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gcp-bigquery

gcp-bigquery

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关于 gcp-bigquery

gcp-bigquery 是用于规划涉及 BigQuery 的 Google Cloud 架构与运维的技能，提供服务选择、成本和身份前置条件方面的指导，并由官方 Google Cloud Python 客户端库执行操作。

主要功能

  1. 01Google Cloud 服务选择指导
  2. 02成本估算与优化
  3. 03IAM 与身份前置检查
  4. 04IaC 方案指导

适用场景

  1. 01规划 BigQuery 相关的 Google Cloud 运维
  2. 02估算云工作负载成本
  3. 03部署前检查身份要求

MCP 相关

README 提到 Vertex AI Extensions 兼容 MCP，但未说明此技能的 MCP 专属功能。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill gcp-bigquery

安装后在 Claude Code 中输入/gcp-bigquery确认已加载。

详细介绍

gcp-bigquery

Google Cloud 集成

此技能将所有 GCP 资源配置和运维操作委托给官方 Google Cloud Python 客户端库。

# Core GCP client library
pip install google-cloud-python

# Vertex AI + Agent Engine (AI/ML workloads)
pip install google-cloud-aiplatform

# Specific service clients (install only what you need)
pip install google-cloud-bigquery      # BigQuery
pip install google-cloud-storage       # Cloud Storage
pip install google-cloud-pubsub        # Pub/Sub
pip install google-cloud-run           # Cloud Run

SDK 文档： https://github.com/googleapis/google-cloud-python Vertex AI SDK： https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/python-sdk/use-vertex-ai-python-sdk

所有 GCP 资源配置和运维操作均使用 Google Cloud Python SDK。此技能提供架构指导、成本建模和上线前要求，执行工作由 SDK 处理。

架构指导

在以下方面请参考此技能：

  • GCP 服务选择和权衡分析
  • 成本估算与优化（承诺使用折扣、持续使用折扣）
  • 上线前的 IAM / Workload Identity Federation 要求
  • IaC 方案（Terraform AzureRM、Deployment Manager 或 Config Connector）
  • 与 Google Workspace 及其他 GCP 服务的集成模式
  • 用于多 Agent 工作流设计的 Vertex AI Agent Engine

Agent 和 AI 能力

能力工具
大模型 AgentVertex AI Agent Engine
模型服务Vertex AI Model Garden
RAGVertex AI Search + Embeddings API
多 AgentAgent Development Kit (google/adk-python)
MCPVertex AI Extensions（兼容 MCP）

参考资料

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