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Compétences d'agent pour les assistants de codage IA

Les compétences d'agent sont des fichiers d'instructions spécifiques aux tâches que les assistants de codage IA comme Claude et GitHub Copilot peuvent charger pour effectuer des tâches de développement Databricks. Les compétences regroupent les connaissances spécifiques au domaine, les meilleures pratiques et les workflows dans un format optimisé pour la consommation par l'IA. Pour savoir comment étendre Genie Code dans le Workspace Databricks, consultez Étendre Genie Code avec les compétences d'agent.

Les compétences suivent le standard ouvert Agent Skills. Chaque compétence est un fichier Markdown avec des métadonnées de type front-matter qui décrivent quand et comment la compétence doit être utilisée. Les assistants de codage IA découvrent et chargent automatiquement les compétences pertinentes en fonction de la tâche à accomplir.

Installez les compétences

Installez les compétences Databricks AI à l'aide du groupe de commandes aitools Databricks CLI. Le CLI détecte les agents de codage pris en charge et installe les compétences Databricks afin que votre assistant de codage AI puisse travailler efficacement avec les ressources Databricks telles que les bundles, les Jobs, le SQL, et plus encore.

Bash
# Install Databricks AI skills for all detected agents
databricks aitools install

# Install skills for a specific agent
databricks aitools install --agents claude-code

# Install skills into the current project instead of globally
databricks aitools install --scope project

# Install specific skills
databricks aitools install --skills bundles,sql

Utilisez databricks aitools list, databricks aitools update et databricks aitools uninstall pour gérer les composants d'outils d'IA installés. Pour toutes les options, consultez le groupe de commandesaitools.

Pour installer des compétences à partir de repositories GitHub arbitraires qui ne sont pas distribués via la CLI Databricks, utilisez la CLI Skills, un gestionnaire de package open source pour les compétences d'agent. Le CLI Skills analyse un repository GitHub à la recherche de fichiers de compétences et les installe dans votre projet afin que votre assistant de codage IA puisse les découvrir et les utiliser automatiquement.

repository de compétences

repository GitHub

Description

Compétences

Compétences d'agent Databricks

Compétences fondamentales officiellement maintenues pour le développement Databricks, englobant le compute, l'orchestration, le stockage et les applications.

Databricks CLI, Databricks Apps, Bundles d’actifs, Lakeflow Jobs, Lakebase, Model Serving, Lakeflow Pipelines, serverless migration

Compétences des Template d'application Databricks

Compétences spécifiques aux tâches intégrées dans les templates d'applications Databricks pour les agents (LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK), les kits d'applications (Lakebase, Genie, Analytique) et les frameworks d'applications de chatbot/données (Streamlit, Dash, Gradio, Shiny, Flask, Node.js).

Démarrage rapide, déployer, modifier l'agent, ajouter des outils, créer des outils, découvrir des outils, migrer depuis la diffusion de modèles, exécuter localement, tests de charge, API de superviseur

Compétences de l'AI Dev Kit

Compétences de Communauté sélectionnées couvrant plus de 25 modèles de développement Databricks.

Agent Bricks, AI Functions, Tableaux de bord AI/BI, Databricks Apps, Asset Bundles, Databricks lakehouse, Genie, Iceberg, Lakebase, Lakeflow Jobs, vues de métriques, évaluation MLflow, Model Serving, Python SDK, Lakeflow pipelines, Structured Streaming, données synthétiques, Unity Catalog, AI Search, Zerobus ingest

Compétences MLflow

Compétences en matière d'instrumentation, de debugging et d'évaluation des agents LLM avec MLflow.

Intégration MLflow, agent MLflow, instrumentation du traçage, récupération et analyse des traces, requête de métriques, évaluation d'agent, analyse des sessions de chat, recherche de documentation MLflow

repository GitHub

Description

Compétences

Compétences d'agent Databricks

Compétences fondamentales officiellement maintenues pour le développement Databricks, englobant le compute, l'orchestration, le stockage et les applications.

Databricks CLI, Databricks Apps, Bundles d’actifs, Lakeflow Jobs, Lakebase, Model Serving, Lakeflow Pipelines, serverless migration

Compétences des Template d'application Databricks

Compétences spécifiques aux tâches intégrées dans les templates d'applications Databricks pour les agents (LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK), les kits d'applications (Lakebase, Genie, Analytique) et les frameworks d'applications de chatbot/données (Streamlit, Dash, Gradio, Shiny, Flask, Node.js).

Démarrage rapide, déployer, modifier l'agent, ajouter des outils, créer des outils, découvrir des outils, migrer depuis la diffusion de modèles, exécuter localement, tests de charge, API de superviseur

Compétences de l'AI Dev Kit

Compétences de Communauté sélectionnées couvrant plus de 25 modèles de développement Databricks.

Agent Bricks, AI Functions, Tableaux de bord AI/BI, Databricks Apps, Asset Bundles, Databricks lakehouse, Genie, Iceberg, Lakebase, Lakeflow Jobs, vues de métriques, évaluation MLflow, Model Serving, Python SDK, Lakeflow pipelines, Structured Streaming, données synthétiques, Unity Catalog, AI Search, Zerobus ingest

Compétences MLflow

Compétences en matière d'instrumentation, de debugging et d'évaluation des agents LLM avec MLflow.

Intégration MLflow, agent MLflow, instrumentation du traçage, récupération et analyse des traces, requête de métriques, évaluation d'agent, analyse des sessions de chat, recherche de documentation MLflow

Ressources supplémentaires