truthound new plugin

CLI 명령 실행에서 Truthound, Create을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Synopsis

truthound new plugin <name> [OPTIONS]

Arguments

CLI 명령 실행에서 Argument을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Required을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 name을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Plugin을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Options

CLI 명령 실행에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Short을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --output을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 -o을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 .을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Output을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 -t을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 validator을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Plugin을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --author을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 -a을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Author을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 -d을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Plugin을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --tests/--no-tests을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.		CLI 명령 실행에서 --tests을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Generate을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --install/--no-install을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 -i을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 --no-install을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Auto-install을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --min-version을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.		CLI 명령 실행에서 3.0.0을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Truthound, Minimum을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --python을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.		CLI 명령 실행에서 3.10을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Minimum, Python을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Description

CLI 명령 실행에서 new plugin을(를) 다루는 항목입니다:

1. CLI 명령 실행에서 pyproject.toml, Creates을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
2. CLI 명령 실행에서 Generates을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
3. CLI 명령 실행에서 Sets을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
4. CLI 명령 실행에서 Configures을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
5. CLI 명령 실행에서 --install, Installs을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Plugin Types

CLI 명령 실행에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Components을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 validator을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Custom 검증기	검증기 classes
CLI 명령 실행에서 reporter을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Custom을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Reporter을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 hook을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Event을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Hook을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 datasource을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Data 소스 connectors	CLI 명령 실행에서 DataSource을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 action을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	체크포인트 actions	CLI 명령 실행에서 Action을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 full을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Everything을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

예시

빠른 시작 (Recommended)

CLI 명령 실행에서 Create을(를) 다루는 항목입니다:

# Create and immediately install
truthound new plugin my_validators --install

# Short form
truthound new plugin my_validators -i

CLI 명령 실행에서 Output을(를) 다루는 항목입니다:

Creating plugin 'my_validators'...

Successfully generated 6 files:
  ./truthound-plugin-my_validators/pyproject.toml
  ./truthound-plugin-my_validators/README.md
  ./truthound-plugin-my_validators/my_validators/__init__.py
  ./truthound-plugin-my_validators/my_validators/plugin.py
  ./truthound-plugin-my_validators/tests/__init__.py
  ./truthound-plugin-my_validators/tests/test_plugin.py

Installing plugin from ./truthound-plugin-my_validators...
✓ Plugin installed successfully!

Next steps:
  1. Edit ./truthound-plugin-my_validators/my_validators/plugin.py to implement your plugin
  2. truthound plugins list

검증기 Plugin

truthound new plugin my_validators --type validator

CLI 명령 실행에서 Generated을(를) 다루는 항목입니다:

truthound-plugin-my_validators/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── my_validators/
│   ├── __init__.py
│   └── validators/
│       ├── __init__.py
│       └── sample_validator.py
└── tests/
    └── test_plugin.py

CLI 명령 실행에서 pyproject.toml, Generated을(를) 다루는 항목입니다:

[project]
name = "truthound-my-validators"
version = "0.1.0"
description = "Custom validators for Truthound"
requires-python = ">=3.10"
dependencies = [
    "truthound>=3.0.0",
]
classifiers = [
    "Development Status :: 5 - Production/Stable",
]

[project.entry-points."truthound.plugins"]
my_validators = "my_validators:MyValidatorsPlugin"

[build-system]
requires = ["setuptools>=61.0"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

Reporter Plugin

truthound new plugin custom_reports --type reporter

CLI 명령 실행에서 Generated을(를) 다루는 항목입니다:

custom_reports/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── src/
│   └── custom_reports/
│       ├── __init__.py
│       └── reporters/
│           ├── __init__.py
│           └── sample_reporter.py
└── tests/
    └── test_reporters.py

Hook Plugin

truthound new plugin my_hooks --type hook

CLI 명령 실행에서 Generated을(를) 다루는 항목입니다:

my_hooks/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── src/
│   └── my_hooks/
│       ├── __init__.py
│       └── hooks/
│           ├── __init__.py
│           └── sample_hook.py
└── tests/
    └── test_hooks.py

CLI 명령 실행에서 Generated을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.plugins.hooks import HookRegistry, HookType

@HookRegistry.register(HookType.PRE_VALIDATION)
def pre_validation_hook(context):
    """Called before validation starts."""
    print(f"Starting validation on {context.file_path}")

@HookRegistry.register(HookType.POST_VALIDATION)
def post_validation_hook(context, report):
    """Called after validation completes."""
    print(f"Validation complete: {len(report.issues)} issues found")

