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cccskills
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data-migration

CSV / JSON などの既存データを Dataverse / Azure Databricks / Microsoft Fabric Lakehouse へ移行する。

ソースのプロファイル → マッピング契約の生成とレビュー → 検証と hash 承認 → 冪等な投入（upsert / MERGE / 全件ロード）→ 件数・キー・列値の照合までをスクリプトで行う。投入先の作成は dataverse / data-platform スキルが担当する。

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geekfujiwara/CodeAppsDevelopmentStandard
集成工具SharePointAzure
查看安装方法

包含的文件（17）

  • SKILL.md5.9 KB
  • references/.env.example814 B
  • references/design.md4.3 KB
  • references/mapping-contract.md2.8 KB
  • references/samples/cold-chain/freezers.csv149 B
  • references/samples/cold-chain/stores.csv117 B
  • references/samples/cold-chain/telemetry.csv610 B
  • references/samples/cold-chain/work_orders.csv187 B
  • references/test-plan.md4.6 KB
  • references/troubleshooting.md3.1 KB
  • scripts/build_mapping.py6.5 KB
  • scripts/migrate_data.py21.2 KB
  • scripts/profile_source.py3.5 KB
  • scripts/source_reader.py4.7 KB
  • tests/test_build_mapping.py2.4 KB
  • tests/test_migrate_data.py9.9 KB
  • tests/test_profile_source.py2.6 KB

SKILL.md（原文）

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

データ移行スキル

既存データを、選定済みのデータ基盤へ 安全に・何度実行しても同じ結果になるように投入する。

原則内容
契約を正とする列・型・業務キー・参照関係を mapping.json に固定し、スクリプトはそれだけを読む
業務キー必須各テーブルに一意の業務キーを持たせ、upsert / MERGE で冪等に投入する
先に全件検証キー重複・必須 NULL・型変換・長さ・参照整合性を投入前にすべて検出する
変更は hash 承認plan の planHash を利用者が承認してから apply。ソースが変われば hash も変わる
読み戻して照合件数・キー集合・列値を投入先から読み戻して比較する。削除は行わない
パラメーター化SQL・URL に値を埋め込まない。識別子は正規表現で検証する

サブリファレンス

リファレンス内容
設計責務分担、処理の流れ、投入方式、安全モデル
マッピング契約mapping.json の仕様と型対応
テスト計画Unit / Live の ID と合格基準
サンプル（cold-chain）4 表・22 行。data-platform の基準質問の正解が 1 行に決まる
.env サンプル本スキルのパラメータ
異常系・トラブルシュート実際に踏んだ失敗と恒久対策

ワークフロー（正常系）

$dm = ".github/skills/data-migration/scripts"

Step 1: 投入先と権限を確認する

Code Apps 開発で SharePoint URL を受け取った場合、直接接続・継続利用の明示がなければ 投入先は Dataverse とする。移行か直接接続かを毎回聞き直さず、URL は移行元の参照情報として扱う。 URL を渡されたことだけを読み取り・書き込みの承認とせず、取得範囲と読み取り権限を確認する。 既存の承認済みエクスポートを再利用するか、読み取り権限内で CSV / JSON を取得し、Step 2 に渡す。 取得できなければ所有者へエクスポートを依頼し、SharePoint 直接接続へ黙って切り替えない。 元の SharePoint データは変更・削除せず、移行後の常時同期も明示依頼なしには構築しない。

それ以外は選定済みの投入先（Dataverse / Databricks / Fabric Lakehouse）を再利用する。 AskUserQuestion では不足している書き込み承認、個人情報の扱い、既存データの上書き可否だけを確認する。 投入先が未作成なら先に作るが、Code Apps の初回 push は移行完了を待たせない。 全件検証・hash 承認・投入後の照合は省略しない。

投入先事前に必要なもの担当
Dataverseテーブル・列・Lookup・業務キー列の代替キーdataverse
Databricksworkspace・SQL warehouse・catalog（schema は自動作成）data-platform
Fabric Lakehousecapacity（Active）・workspace・Lakehousedata-platform

Step 2: ソースをプロファイルする

python $dm/profile_source.py --source-dir data/ --out spec/profile.json

型・NULL 数・一意性・キー候補・外部キー候補を確認する。キー候補が無いテーブルは、業務キーを利用者と決める。

Step 3: マッピング契約を作り、レビューする

python $dm/build_mapping.py --profile spec/profile.json --target databricks --catalog <catalog> --schema <schema> --out spec/mapping.json

出力の review を 1 件ずつ解消する（Dataverse は entitySet・代替キー・navigationProperty を dataverse スキルの定義と一致させる）。 確定した mapping.json を利用者に提示して合意を得る。

Step 4: 検証して計画を作る

python $dm/migrate_data.py plan --mapping spec/mapping.json --source-dir data/ --out .data-migration/plan.json

終了コード 2 なら errors を修正して再実行する。成功したら planHash・ロード順・件数を提示し、明示承認を得る。

Step 5: 投入する

python $dm/migrate_data.py apply --plan .data-migration/plan.json --approve-hash <planHash>

blocked（例: Dataverse の代替キー未定義）は前提を整えてから再実行する。途中で失敗しても、同じ plan の再実行で冪等に回復する。

Step 6: 照合する

python $dm/migrate_data.py verify --plan .data-migration/plan.json --out .data-migration/reconcile.json

全テーブルが verified になったら完了。missingKeys / extraKeys / mismatched を報告し、 続けて data-platform の Step 6（セマンティック層）と Step 7（runtime 検証）へ進む。

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