AIコーディングアシスタントのためのエージェントスキル
エージェント スキルは、Claude やGitHub Copilot などのAIコーディング アシスタントがDatabricks開発タスクを実行するためにロードできるタスク固有の指示ファイルです。 スキルパッケージは、ドメイン固有の知識、ベストプラクティス、ワークフローを、AIによる利用に最適化された形式にまとめたものです。DatabricksワークスペースでGenie Codeを拡張する方法については、 「エージェント スキルを使用してGenie Codeを拡張する」を参照してください。
スキルは、オープンなエージェントスキル標準に準拠しています。各スキルは、そのスキルをいつ、どのように使用すべきかを記述したフロントマターメタデータを含むMarkdownファイルです。AIコーディングアシスタントは、目の前のタスクに基づいて、関連するスキルを自動的に検出してロードします。
スキルをインストールする
エージェントスキル用のオープンソースパッケージマネージャーであるSkills CLIを使用してスキルをインストールします。CLI GitHubリポジトリをスキャンしてスキルファイルを探し出し、それらをプロジェクトにインストールします。これにより、 AIコーディングアシスタントがそれらを自動的に検出して使用できるようになります。
# List skills in a repository
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --list
# Install specific skills
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-apps --skill databricks-pipelines
# Install all skills from a repo to all agents
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --all
# Remove interactively (select from installed skills)
npx skills remove
CLIに必要なのは、リポジトリにスキルファイルが含まれていることだけです。リポジトリの所有者は、CLIを自身のスキルと連携させるために何も設定する必要はありません。
スキルリポジトリ
GitHubリポジトリ | 説明 | スキル |
|---|---|---|
コンピュート、オーケストレーション、ストレージ、アプリにわたるDatabricks開発のコア スキルが正式に維持されています。 | Databricks CLI 、 Databricks Apps 、アセット バンドル、 LakeFlowジョブ、 Lakebase 、モデルサービング、 LakeFlow Spark宣言型パイプライン、サーバーレス移行 | |
エージェント用のDatabricksアプリ テンプレート (LangGraph、 LangChain 、 OpenAI Agents SDK )、アプリ キット ( Lakebase 、 Genie 、アナリティクス)、およびチャットボット/データ アプリ フレームワーク (Streamlit、Dash、Gradio、Shiny、Flask、 Node.js ) 内に埋め込まれたタスク固有のスキル。 | クイックスタート、展開、エージェントの変更、ツールの追加、ツールの作成、ツールの検出、モデルからの移行、サービング、ローカル実行、負荷テスト、スーパーバイザーAPIs | |
厳選されたコミュニティスキル集。25種類以上のDatabricks開発パターンを網羅しています。 | Agent Bricks、 AI Functions 、 AI/BI Dashboards、 Databricks Apps 、Asset Bundles、 Databricksレイクハウス、 Genie 、 Iceberg 、 Lakebase 、 LakeFlow Jobs、メトリクスビュー、 MLflow評価、モデルサービング、 Python SDK 、 LakeFlow Spark宣言型パイプライン、構造化ストリーミング、合成データ、 Unity Catalog 、足元検索、Zerobus ingest | |
MLflowを用いたLLMエージェントの計測、デバッグ、評価に関するスキル。 | MLflow オンボーディング、MLflow エージェント、インストルメンテーション トレース、トレースの取得と分析、メトリクスのクエリ、エージェントの評価、チャット セッション分析、MLflow ドキュメント検索 |
次のステップ
- エージェント スキルを使用してGenie Code拡張する: ワークスペースにGenie Code組み込むためのスキルを作成します。
- エージェントをモデルサービングからDatabricks Appsに移行する: エージェントのスキルを使用して、エージェントをモデルサービングからDatabricks Appsに移行します。
- AIエージェントを作成してDatabricks Appsにデプロイする： Databricks AppsにAIエージェントを構築してデプロイします。