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Agent Skill · 研究检索

datahub-mfe-configure-app(datahub mfe 配置应用程序)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

datahub-mfe-configure-app 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 45,877。

总安装 823周安装 35GitHub Stars 19下载 288核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:datahub-mfe-configure-app(datahub mfe 配置应用程序)
来源仓库:https://github.com/datahub-project/datahub-skills
仓库路径:skills/datahub-mfe-configure-app
安装命令:
npx skills add https://github.com/datahub-project/datahub-skills --skill datahub-mfe-configure-app
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/datahub-project/datahub-skills --skill datahub-mfe-configure-app

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

注册微前端应用到 DataHub 前端系统,配置本地开发和生产环境路由。指导 Webpack Module Federation 集成和侧边栏导航配置,支持 Kubernetes 部署。包含常见问题排查指南,解决 MFE 加载失败和样式冲突问题。修改核心配置文件前务必备份原始版本,防止配置错误导致服务不可用。

datahub-mfe-configure-app 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/datahub-mfe-configure-app

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/datahub-project/datahub-skills --skill datahub…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

datahub-mfe-configure-app 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/datahub-project/datahub-skills --skill datahub-mfe-confi…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

datahub-mfe-configure-app 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

datahub-mfe-configure-app 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

datahub-mfe-configure-app 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

datahub-mfe-configure-app 用的人多吗?

公开数据是累计安装 823 次,近一周安装 35 次,下载 288 次,GitHub 19 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

datahub-mfe-configure-app 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
datahub-mfe-configure-app

datahub mfe 配置应用程序 · 本页

82319接触敏感数据未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Configure an MFE in DataHub

Walks through registering a Micro Frontend app with the DataHub frontend so it loads at /mfe/<path> and optionally appears in the navigation sidebar. Covers local development, production/k8s deployment, and troubleshooting.

Step 1: Gather Information

Use the AskQuestion tool to collect the following in a single call.

QuestionIDOptions
Are you configuring for local development or production/k8s?env_targetLocal development / Production / Kubernetes
MFE app name — the name field inside new ModuleFederationPlugin({name: '...'}) in the MFE's webpack.config.js. Must match exactly.mf_nametestAppMFE / N/A - I'll fill it in later
URL path where the MFE should be accessible, e.g. /dashboard (must start with /)mfe_path/test_page / N/A - I'll fill it in later
remoteEntry.js URL, e.g. http://localhost:3002/remoteEntry.jsremote_entry_urlhttp://localhost:3002/remoteEntry.js / N/A - I'll fill it in later
Display label for navigation, e.g. Team Dashboarddisplay_labelTest Dashboard / N/A - I'll fill it in later
Should the MFE appear in the left nav sidebar?show_in_navYes / No
Nav iconnav_iconChartBar / Trophy / Gear / HandWaving / Lightning / MagnifyingGlass / Database / Users / Shield / Bell / Flag / Star / Heart / Cube / Table / Code / Globe / Rocket

If env_target is Local development, ask one follow-up question using AskQuestion before proceeding:

QuestionIDOptions
How are you running DataHub locally?local_modeDocker / datahub-dev.sh (standard) / Play server directly (sbt / IntelliJ)

For the N/A - I'll fill it in later fields (mf_name, mfe_path, remote_entry_url, display_label), do NOT invent or suggest values from the workspace. The user will type their own.

Finding the MFE app name: Open the MFE's webpack.config.js and look for the ModuleFederationPlugin block. The name property is what goes here: ``js new ModuleFederationPlugin({ name: 'teamDashboardMFE', ... }) // ^^^^^^^^^^^^^^^^^ ← this value ` If the name in the YAML config doesn't match this exactly, the MFE will fail to load. If you used the datahub-mfe-create-app` skill, the name was printed in the summary as "Module Federation name".

