databricks-core

Databricks

Databricks CLI、認証、データ探索のためのコアスキルです。

製品スキル

特定の製品については、専用スキルを使用します。

• databricks-jobs - Lakeflow Jobs の開発とデプロイ
• databricks-pipelines - Lakeflow Spark Declarative Pipelines（バッチおよびストリーミングデータパイプライン）
• databricks-serverless - ジョブおよびパイプライン向けのコンピュートの選択（サーバーレス、パフォーマンスモード、クラシックへのフォールバック）
• databricks-apps - フルスタック TypeScript アプリの開発とデプロイ
• databricks-lakebase - Lakebase Postgres Autoscaling プロジェクトの管理
• databricks-model-serving - Model Serving エンドポイントの管理と推論

データの検出、探索、クエリ生成（テーブルの検索、データに関する自然言語の質問への回答、SQL の生成）には、databricks-data-discovery を使用してください（最初に Genie One を試し、その後、手動での探索に切り替えます）。インストールされていない場合は、以下の AI ツール用コマンドと手動でのデータ探索を使用してください。

前提条件

1. CLI がインストールされ、最新であること：CLI は v1.0.0 以上である必要があります。CLI がインストールされていても古すぎる場合は、「十分」とは見なされません。回避策ではなく、アップグレードが必要です。

   • CLI のインストールで最低バージョンを確認してください。 UPGRADE または INSTALL と表示された場合は、そこで中断し、参照先ファイルの手順に従ってアップグレードまたはインストールしてください。続行したり、ユーザーに CLI は問題ないと伝えたりしないでください。
   • 別のスキルからアップグレードのためにここに案内された場合（v1.0.0 より新しい CLI が必要な場合。例：databricks-setup-local には v1.16.0 が必要）、そのスキルですでに不足が検出されています。v1.0.0 の最低バージョン確認に合格するだけでは不十分です。Update / repair の手順に従って最新の安定版をインストールしてください。これにより、どのスキルの最低バージョン要件も満たせます。
   • 注：サンドボックス環境（Cursor IDE、コンテナ）では、インストールコマンドがワークスペース外に書き込むため、ブロックされることがあります。インストールコマンドをユーザーに提示し、ご自身のターミナルで実行するよう依頼してください。
   • 例外： CLI のインストールがブロックされている場合（サンドボックス化されたコンテナ、制限付き環境）は、シェルに DATABRICKS_HOST と DATABRICKS_TOKEN の環境変数がある場合、それらを使用して REST API を直接呼び出す方法に切り替えるか、ユーザーに確認してください。Databricks REST API ドキュメントを参照してください。

2. 認証済みであること：databricks auth profiles

   • 認証されていない場合：CLI 認証を参照してください。
   • まだアカウントがありませんか？ サインアップ方法をウェブで検索しないでください。ユーザーに https://signup.databricks.com/?utm_source=agent-skills&dbxSource=agent-skills&utm_campaign=core をそのまま提示し、URL を貼り付けてもらった後、databricks auth login --host <new workspace URL> --profile <name> を実行してください。

プロファイルの選択 - 重要

プロファイルを自動選択しないでください。

1. プロファイルを一覧表示します：databricks auth profiles
2. ワークスペース URL とともに、すべてのプロファイルをユーザーに提示します。
3. ユーザーに選択してもらいます（プロファイルが 1 つしかない場合も同様です）。
4. 必要に応じて、新しいプロファイルの作成を提案します。

Claude Code - 重要

Bash コマンドはそれぞれ別のシェルセッションで実行されます。

# WORKS: --profile flag
databricks apps list --profile my-workspace

# WORKS: chained with &&
export DATABRICKS_CONFIG_PROFILE=my-workspace && databricks apps list

# DOES NOT WORK: separate commands
export DATABRICKS_CONFIG_PROFILE=my-workspace
databricks apps list  # profile not set!

