クイックスタート

前提条件

• Databricks CLI v1.0.0+（認証済みプロファイルが設定済みであること）
• Node.js 22 以降（AppKit アプリは Node/TypeScript で動作します）
• Apps が有効化された Databricks workspace

テンプレートを使う

テンプレートは、ユースケース別に整理されたエージェント向けのプロンプトです。用途に合うものを選んで AI コーディングアシスタントに貼り付ければ、スキャフォールディング、プラグインの選択、デプロイまでアシスタントが対応します。

よく使われる出発点:

テンプレートカタログには、Lakebase Postgres、Genie Agents、Unity AI Gateway、Agent Bricks を含む一覧がすべて掲載されています。

テンプレートを貼り付ける前にエージェントスキルをインストールして、AI アシスタントに Databricks プラットフォームのコンテキストを与えましょう:

databricks aitools install

手動での手順

テンプレートを使わなくても、databricks apps init を実行すれば動作する AppKit プロジェクトが生成されます。以下は --features lakebase を指定した場合に生成される内容です (自分で記述する必要はありません) 。

import { createApp, lakebase, server } from "@databricks/appkit";

const AppKit = await createApp({
  plugins: [server(), lakebase()],
});

AppKit.server.extend((app) => {
  app.get("/api/items", async (_req, res) => {
    const { rows } = await AppKit.lakebase.query("SELECT * FROM items");
    res.json(rows);
  });
});

スキャフォールドを生成し、ローカルで実行して、デプロイします。

databricks apps init --name my-app --features lakebase   # 上記のプロジェクトを生成
cd my-app && npm install && npm run dev                  # ローカルで実行
databricks apps deploy                                   # workspace にデプロイ

デプロイが完了すると、CLI がアプリの workspace URL を表示します。

特定のプラグインを含めてスキャフォールドするには、--features にカンマ区切りのリストを渡します。databricks apps manifest を実行すると、利用可能なすべてのプラグインと、それぞれに必要なリソースフィールドを確認できます。

次のステップ

ローカル開発ワークフローの全体像、デプロイ時のフラグ、プラグインのセットアップについては、アプリ開発を参照してください。