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Databricks Agent Skills

Repository mit vorgefertigten Fähigkeiten für KI-Agenten, die auf der Databricks-Plattform entwickelt und bereitgestellt werden. Es umfasst Werkzeuge zur Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Agenten mithilfe von Databricks-Tools wie Agent Framework, Unity Catalog und MLflow.

Was ist Databricks Agent Skills?

Databricks Agent Skills stellt eine Sammlung von vorgefertigten Fähigkeiten (Skills) und Werkzeugen für KI-Agenten bereit, die in der Databricks-Umgebung arbeiten. Dieses Repository enthält Module für die Agentenentwicklung auf Databricks, einschließlich der Integration mit Unity Catalog, MLflow zur Nachverfolgung von Metadaten und dem Databricks Agent Framework. Die Skills decken typische Aufgaben bei der Arbeit mit Databricks ab, wie das Abfragen von Unity Catalog, das Lesen und Schreiben von Tabellen, das Einrichten von Agentenendpunkten, das Verwalten von Berechtigungen in Unity Catalog, das Abrufen von Agenten-Metadaten aus MLflow-Experimenten und die Bereitstellung von Databricks SQL-Abfragen. Das Projekt richtet sich an Entwickler, die KI-Agenten auf der Databricks-Plattform erstellen und bereitstellen möchten, und bietet klare Anleitungen zur Installation, Konfiguration und Nutzung der Skills sowohl in der command-line (CLI) als auch in der IDE-Umgebung (wie Claude Code oder Cursor).

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add databricks/databricks-agent-skills

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Dokumentation

Was macht Databricks Agent Skills?

Agent-Skill-Repository: databricks/databricks-agent-skills

Übersicht

Dieses Repository enthält eine Sammlung von vorgefertigten Fähigkeiten (Skills) zur Unterstützung von KI-Agenten bei der Interaktion mit der Databricks-Plattform. Es ermöglicht Agenten, Unity Catalog abzufragen, Tabellen zu lesen/schreiben, Agentenendpunkte zu verwalten, MLflow-Metadaten abzurufen und Databricks SQL-Abfragen auszuführen.

Installation

  1. Klone das Repository: git clone https://github.com/databricks/databricks-agent-skills.git
  2. Installiere Abhängigkeiten: pip install -r requirements.txt
  3. Konfiguriere Umgebungsvariablen:
    • DATABRICKS_HOST – Ihre Databricks-Arbeitsbereichs-URL
    • DATABRICKS_TOKEN – Ihr Databricks-Personal-Access-Token

Nutzung

Die Skills können über die Befehlszeile (CLI) oder in einer IDE wie Claude Code oder Cursor verwendet werden. Jeder Skill ist als separate Python-Datei oder Modul implementiert.

Verfügbare Skills

  • UnityCatalogQuerySkill: Führt Abfragen gegen Unity Catalog aus (z. B. Tabellen auflisten).
  • TableReadWriteSkill: Liest Daten aus Tabellen in Unity Catalog oder schreibt Daten hinein.
  • AgentEndpointSkill: Erstellt, listet oder löscht Agentenendpunkte auf Databricks.
  • UCGrantSkill: Verwaltet Berechtigungen in Unity Catalog (z. B. GRANT, REVOKE).
  • MLflowMetadataSkill: Ruft Metadaten aus MLflow-Experimenten ab (z. B. Parameter, Metriken).
  • DatabricksSQLSkill: Führt SQL-Abfragen auf Databricks SQL aus.

Beispiele

# Beispiel: UnityCatalogQuerySkill verwenden
from skills.uc_query_skill import UnityCatalogQuerySkill

skill = UnityCatalogQuerySkill()
result = skill.execute("SHOW TABLES IN default")`
print(result)

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Bitte lesen Sie die CONTRIBUTING.md-Datei für Details.

Lizenz

Apache License 2.0. Weitere Informationen finden Sie in der LICENSE-Datei.

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