データ探索 — AI ツールを使用

カタログ／スキーマ／テーブルを手動で移動する代わりに、以下を使用してください。

# discover table structure (columns, types, sample data, stats)
databricks experimental aitools tools discover-schema catalog.schema.table --profile <PROFILE>

# run ad-hoc SQL queries
databricks experimental aitools tools query "SELECT * FROM table LIMIT 10" --profile <PROFILE>

# find the default warehouse
databricks experimental aitools tools get-default-warehouse --profile <PROFILE>

名前はそのまま使用します。 カタログ／スキーマ／テーブル名は、指定どおり正確に使用してください。ハイフンをアンダースコアに変更したり、名前を正規化したりしないでください。SQL では、特殊文字を含む名前の部分をバッククォートで囲みます（例：`my-catalog`.schema.table）。ハイフンを囲まずに使用すると、構文解析エラーになります。

これらのコマンドは、既知の SQL の実行やプロファイリングに直接使用できます。そのために Genie は必要ありません。自然言語でのデータに関する質問、特定できないデータの検索、質問からのクエリ生成には、インストールされている場合、databricks-data-discovery スキル（上記）を優先してください。コマンド全体、引用符の規則、トラブルシューティングについては、手動でのデータ探索を参照してください。

クイックリファレンス

⚠️ 重要：位置引数を使用し、フラグを使用しないコマンドがあります

# current user
databricks current-user me --profile <PROFILE>

# list resources
databricks apps list --profile <PROFILE>
databricks jobs list --profile <PROFILE>
databricks clusters list --profile <PROFILE>
databricks warehouses list --profile <PROFILE>
databricks pipelines list --profile <PROFILE>
databricks serving-endpoints list --profile <PROFILE>

# ⚠️ Unity Catalog — POSITIONAL arguments (NOT flags!)
databricks catalogs list --profile <PROFILE>

# ✅ CORRECT: positional args
databricks schemas list <CATALOG> --profile <PROFILE>
databricks tables list <CATALOG> <SCHEMA> --profile <PROFILE>
databricks tables get <CATALOG>.<SCHEMA>.<TABLE> --profile <PROFILE>

# ❌ WRONG: these flags/commands DON'T EXIST
# databricks schemas list --catalog-name <CATALOG>    ← WILL FAIL
# databricks tables list --catalog <CATALOG>           ← WILL FAIL
# databricks sql-warehouses list                       ← doesn't exist, use `warehouses list`
# databricks execute-statement                         ← doesn't exist, use `experimental aitools tools query`
# databricks sql execute                               ← doesn't exist, use `experimental aitools tools query`

# When in doubt, check help:
# databricks schemas list --help

# get details
databricks apps get <NAME> --profile <PROFILE>
databricks jobs get --job-id <ID> --profile <PROFILE>
databricks clusters get --cluster-id <ID> --profile <PROFILE>

# bundles
databricks bundle init --profile <PROFILE>
databricks bundle validate --profile <PROFILE>
databricks bundle deploy -t <TARGET> --profile <PROFILE>
databricks bundle run <RESOURCE> -t <TARGET> --profile <PROFILE>

トラブルシューティング

エラー	解決方法
cannot configure default credentials	--profile フラグを使用するか、先に認証してください
configuration does not support OAuth tokens	このコマンドには OAuth が必要です（例：databricks apps logs）。databricks auth login --host <URL> --profile <PROFILE> で再認証してください。CLI 認証を参照してください。
PERMISSION_DENIED	ワークスペース／UC の権限を確認してください
RESOURCE_DOES_NOT_EXIST	リソース名／ID とプロファイルを確認してください

タスク別の必読事項

タスク	作業を進める前に読む
初回セットアップ	CLI のインストール
認証の問題／新しいワークスペース	CLI 認証
テーブル／スキーマの調査	手動でのデータ調査（または、インストール済みの場合は databricks-data-discovery）
ジョブ／パイプラインのデプロイ	/databricks-dabs を使用してください

参考ガイド

• CLI のインストール
• CLI 認証
• 手動でのデータ調査