Agent-Fähigkeiten für KI-Codierungsassistenten

Agent-Fähigkeiten sind aufgabenspezifische Anweisungsdateien, die KI-Codierungsassistenten wie Claude und GitHub Copilot laden können, um Azure Databricks-Entwicklungsaufgaben auszuführen. Fähigkeitspakete fassen domänenspezifisches Wissen, bewährte Praktiken und Arbeitsabläufe in einem Format zusammen, das für die Nutzung durch KI optimiert ist. Informationen zum Erweitern von Genie Code im Azure Databricks-Arbeitsbereich finden Sie unter "Erweitern von Genie Code mit Agent-Fähigkeiten".

Fähigkeiten folgen dem Standard für offene Agent-Fähigkeiten . Jede Fähigkeit ist eine Markdown-Datei mit Front-Matter-Metadaten, die beschreibt, wann und wie die Fähigkeit verwendet werden soll. KI-Codierungsassistenten erkennen und laden relevante Fähigkeiten basierend auf der jeweiligen Aufgabe automatisch.

Skills installieren

Installieren Sie Azure Databricks KI-Fähigkeiten mithilfe der Befehlsgruppe Databricks CLIaitools. Die CLI erkennt unterstützte Codierungs-Agents und installiert Azure Databricks Fähigkeiten, damit Ihr KI-Codierungsassistent effektiv mit Azure Databricks Ressourcen wie Bündeln, Aufträgen, SQL und mehr arbeiten kann.

# 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

Verwenden Sie databricks aitools list, databricks aitools update und databricks aitools uninstall, um installierte KI-Tool-Komponenten zu verwalten. Alle Optionen finden Sie in aitools der Befehlsgruppe.

Um Fähigkeiten aus beliebigen GitHub Repositorys zu installieren, die nicht über die Databricks CLI verteilt werden, verwenden Sie die Skills CLI, einen Open-Source-Paket-Manager für Agent-Fähigkeiten. Die Skills CLI scannt ein GitHub Repository nach Qualifikationsdateien und installiert sie in Ihrem Projekt, damit Ihr KI-Codierungsassistent sie automatisch erkennen und verwenden kann.

Qualifikationsrepositorys

GitHub Repository Beschreibung Fähigkeiten
Kenntnisse des Azure Databricks-Agents Offiziell gepflegte Kernkompetenzen für die Azure-Databricks-Entwicklung in den Bereichen Compute, Orchestrierung, Speicher und Apps. Azure Databricks CLI, Databricks Apps, Asset Bundles, Lakeflow Jobs, Lakebase, Model Serving, Lakeflow Spark Declarative Pipelines, serverlose Migration
Fähigkeiten der Databricks-App-Vorlage Aufgabenspezifische Fähigkeiten eingebettet in Databricks-App-Vorlagen für Agents (LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK), App Kits (Lakebase, Genie, Analytics) und Chatbot/Data App Frameworks (Streamlit, Dash, Gradio, Shiny, Flask, Node.js). Schnellstart, Bereitstellen, Agent ändern, Tools hinzufügen, Tools erstellen, Tools entdecken, Von Model Serving migrieren, Lokal ausführen, Lasttests, Supervisor-APIs
KI-Entwicklerkit-Fähigkeiten Kuratierte Community-Fähigkeiten, die über 25 Entwicklungsmuster von Azure Databricks abdecken. Agent Bricks, AI Functions, AI/BI Dashboards, Databricks Apps, Asset Bundles, Databricks Lakehouse, Genie, Iceberg, Lakebase, Lakeflow Jobs, Metrikansichten, MLflow-Auswertung, Model Serving, Python SDK, Lakeflow Spark Declarative Pipelines, Structured Streaming, synthetische Daten, Unity Catalog, AI Search, Zerobus ingest
MLflow-Fähigkeiten Fähigkeiten zum Instrumentieren, Debuggen und Auswerten von LLM-Agents mit MLflow. Einführung in MLflow, MLflow-Agent, Instrumentierung für Tracing, Abrufen und Analysieren von Traces, Metriken abfragen, Bewertung des Agenten, Analyse von Chat-Sitzungen, MLflow-Dokumentensuche

Weitere Ressourcen

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