Step 2: Generate the YAML Config Entry

Build the config entry from the gathered values:

  - id: __MFE_ID__
    label: __DISPLAY_LABEL__
    path: __MFE_PATH__
    remoteEntry: __REMOTE_ENTRY_URL__
    module: __MF_NAME__/mount
    flags:
      enabled: true
      showInNav: __SHOW_IN_NAV__
    navIcon: __NAV_ICON__

Where __MFE_ID__ is derived from the path (strip leading /, replace / with -), e.g. path /dashboard becomes id dashboard.

Step 3: Apply the Configuration

Local Development — Docker / datahub-dev.sh (standard)

The Docker image has MFE_CONFIG_FILE_PATH baked in at build time pointing to /datahub-frontend/conf/mfe.config.dev.yaml (set in docker/datahub-frontend/Dockerfile). This is the file to edit for any Docker-based workflow.

  1. Read the current datahub-frontend/conf/mfe.config.dev.yaml.
  2. Append the new entry under microFrontends:. If the file is empty, use:
subNavigationMode: false
microFrontends:
  - id: ...
    ...
  1. Rebuild the frontend container so the updated file is baked into the image:
scripts/dev/datahub-dev.sh rebuild --wait

Local Development — Play server directly (sbt / IntelliJ)

datahub-frontend/run/frontend.env points MFE_CONFIG_FILE_PATH to ../conf/mfe.config.local.yaml. Edit that file instead.

  1. Read the current datahub-frontend/conf/mfe.config.local.yaml.
  2. Append the new entry under microFrontends:.
  3. Restart the Play server — no rebuild needed, the file is read from disk:
cd datahub-frontend/run && ./run-local-frontend

Production / Kubernetes

Tell the user:

Since you selected Production / Kubernetes, I won't edit any local config files — instead here's what you need.
  1. Show the user the complete YAML config to add to their production config file (which may live in a separate config repo).
  2. Explain the env var and volume mount setup. See reference.md for the full k8s ConfigMap pattern.
  3. Remind the user about MFE_PUBLIC_PATH:
When deploying your MFE to a CDN or static host, set the MFE_PUBLIC_PATH env var during the MFE's production build so webpack knows the correct public URL for chunk loading. ``bash MFE_PUBLIC_PATH=https://cdn.example.com/my-mfe/ npm run build ``

Step 4: Verify

Guide the user through these checks:

  1. Standalone check: Open __REMOTE_ENTRY_URL__ in a browser — should return JavaScript content (not 404 or HTML).
  2. Integration check: Navigate to http://localhost:9002/mfe__MFE_PATH__ (local) or the equivalent production URL. The MFE should render inside the DataHub chrome.
  3. Nav check (if showInNav: true): The sidebar should show the __DISPLAY_LABEL__ item with the chosen icon. Click it to navigate.

If any check fails, see the Troubleshooting section in reference.md.

Step 5: Summary

Provide the user with a summary. Show only the config file relevant to their env_target — do not mention local config files if they selected Production.

If local development:

MFE registered in DataHub:
  Path:            /mfe__MFE_PATH__
  Remote entry:    __REMOTE_ENTRY_URL__
  Module:          __MF_NAME__/mount
  Nav sidebar:     __SHOW_IN_NAV__ (icon: __NAV_ICON__)
  Config file:     datahub-frontend/conf/mfe.config.dev.yaml    (Docker / datahub-dev.sh)
                   datahub-frontend/conf/mfe.config.local.yaml  (Play server / IntelliJ)

If Production / Kubernetes:

MFE registered in DataHub:
  Path:            /mfe__MFE_PATH__
  Remote entry:    __REMOTE_ENTRY_URL__
  Module:          __MF_NAME__/mount
  Nav sidebar:     __SHOW_IN_NAV__ (icon: __NAV_ICON__)
  Config file:     <your production config file>

平台分布

Codex

37.87%
按下载量换算109

Claude

30.23%
按下载量换算87

Cursor

18.02%
按下载量换算52

Gemini CLI

9.33%
按下载量换算27

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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