How long does the integration take?

Change one base URL in an OpenAI-compatible client, or install the Python or TypeScript SDK; the quickstart routes a first request in a few minutes.

Will this lock us into another vendor?

No. The router is Apache-2.0 open source, your provider keys stay yours, and the API is OpenAI-compatible, so leaving is a change of base URL.

What happens when a provider fails?

The router falls back to the next model your policy allows and records the fallback in the trace, so an outage costs a retry, not an incident.

migrate - Prompt - OpenSmartRoute

Name: migrate
Author: jotap-rocha

Prompt file imported from jotap-rocha/uber-eats-case (.cursor/commands/data-engineering/migrate.md). Copyright stays with the author.

/migrate — migração de ETL legado

Aciona dbt-specialist (transformação SQL) e/ou spark-engineer (ETL pesado), com pipeline-architect para orquestração se a migração incluir o scheduler.

Uso

/migrate <path do ETL legado>

Exemplos

/migrate legacy/etl_pedidos_proc.sql
/migrate "converte esse job SSIS de agregação diária pra PySpark"

O que acontece

Lê o ETL legado e mapeia lógica de transformação, dependências e schedule
Stored procedure/SQL → dbt-specialist (model + testes); ETL pesado/batch → spark-engineer
Se havia orquestração (cron, SSIS, scheduler proprietário) → pipeline-architect desenha a DAG equivalente
sql-optimizer revisa a query traduzida se o dialeto mudou

Gate DE (kernel)

Antes de fechar entrega em tree DE (marker ou auto-detect SDP/DLT):

Agent amarrado: dbt-specialist e/ou spark-engineer (orquestração: pipeline-architect) — ver seção Conformidade DE (kernel) do agent
Gate: /validar e/ou python -m config.canonical_data_check validate <path>
Norma: data-engineering.yaml (não inventar regra aqui; remediação via skill de-conformidade quando disponível)
Agents amarrados: DE-A* (+ B/C/D conforme domínio do agent).

# /migrate — migração de ETL legado Aciona `dbt-specialist` (transformação SQL) e/ou `spark-engineer` (ETL pesado), com `pipeline-architect` para orquestração se a migração incluir o scheduler. ## Uso ``` /migrate <path do ETL legado> ``` ## Exemplos ``` /migrate legacy/etl_pedidos_proc.sql /migrate "converte esse job SSIS de agregação diária pra PySpark" ``` ## O que acontece 1. Lê o ETL legado e mapeia lógica de transformação, dependências e schedule 2. Stored procedure/SQL → `dbt-specialist` (model + testes); ETL pesado/batch → `spark-engineer` 3. Se havia orquestração (cron, SSIS, scheduler proprietário) → `pipeline-architect` desenha a DAG equivalente 4. `sql-optimizer` revisa a query traduzida se o dialeto mudou ## Gate DE (kernel) Antes de fechar entrega em tree DE (marker ou auto-detect SDP/DLT): - **Agent amarrado:** `dbt-specialist` e/ou `spark-engineer` (orquestração: `pipeline-architect`) — ver seção `Conformidade DE (kernel)` do agent - **Gate:** `/validar` e/ou `python -m config.canonical_data_check validate <path>` - **Norma:** `data-engineering.yaml` (não inventar regra aqui; remediação via skill `de-conformidade` quando disponível) - Agents amarrados: DE-A* (+ B/C/D conforme domínio do agent).

Install migrate and it becomes one more candidate the router can pick - when it fits.

A listing is a routing target with a manifest: what it does, which domains it covers, what it costs and who publishes it. Once installed it sits beside your own models and tools, is scored like any other candidate for each request, and shows up in the trace when it wins. Ratings come from workspaces that installed it, one per account.

{ "prompt": "# /migrate — migração de ETL legado\n\nAciona `dbt-specialist` (transformação SQL) e/ou `spark-engineer` (ETL pesado), com\n`pipeline-architect` para orquestração se a migração incluir o scheduler.\n\n## Uso\n\n```\n/migrate <path do ETL legado>\n```\n\n## Exemplos\n\n```\n/migrate legacy/etl_pedidos_proc.sql\n/migrate \"converte esse job SSIS de agregação diária pra PySpark\"\n```\n\n## O que acontece\n\n1. Lê o ETL legado e mapeia lógica de transformação, dependências e schedule\n2. Stored procedure/SQL → `dbt-specialist` (model + testes); ETL pesado/batch → `spark-engineer`\n3. Se havia orquestração (cron, SSIS, scheduler proprietário) → `pipeline-architect` desenha a DAG equivalente\n4. `sql-optimizer` revisa a query traduzida se o dialeto mudou\n\n## Gate DE (kernel)\n\nAntes de fechar entrega em tree DE (marker ou auto-detect SDP/DLT):\n\n- **Agent amarrado:** `dbt-specialist` e/ou `spark-engineer` (orquestração: `pipeline-architect`) — ver seção `Conformidade DE (kernel)` do agent\n- **Gate:** `/validar` e/ou `python -m config.canonical_data_check validate <path>`\n- **Norma:** `data-engineering.yaml` (não inventar regra aqui; remediação via skill `de-conformidade` quando disponível)\n- Agents amarrados: DE-A* (+ B/C/D conforme domínio do agent).", "variables": [], "notes": "Migração de ETL legado — stored procedure para dbt, script batch para PySpark. Aciona dbt-specialist e/ou spark-engineer. Use quando: \"migra essa stored procedure pra dbt\", \"converte esse ETL legado pra PySpark\".", "metadata": { "source": { "provider": "github-cursor-commands", "repository": "https://github.com/jotap-rocha/uber-eats-case", "path": ".cursor/commands/data-engineering/migrate.md", "ref": "a1de68fd5d02800519a14e30e2a8a1cfae435294", "url": "https://github.com/jotap-rocha/uber-eats-case/blob/a1de68fd5d02800519a14e30e2a8a1cfae435294/.cursor/commands/data-engineering/migrate.md", "key": "jotap-rocha/uber-eats-case/.cursor/commands/data-engineering/migrate.md" } } }

migrate

About

/migrate — migração de ETL legado

Uso

Exemplos

O que acontece

Gate DE (kernel)

Use it

Install migrate and it becomes one more candidate the router can pick - when it fits.

What it costs to adopt - in engineering time.

One base URL

No vendor lock-in

Failover built in

Manifest

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