Grupo de capacidad nuevo 'sql-connect' (3 funciones) para conectar a un
Microsoft SQL Server (donde corre Navision) y consultar directamente, en
lugar del ida y vuelta manual de pegar CSVs.
- mssql_connect_py_infra: abre conexion pymssql (login_timeout acotado,
credenciales por argumento, RuntimeError claro si falla).
- mssql_query_py_infra: SELECT parametrizada con binding seguro (sin
inyeccion) sobre conexion abierta; devuelve {columns, rows, row_count};
0 filas -> lista vacia; max_rows con fetchmany; read-only.
- run_mssql_query_py_pipelines: one-shot que compone connect+query y cierra
siempre; CLI imprime JSON o CSV; contrasena desde env var (pass).
Pagina madre docs/capabilities/sql-connect.md + fila en INDEX.md.
Dependencia pymssql>=2.3.13 anadida a python/pyproject.toml + uv.lock.
Tests mock-based (11) verdes; error path verificado end-to-end contra el
driver real (host inalcanzable -> RuntimeError, acotado por login_timeout).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- glirel_load_model: cache por (model_name, device); device='auto' resuelve via torch
- extract_relations_glirel: tokeniza por whitespace, mapea spans char->token,
llama predict_relations y devuelve RelationCandidate; fallback text.find si la
entidad llega sin offsets; max_pairs=N -> top-N por score
- pyproject.toml: glirel en extra nlp
Closes#0039
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Funciones nuevas en python/functions/datascience/:
- gliner_load_model: carga + cachea modelo GLiNER por (name, device).
device='auto' resuelve a cuda/cpu segun torch.cuda.is_available, sin
fallar si torch no esta instalado. ImportError claro si falta gliner.
- extract_entities_gliner: contrato drop-in de extract_entities_llm
(mismo entity_schema, mismo list[EntityCandidate]). El caller inyecta
el modelo (cargado UNA vez por proceso). Anota offsets start/end en
attributes para reconciliar con extract_iocs (issue 0040).
Diferencias vs LLM extractor:
- 50-200x mas rapido en GPU, 0 USD/token.
- Malo con IoCs tecnicos (lo cubre 0037).
- Threshold y flat_ner ajustables por dominio.
pyproject.toml: gliner como extra opcional `[nlp]` para no inflar el
.venv de quien no use NER. Instalacion: `uv pip install -e '.[nlp]'`.
Refs #0038 — Desbloquea 0039 (GLiREL) y 0040 (pipeline hibrido).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Añade un conjunto amplio de funciones al paquete python/functions/metabase:
- Nuevos modulos: collections.py, documents.py, maintenance.py, permissions.py, validation.py (+ test).
- Ampliacion de cards.py, dashboards.py, client.py e __init__.py para exponer las nuevas operaciones.
- Funciones de documentos (create/get/update/delete/archive/copy/move + comentarios), grupos y memberships, permission/collection graphs, copy/move de cards y dashboards, validacion de MBQL/SQL y payloads, actualizacion segura de dashboards y fix_null_ratio.
- .md por funcion con frontmatter para que fn index los registre.
- Actualiza pyproject.toml y uv.lock con las dependencias resultantes.
Impacto: ampliamente mas cobertura de la API de Metabase desde el registry, reutilizable por apps y analisis. No toca Go ni frontend.
Dependencias necesarias para pdf_create_py_infra, pdf_add_table_py_infra
y pdf_merge_py_infra. Instaladas previamente via uv add en el repo principal.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Actualiza pyproject.toml con nuevas dependencias (pdfplumber, python-docx, ebooklib, openpyxl, etc.).
Actualiza sources.yaml con funciones extraídas de repos externos.
Mejora reglas de extracción en sources.md.
Añade comando Claude extract-source para workflow de extracción.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Añade módulo Python con funciones para la API de Metabase en dominio infra.
Incluye cliente HTTP, auth, y CRUD de cards, dashboards y users.
Proyecto gestionado con uv (pyproject.toml).
egutierrez