runs, lire les logs de tâches, diagnostiquer les échecs, inspecter connexions/variables/pools, explorer l'API REST et vérifier la santé, avec des patterns d'intention (« pourquoi mon DAG a échoué ? ») mappés directement à la bonne commande. Couvre aussi la configuration multi-instances (scopes projet/global/local, surcharges par variables d'environnement) et le registre Airflow pour les signatures d'opérateurs à jour. Crédit : @astronomer. Bémols honnêtes : skill officiel d'entreprise — aligné sur l'écosystème Astronomer/Astro ; nécessite le CLI `af` installé (via `astro otto` ou `uv tool install astro-airflow-mcp`) et un accès API à une instance Airflow (jeton ou identifiants — gardez les secrets dans les variables d'environnement ou le coffre, jamais dans le chat) ; c'est le point d'entrée opérations uniquement — l'écriture, le test et le déploiement de DAGs sont dans des skills sœurs non listés ici. Découvert via skills.sh. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. **Install prompt EN:** ``` Prerequisites: the `af` CLI on the PATH (via `astro otto`, or `uv tool install astro-airflow-mcp`); API access to an Airflow instance — token or username/password kept in environment variables or the secure vault, never pasted in chat Install "Airflow ops via the af CLI" for me. Give my agent the official Astronomer Airflow operations reference — `af` commands for DAGs, runs, task logs, connections/variables/pools, REST API exploration and health checks, with user-intent patterns and common workflows Repository: https://github.com/astronomer/agents/blob/main/skills/airflow/SKILL.md 1. Fetch the SKILL.md file for the astronomer-agents-airflow skill from the repository into a temporary folder and summarize what it does in one or two sentences. 2. Safety check: review the SKILL.md for anything suspicious (unexpected network calls, shell commands, credential harvesting). This repo should contain zero secrets in code, credentials only via the secure vault, allowed hosts declared in the SKILL.md. Verify that holds here; STOP on any red flag and tell me. 3. Install it as a skill: copy SKILL.md into the agent's skills directory, in a folder named "astronomer-agents-airflow". 4. Verify with no network calls: frontmatter valid, files in place. 5. Report what was installed, where, and what I still need to do myself (e.g. install the `af` CLI, set AIRFLOW_API_URL and AIRFLOW_AUTH_TOKEN). GitHub is optional: if I have a GitHub account or the gh CLI, you may use it; otherwise public access is fine. Never require it unless it's in the prerequisites above. Rules: don't touch anything outside the temp folder and the install target. Never ask me to paste secrets in chat — credentials go through the secure vault or environment variables. If anything looks off, stop and ask me. ``` **Install prompt FR:** ``` Prérequis : le CLI `af` sur le PATH (via `astro otto`, ou `uv tool install astro-airflow-mcp`) ; un accès API à une instance Airflow — jeton ou identifiants conservés dans les variables d'environnement ou le coffre sécurisé, jamais collés dans le chat Installe-moi « Opérations Airflow via le CLI af ». Donne à mon agent la référence officielle Astronomer des opérations Airflow — commandes `af` pour DAGs, runs, logs de tâches, connexions/variables/pools, exploration de l'API REST et vérifications de santé, avec patterns d'intention utilisateur et workflows courants Dépôt : https://github.com/astronomer/agents/blob/main/skills/airflow/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md du skill astronomer-agents-airflow depuis le dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Contrôle de sécurité : examine le SKILL.md pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, récolte d'identifiants). Ce dépôt ne doit contenir aucun secret dans le code ; les identifiants passent uniquement par le coffre sécurisé, les hôtes autorisés sont déclarés dans le SKILL.md. Vérifie que c'est bien le cas ; STOP sur le moindre signal d'alerte et préviens-moi. 3. Installe-le comme skill : copie SKILL.md dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « astronomer-agents-airflow ». 4. Vérifie sans aucun appel réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. installer le CLI `af`, définir AIRFLOW_API_URL et AIRFLOW_AUTH_TOKEN). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf si c'est dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Ne me demande jamais de coller des secrets dans le chat — les identifiants passent par le coffre sécurisé ou les variables d'environnement. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi. ``` ---

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