creating-data-lake-tableAWS官方放心用让 AI 一键创建 Amazon S3 Tables 托管 Iceberg 表，并对接 Athena 查询。
这个技能会帮你在 Amazon S3 Tables 上创建托管的 Apache Iceberg 数据湖表。它会先检查 AWS 账户与区域、现有数据库/表是否重名，然后依次创建 table bucket、命名空间、Glue Data Catalog 联邦目录集成，最后定义表结构、分区策略和 IAM 权限。表创建后支持自动压缩与快照管理，可直接用 Athena 等 Iceberg 兼容引擎查询。整个过程遵循 AWS MCP 工具优先、CLI 兜底的原则，并强制要求表名/命名空间小写、不带连字符。
适合从零搭建数据湖表、对接 Athena 分析或准备用 Glue ETL 写入数据的场景。注意它只建空表，不导入已有文件，也不适合向量存储或查询已有表；这些要交给同仓库的 `ingesting-into-data-lake`、`storing-and-querying-vectors`、`querying-data-lake` 等技能。使用前需要有效 AWS 凭证、目标区域和对应权限。
在下面找到你用的工具，复制命令粘进终端就装好了：
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws装好后不用任何配置，直接在对话里说：
我要在 us-east-1 创建一个销售订单的 S3 Tables 表，按日期分区，给 Athena 查询用。AI 检测到任务匹配时会自动加载这个 Skill，不需要手动开关。
SKILL.mdreferences/ 技能会先检查。如果存在非 S3 Tables 的同名表，必须停下来并转交 `finding-data-lake-assets` 确认，避免覆盖。
不会。它只创建空表。导入已有文件请使用 `ingesting-into-data-lake` 技能。
必须全小写，且不能包含连字符；否则 Glue 会报 `GENERIC_INTERNAL_ERROR`。