用途：Apache Hamilton 是一个轻量级 Python 框架，用声明式、基于函数的方式构建数据转换的有向无环图（DAG）。本技能聚焦核心开发模式，帮助完成基础 Hamilton 开发任务。
主要能力：函数加类型注解即定义 DAG 节点，函数参数自动形成依赖边，函数名即节点名；Driver 负责构建并执行 DAG（.execute()），FunctionGraph 为内部 DAG 表示；函数修饰器可改变 DAG 行为，适配器负责结果格式化与生命周期钩子。支持用 @config.when 做配置与多态、@parameterize 生成多个节点、@extract_columns 将 DataFrame 拆为 Series、@check_output 做数据质量校验、@save_to/@load_from 做 I/O 物化。可将脚本式代码重构为纯函数模块，并可视化 DAG、做单元与集成测试。
使用方式：编写带类型注解和 docstring 的纯函数模块，用 driver.Driver({}, module) 构建，再 dr.execute([...], inputs={...}) 执行；用 dr.display_all_functions 或 dr.visualize_execution 生成图；用 dr.list_available_variables、dr.what_is_downstream_of 辅助调试。
适用场景：数据管道与特征工程、可测试可复用的数据流定义、DAG 调试与可视化。
限制：函数须保持纯净、不修改输入、避免循环依赖；需类型注解。异步/Spark 与 AI 工作流分别见 /hamilton-scale、/hamilton-llm。具体安装命令与收费信息暂未提供。