Tekstzware ETL-jobs falen geruisloos: een paar misvormde rijen, een wankele bron, en dagen later kom je erachter als een rapport er verkeerd uitziet. Deze runner maakt elke batch traceerbaar.
sonnet1 weekPythonPostgresS3Slack
Claude
85ROI
91Scale
$3.3k93Saved
ROI for
README.md
Waarom deze subagent
Tekstzware ETL-jobs falen geruisloos: een paar misvormde rijen, een wankele bron, en dagen later kom je erachter als een rapport er verkeerd uitziet. Deze runner maakt elke batch traceerbaar.
Hij valideert tegen het schema, schoont de tekst op en verrijkt die, probeert tijdelijke fouten opnieuw met backoff en zet records die blijven falen in quarantaine in plaats van ze te laten vallen. Elke run eindigt met een audit log dat telt wat erin ging, wat werd afgewezen en wat landde, zodat je de cijfers kunt vertrouwen.
Hoe hij werkt
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Transformeer de tekstvelden met de gedefinieerde opschoon- en verrijkingsregels en sla rijen over die de validatie niet halen.
pending
Probeer tijdelijke fouten opnieuw met backoff en quarantaine records die herhaaldelijk falen.
pending
Laad de schone rijen in de doelstore en schrijf een run-samenvatting met aantallen en afgewezen rijen.
pending
Voorbeelduitvoer
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given a source batch, run extract-transform-load with retries and return a JSON audit log of rows read, transformed, retried, quarantined, and loaded.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.