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通过命令行创作与管理 Fabric Dataflows Gen2，并预览查询和触发刷新。
该技能材料显示其为开源的提示型/文档型 CLI 使用指导，来源为 Microsoft 相关 GitHub 仓库且有一定社区采用，整体风险偏低。其内容涉及通过 az/curl 调用 Fabric 写接口管理数据流与连接，因此在代码执行、数据访问与潜在网络外发上应按常规工具能力保持留意，但未见指向不明端点、闭源外传或明显越权红旗。
材料与客观检查项均表明该技能本身不要求额外密钥或环境变量；虽 README 提到可通过 az login/令牌获取访问 Fabric，但这属于依赖宿主 CLI 的常规认证流程，未见要求收集、硬编码或外传凭证的描述。
技能用途明确是通过 az/curl 调用 Fabric Items、Connections 等 API 进行创建、更新、删除、刷新和预览，这意味着会向声明用途相关的远程服务发送请求。材料未列出无关或不明外部端点，且系统检查为“无远程端点 host”，因此属于与声明功能一致的常规网络外发。
README 明确列出工具栈为 az、jq、base64、curl，并包含可运行的 bash/PowerShell 配方，说明其典型使用会在本机执行命令行工具和脚本。此类本机进程启动是 CLI/技能的固有能力，材料未显示额外提权、持久化或与声明功能无关的系统操作。
该技能围绕 Fabric Dataflows Gen2 的写侧管理，涉及工作区、数据流、连接、输出目标以及 mashup/queryMetadata 定义，按功能需要会处理相关配置与内容数据。材料未显示会读取或写入超出该业务范围的本地文件/系统资源，但其管理连接与输出目标的能力意味着应注意最小权限和操作对象范围。
来源为 GitHub 上的 Microsoft 相关开源仓库，代码/文档可审计，且有约 420 star 的社区采用度，这些都是降低风险的正面证据。虽许可证未声明、维护状态未知，README 中还有“先执行 check-updates”之类指令性文字需保持审慎，但基于现有事实未见闭源、失维或明显供应链红旗。
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请帮我安装 askskill 上的 "dataflows-authoring-cli" 技能： 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/microsoft/skills-for-fabric/main/skills/dataflows-authoring-cli/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/dataflows-authoring-cli/SKILL.md 3. 装好后重载技能，告诉我可以用了
请用 dataflows-authoring-cli 创建一个 Fabric Dataflows Gen2 数据流：先创建到 Azure SQL 的数据源连接，再将连接绑定到数据流，输出目标设置为 Lakehouse，并返回所需命令与参数说明。
一组按顺序执行的 CLI 命令，用于创建连接、绑定连接、创建数据流并配置 Lakehouse 输出。
请用 dataflows-authoring-cli 帮我迭代一个 Power Query M 脚本：使用 executeQuery + customMashupDocument 先预览结果，再根据报错修改 mashup，直到预览成功，并给出最终可保存的定义文件结构。
预览驱动的调试流程、修正后的 M 脚本，以及可用于保存的数据流定义结构说明。
请用 dataflows-authoring-cli 更新现有 Fabric Dataflow 的查询定义和输出目标为 Warehouse，然后触发一次带参数的 refresh，并列出对应命令、参数示例和注意事项。
用于更新数据流、修改输出目标并触发参数化刷新的命令示例与执行说明。
Update Check — ONCE PER SESSION (mandatory) The first time this skill is used in a session, run the check-updates skill before proceeding.
- GitHub Copilot CLI / VS Code: invoke the
check-updatesskill.- Claude Code / Cowork / Cursor / Windsurf / Codex: compare local vs remote package.json version.
- Skip if the check was already performed earlier in this session.
CRITICAL NOTES
- To find the workspace details (including its ID) from workspace name: list all workspaces and, then, use JMESPath filtering
- To find the item details (including its ID) from workspace ID, item type, and item name: list all items of that type in that workspace and, then, use JMESPath filtering
This skill (SKILL.md)
| Section | Notes |
|---|---|
| Tool Stack | az + jq + base64 + curl |
| Connection | Workspace/dataflow ID discovery |
| Agentic Workflows | Start here. A: create end-to-end; B: modify existing; C: preview loop |
| MUST DO / AVOID / PREFER | Authoring rules |
| Troubleshooting | Symptom → fix table |
| Examples | Runnable bash + PowerShell recipes |
| Output Expectations | Response conventions |
References (in references/)
| File | When to read |
|---|---|
| authoring-cli-quickref.md | One-liner recipes, status enums, base64 helpers, connection-binding quick patterns |
| authoring-script-templates.md | Full bash + PowerShell templates; end-to-end smoke test; LRO polling pattern |
| connection-management.md | List/create/inspect connections; supportedConnectionTypes; resolve ClusterId; ID format cheat sheet |
| mashup-preview.md | executeQuery contract: bootstrap branch, auto-wrap rule, hard avoid for unbounded preview |
| output-destinations.md | Output destination patterns: Lakehouse Table, Lakehouse Files, Warehouse, ADX, Azure SQL. DataDestinations annotation, hidden query, loadEnabled rules, connection limitations |
Common refs (in ../../common/)
| File | When to read |
|---|---|
| COMMON-CLI.md | az login, token acquisition, az rest, pagination, LRO polling, CLI gotchas. § Finding Workspaces and Items in Fabric is mandatory. |
| COMMON-CORE.md | Fabric topology, environment URLs, authentication, core REST API surface |
| ITEM-DEFINITIONS-CORE.md | Definition envelope; per-item-type payload contracts |
| DATAFLOWS-AUTHORING-CORE.md | Authoring capability matrix; 3-part definition structure; M structure; connection model; ALM / Git integration |
Sister skills
| Skill | Use for |
|---|---|
| dataflows-consumption-cli | Execute persisted queries; ad-hoc read-only customMashupDocument with no intent to persist; Arrow → CSV/pandas conversion; refresh status/history. |
| Tool | Role | Install |
|---|---|---|
az CLI | Primary: Auth (az login), REST API calls (az rest), token acquisition. | Pre-installed in most dev environments |
jq | Parse and manipulate JSON responses and definition payloads. | Pre-installed or trivial |
base64 | Encode/decode definition parts for the REST API. | Built into bash / [Convert]::ToBase64String() in PowerShell |
curl | Alternative to az rest when raw HTTP control is needed. | Pre-installed |
…
通过 REST API 创建、更新并发布 Microsoft Fabric Eventstream 实时流拓扑。
帮助你查询 Fabric Eventhouse 数据、分析时序趋势并监控摄取状态。
帮助排查 Microsoft Fabric 中 Spark 作业失败、会话异常与性能瓶颈
帮助你列出、解析并检查 Microsoft Fabric Eventstream 的拓扑与配置状态。
用自然语言查询 Power BI 报表与仪表板，快速获得业务数据答案。
通过命令行对 Fabric 仓库与湖仓数据执行只读 T-SQL 查询、探查与导出。
通过只读命令行监控、解析并查询 Fabric Dataflows Gen2 数据流。
通过命令行执行 Fabric 数仓与 SQL 端点的 T-SQL 编写、装载和变更操作。
扫描并评估 Power BI Gen1 数据流，生成迁移快照并执行升级为 Gen2.1 副本。
用于执行 DAX 查询并检查 Fabric Power BI 语义模型元数据。
通过命令行分析 Fabric 数据仓库性能瓶颈并给出优化建议。
帮助你开发 Microsoft Fabric Spark 工作流、编写调试 Notebook 代码并管理湖仓与资源。