DevHub のご紹介
Databricks 上で開発するための新しい開発者ハブ。ソフトウェアエンジニア向けに、推奨構成のコピー＆ペースト可能なテンプレートとエージェント対応ドキュメントを提供します。
Hello World、developers.databricks.com!
developers.databricks.com を公開しました。すでに自社で稼働している Databricks ワークスペース上に社内向けアプリを構築する開発者のためのサイトです。
チームのデータがすでに Databricks にあり、その上に何かを作りたい——社内ドキュメントに対するチャット、agentic な社内ツール、分析用フロントエンドなど——という場合、このサイトは空のフォルダから deploy 済みアプリまでの最短ルートになります。
なぜ作ったのか
私たちはエンジニアです。Databricks 上での開発を始めた当時に「こんなものがあればよかった」と思えるリソースを、自分たちの手で作りたいと考えました。つまり、コードを起点とし、明確な方針を持ち、最初から最後まで通読できる程度に短いものです。公式の Databricks ドキュメントは網羅的で、幅広い読者に向けて作られています。developers.databricks.com は、その開発者向けの姉妹サイトという位置づけです。コピー＆ペーストでき、AI エージェントにも扱いやすく、Databricks app、Lakebase データベース、Agent Bricks の AI コンポーネントを構築・deploy・改善していく実際の ワークフロー に焦点を当てています。
Templates
Templates は構成要素です。それぞれが自己完結型の Markdown prompt になっており、あなた (および coding agent) を 1 つの成果に向けて最初から最後まで導きます。
Templates には 3 つの種類があります。
Atomic recipes
すでに構築中のシステムに機能を1つだけ追加するための、短く目的を絞ったガイドです。
- Set Up Your Local Dev Environment — CLI をインストールし、プロファイルで認証して、ハンドシェイクをスモークテストします。すべての出発点となる手順です。
- Spin Up a Databricks App — AppKit の Databricks app を新規にスキャフォールディングし、ローカルで実行して、ワークスペースに deploy します。
- Onboard Your Coding Agent — Databricks エージェントスキルをインストールし、Docs MCP server を接続して、
AGENTS.mdをブートストラップします。これにより、エージェントがワークスペースの既定値を把握できます。 - Volume File Manager — Unity Catalog Volumes を使って、アプリにファイルのアップロード、閲覧、CSV プレビューの機能を追加します。
エンドツーエンドのウォークスルー
複数のレシピを組み合わせて 1 つの完成したシステムを構成する、長めの prompt です。coding agent にそのまま渡せます。
- AI Chat App — Model Serving を使ったストリーミングチャット。chat history は Lakebase に永続化されます。
- App with Lakebase — managed Postgres、schema の setup、CRUD ルートを備えた Databricks app。
- Genie Analytics App — AI/BI Genie による対話型分析を埋め込んだ Databricks app。
- Lakebase Off-Platform — Databricks 外部 (Vercel、Netlify、AWS) でホストするアプリから Lakebase を利用する方法。
- Operational Data Analytics — Unity Catalog、Lakebase Change Data Feed、運用データベースを起点とした medallion pipeline。
サンプルアプリ
動作するコードベースとシードデータが付属するウォークスルーです。実際のアプリを起点に、あなた (そしてあなたのエージェント) がすぐに開発を始められます。
- Agentic Support Console — Lakebase、Change Data Feed、medallion pipeline、LLM エージェント job、そして Genie 分析を埋め込んだ Databricks app。
- Vacation Rentals Operations Console — Lakebase を基盤とした flags とエージェントのメモを備えた予約キュー、SQL Warehouse による売上分析、埋め込み型の Genie チャットパネル。
- RAG Chat App — Wikipedia のシードコーパスを対象に、Lakebase の pgvector 検索と Model Serving による生成を組み合わせたストリーミング RAG。
すべての一覧は templates ページ でご覧いただけます。
関連ドキュメント
Templates は、何かを構築する 方法 を示すものです。一方ドキュメントは、その土台となるプラットフォームが 実際にどういうものか を説明し、あなた (そしてエージェント) が根拠を持って判断できるようにします。各ページは短く、方針を明確に打ち出しています。services と コンポーネント がどう組み合わさるのかを理解するのに、過不足のない内容を目指しています。
- Platform overview — 社内向けアプリにおいて、Databricks Apps、Lakebase、Agent Bricks、Unity Catalog がどう組み合わさるか。
- Databricks Apps — アプリの deploy 先となるマネージド runtime。ワークスペース SSO、secret、そしてそれらをすべて結び付ける AppKit TypeScript SDK を備えています。
- Lakebase — ワークスペースのデータと同じ場所に配置された managed Postgres。使いどころ、インスタンスのプロビジョニング方法、プラットフォーム内外のアプリからの接続方法。
- Agent Bricks — エージェントプラットフォーム。Unity AI Gateway を介した foundation-model 呼び出し、Genie による対話型分析、custom agent。
- Tools — Databricks CLI、coding agent 向けの エージェントスキル、そしてこのサイトのすべてのページを MCP 対応 IDE に公開する Docs MCP Server。
ガイド付きで一通り見ていきたい場合は、/docs/start-here から始めてください。
coding agent への貼り付けを前提とした設計
開発者がソフトウェアをリリースする方法は変わりつつあり、私たちが読むコンテンツもエージェントが扱えるものである必要があります。このサイトのすべてのテンプレート (およびドキュメントページ) には、次の特徴があります。
- コピー＆ペーストできる Markdown — coding agent での利用を想定。
- 生の Markdown として取得可能 — 任意の URL に
.mdを付けるだけ。 - docs MCP server 経由で利用可能 — Model Context Protocol に対応した IDE 向け。
たとえば、次のようなワークフローが効果的です。
- developers.databricks.com でテンプレートページを開きます。
- Copy ボタンを押して、ページを Markdown として取得します。
- coding agent に貼り付け、構築手順を案内してもらいます。
- 同じチャット内で反復します — エージェントはすでにテンプレート全体をコンテキストとして保持しています。
はじめる
ランディングページ にアクセスして、イントロ用の prompt をコピーしてください。あとはエージェントが、Databricks Apps、Lakebase、Agent Bricks を横断するエンドツーエンドの開発ワークフローをガイドします。
このサイトは現在も拡充中です。Databricks 上で開発していて、扱ってほしいパターンがあれば、GitHub で issue を作成してください。すべてに目を通しています。他の Databricks 開発者との交流は r/databricks subreddit でもどうぞ。
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