chore: auto-commit (26 archivos)

- python/functions/bigquery/bq_auth.md
- python/functions/bigquery/bq_load_from_file.md
- python/functions/bigquery/bq_load_from_gcs.md
- python/functions/bigquery/client.py
- python/functions/bigquery/queries.py
- python/functions/datascience/__init__.py
- python/functions/datascience/decode_qr_image.py
- python/functions/datascience/load_bq_table_to_duckdb.md
- python/functions/datascience/load_bq_table_to_duckdb.py
- python/functions/pipelines/profile_bq_table.md
- ...

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

python/functions/bigquery/bq_load_from_file.md

@@ -3,7 +3,7 @@ name: bq_load_from_file
 kind: function
 lang: py
 domain: infra
-version: "1.0.0"
+version: "1.0.1"
 purity: impure
 signature: "def bq_load_from_file(client: BQClient, file_path: str, dataset_id: str, table_id: str, source_format: str = 'CSV', write_disposition: str = 'WRITE_APPEND', autodetect: bool = True, skip_leading_rows: int = 0) -> dict"
 description: "Carga datos desde un archivo local a una tabla BigQuery usando load_table_from_file del SDK. Equivalente a bq_load_from_gcs pero para disco local."
@@ -73,3 +73,7 @@ cargar desde ahi es mas eficiente y permite paralelismo.
 
 La funcion bloquea hasta que el job termina (`job.result()`). Los archivos Parquet y
 Avro no admiten `skip_leading_rows` — ese parametro solo aplica para CSV.
+
+## Capability growth log
+
+- v1.0.1 (2026-07-02) — fix: `skip_leading_rows` solo se envía al LoadJobConfig cuando `source_format` es CSV; BigQuery rechazaba el job para JSON/Avro/Parquet incluso con valor 0.