DataSource Plugin

truthound new plugin custom_db --type datasource --description "Custom database connector"

CLI 명령 실행에서 Generated을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.datasources.base import DataSource
import polars as pl

class CustomDbDataSource(DataSource):
    """Custom database data source."""

    name = "custom_db"

    def __init__(self, connection_string: str):
        self.connection_string = connection_string

    def read(self) -> pl.LazyFrame:
        """Read data from custom database."""
        # Implement connection and data reading
        pass

    def get_schema(self) -> dict:
        """Get schema information."""
        pass

Action Plugin

truthound new plugin my_actions --type action

CLI 명령 실행에서 Generated을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.checkpoint.actions import Action, ActionResult

class MyCustomAction(Action):
    """Custom checkpoint action."""

    name = "my_action"

    def execute(self, report, context) -> ActionResult:
        """Execute the action."""
        # Implement action logic
        return ActionResult(success=True, message="Action completed")

Full Plugin

truthound new plugin enterprise \
  --type full \
  --author "Company Inc." \
  --description "Enterprise validation suite" \
  --install

CLI 명령 실행에서 Generated을(를) 다루는 항목입니다:

enterprise/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── src/
│   └── enterprise/
│       ├── __init__.py
│       ├── validators/
│       │   ├── __init__.py
│       │   └── sample_validator.py
│       ├── reporters/
│       │   ├── __init__.py
│       │   └── sample_reporter.py
│       ├── hooks/
│       │   ├── __init__.py
│       │   └── sample_hook.py
│       ├── datasources/
│       │   ├── __init__.py
│       │   └── sample_datasource.py
│       └── actions/
│           ├── __init__.py
│           └── sample_action.py
└── tests/
    ├── test_validators.py
    ├── test_reporters.py
    ├── test_hooks.py
    ├── test_datasources.py
    └── test_actions.py

Version Requirements

truthound new plugin my_plugin --min-version 1.0.0 --python 3.11

CLI 명령 실행에서 pyproject.toml, Generated을(를) 다루는 항목입니다:

[project]
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [
    "truthound>=1.0.0",
]

Custom Output Directory

truthound new plugin my_plugin -o ./plugins/

CLI 명령 실행에서 ./plugins/my_plugin/, Creates을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Plugin Type Comparison

CLI 명령 실행에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	검증기	리포터	CLI 명령 실행에서 Hooks을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 DataSources을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Actions을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
검증기	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Yes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Entry Points

CLI 명령 실행에서 Plugins을(를) 다루는 항목입니다:

# Validators
[project.entry-points."truthound.validators"]
my_validators = "my_plugin.validators:register"

# Reporters
[project.entry-points."truthound.reporters"]
my_reporters = "my_plugin.reporters:register"

# Hooks
[project.entry-points."truthound.hooks"]
my_hooks = "my_plugin.hooks:register"

# DataSources
[project.entry-points."truthound.datasources"]
my_datasources = "my_plugin.datasources:register"

# Actions
[project.entry-points."truthound.actions"]
my_actions = "my_plugin.actions:register"

Use Cases

1. Company-Specific 검증기

truthound new plugin company_validators \
  --type validator \
  --author "Data Team" \
  --min-version 1.0.0

2. Custom Output Formats

truthound new plugin custom_formats \
  --type reporter \
  --description "Company-specific report formats"

3. 통합 Hooks

truthound new plugin ci_integration \
  --type hook \
  --description "CI/CD pipeline integration hooks"

4. Custom Data Sources

truthound new plugin internal_db \
  --type datasource \
  --description "Internal database connectors"

5. Notification Actions

truthound new plugin notifications \
  --type action \
  --description "Custom notification channels"

Installing the Plugin

Option 1: Auto-install (Recommended)

CLI 명령 실행에서 --install을(를) 다루는 항목입니다:

truthound new plugin my_plugin --install

CLI 명령 실행에서 pip install -e .을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Option 2: Manual Install

CLI 명령 실행에서 --install을(를) 다루는 항목입니다:

cd truthound-plugin-my_plugin
pip install -e .

Verify 설치

truthound plugins list

Build and Publish

cd truthound-plugin-my_plugin
pip install build
python -m build
pip install dist/*.whl

# Publish to PyPI
pip install twine
twine upload dist/*

Exit Codes

CLI 명령 실행에서 Code을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Condition을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Success을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Generation을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Invalid을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Related Commands

• new validator - Create single 검증기
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• CLI 명령 실행에서 Plugin, System을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.