Suivi des abonnements SaaS
Outil interne de suivi des abonnements SaaS de l’équipe, de leurs responsables, de leurs coûts et de leurs renouvellements, avec persistance dans Lakebase et analyses des dépenses avec Genie.
Créer avec l’IA
- Copiez le prompt ci-dessous
- Collez-le dans Cursor, Claude Code, Codex ou tout autre agent de codage
- Votre agent la crée en posant des questions au fil du processus afin que le résultat corresponde exactement à vos attentes
Vous découvrez les modèles ? En savoir plus ici
Inclut une application de démarrage fonctionnelle
Du code réel et exécutable est disponible sur GitHub. Lorsque vous copiez le prompt ci-dessus, votre agent de codage le clone comme point de départ et l’adapte à vos données et à votre cas d’utilisation.
Ce modèle illustre un outil CRUD interne simple conçu sur Databricks : un suivi des abonnements SaaS où les équipes recensent les outils qu'elles utilisent, le responsable de chaque abonnement, son coût et sa date de renouvellement. Un Genie Agent fournit des analyses en libre-service sur les données d'abonnement.
Flux de données
Toutes les données d'abonnement sont stockées dans une seule table Lakebase Postgres et servies directement à l'application :
- Lakebase Postgres héberge la table
saas_tracker.subscriptions, qui contient le nom, le fournisseur, le coût, le cycle de facturation, le propriétaire, le statut et les dates de renouvellement. - La SaaS Tracker App (Databricks App) lit et écrit les abonnements via des routes d'API Express adossées à Lakebase.
- Des requêtes SQL Warehouse alimentent le tableau de bord analytique (vue d'ensemble des dépenses, dépenses par catégorie).
- Un Genie Agent configuré sur la table des abonnements permet aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel sur les dépenses, les propriétaires et les renouvellements.
Éléments à adapter
La configuration et le provisionnement sont décrits dans le fichier README.md du dépôt.
Pour adapter ce modèle à vos besoins :
- Lakebase : faites pointer le fichier
databricks.ymlde l'application vers vos propres project, branch et base de données Lakebase. - SQL Warehouse : définissez l'ID du warehouse utilisé pour les requêtes analytiques.
- Genie Agent : créez un Genie Agent sur la table
saas_tracker.subscriptions, puis renseignez l'ID du space. - Catégories : ajustez la liste des catégories dans les routes serveur et le composant de formulaire pour qu'elle corresponde aux services de votre organisation.
- Données d'amorçage : le script d'amorçage crée 18 abonnements de démonstration réalistes. Remplacez-les par vos propres données ou utilisez le formulaire d'ajout de l'application.
Basé sur ces modèles
Le code de cet exemple et le prompt de l’agent ci-dessus s’appuient tous deux sur les modèles ci-dessous. Ouvrez-en un pour découvrir une technique précise ou l’appliquer à un autre projet.
[MODÈLES]
Application avec Lakebase
Connectez une Databricks App à Lakebase pour assurer un stockage persistant des données. Inclut la configuration du schéma et des routes d’API CRUD complètes.
[MODÈLES]
Analytique conversationnelle Genie
Intégrez une interface de chat Databricks AI/BI Genie afin que les utilisateurs puissent explorer les données en langage naturel. Configurez un Genie Agent, connectez les plugins serveur et client, déclarez les ressources de l’application et déployez.
