Apresentando o DevHub

Hello World, developers.databricks.com!

Estamos lançando o developers.databricks.com, um site para desenvolvedores que criam aplicativos internos no workspace do Databricks que sua empresa já utiliza.

Se sua equipe já tem dados no Databricks e quer construir algo em cima deles — um chat sobre sua documentação, uma ferramenta interna agêntica, um frontend de análise —, este site é o caminho mais curto entre uma pasta vazia e um aplicativo implantado.

Por que criamos isso

Somos engenheiros e queríamos o tipo de material que gostaríamos de ter tido quando começamos a desenvolver no Databricks: focado em código, com opiniões claras e curto o suficiente para ser lido de ponta a ponta. A documentação oficial do Databricks é abrangente e feita para um público amplo. O developers.databricks.com é o complemento voltado para desenvolvedores — pronto para copiar e colar, amigável a agentes de IA e focado nos workflows reais de criar, fazer deploy e iterar em apps do Databricks, bancos de dados Lakebase e componentes de IA do Agent Bricks.

Modelos

Os modelos são os blocos de construção. Cada um é um prompt em markdown autocontido que guia você (e seu agente de programação) por um resultado completo, do início ao fim.

Os modelos vêm em três variações.

Receitas atômicas

Guias curtos e de propósito único para adicionar um recurso a um sistema que você já está construindo:

Configure seu ambiente de desenvolvimento local — instale a CLI, autentique um perfil e faça um teste rápido do handshake. O ponto de partida para todo o resto.
Crie um app do Databricks — faça o scaffold de um novo app do Databricks com AppKit, execute-o localmente e faça o deploy para o seu workspace.
Prepare seu agente de programação — instale as agent skills do Databricks, conecte o Docs MCP Server e crie um AGENTS.md inicial para que seu agente conheça os padrões do seu workspace.
Gerenciador de arquivos de Volume — adicione upload de arquivos, navegação e prévia de CSV ao seu app por meio dos Volumes do Unity Catalog.

Guias de ponta a ponta

Prompts mais longos que combinam várias receitas em um sistema completo, prontos para entregar a um agente de programação:

App de Chat com IA — chat com streaming sobre Model Serving, com o histórico de conversas persistido no Lakebase.
App com Lakebase — um app do Databricks com Postgres gerenciado, configuração de schema e rotas CRUD.
App de Analytics com Genie — um app do Databricks com analytics conversacional incorporado, com tecnologia do AI/BI Genie.
Lakebase Fora da Plataforma — uso do Lakebase a partir de apps hospedados fora do Databricks (Vercel, Netlify, AWS).
Analytics de Dados Operacionais — Unity Catalog, Lakebase Change Data Feed e um pipeline medalhão a partir do seu banco de dados operacional.

Apps de exemplo

Guias passo a passo que já vêm com uma base de código funcional e dados iniciais, para que você (e seu agent) possa partir de um app real:

Agentic Support Console — Lakebase, Change Data Feed, um pipeline medalhão, um job de agent com LLM e um app do Databricks com analytics do Genie incorporado.
Vacation Rentals Operations Console — fila de reservas com flags e notas de agent apoiadas pelo Lakebase, analytics de receita com SQL warehouse e um painel de chat do Genie incorporado.
RAG Chat App — RAG com streaming sobre um corpus inicial da Wikipédia, com recuperação via pgvector no Lakebase e geração com Model Serving.

Veja todos na página de modelos.

Documentação complementar

Os modelos mostram como construir algo. A documentação explica o que é, de fato, a plataforma por trás disso, para que você (e seu agente) possam tomar decisões bem fundamentadas. Cada página é curta e direta ao ponto. A ideia é dar o suficiente para você entender como os serviços e componentes se encaixam.

Platform overview — como apps do Databricks, Lakebase, Agent Bricks e Unity Catalog se encaixam em um app interno.
App do Databricks — o runtime gerenciado no qual seu app do Databricks é implantado, com SSO do workspace, secrets e o SDK TypeScript do AppKit que conecta tudo isso.
Lakebase — Postgres gerenciado co-localizado com os dados do seu workspace: quando usar, como provisionar uma instância e como se conectar a partir de apps dentro e fora da plataforma.
Agent Bricks — a plataforma de agentes: chamadas a modelos de fundação pelo Unity AI Gateway, análises conversacionais com o Genie e custom agents.
Ferramentas — a Databricks CLI, as agent skills para seu agente de programação e o Docs MCP server, que expõe todas as páginas deste site para IDEs compatíveis com MCP.

Comece em /docs/start-here se quiser o tour guiado.

Feito para ser colado em um agente de programação

A forma como os desenvolvedores entregam software está mudando, e o conteúdo que lemos também precisa funcionar para os nossos agentes. Todo modelo (e página de documentação) do site é:

Markdown pronto para copiar e colar, feito para ser usado por um agente de programação.
Disponível como markdown puro, basta adicionar .md ao final de qualquer URL.
Acessível pelo nosso docs MCP server, para IDEs compatíveis com o Model Context Protocol.

Um workflow que funciona bem:

Abra a página de um modelo em developers.databricks.com.
Clique no botão Copiar para obter a página em markdown.
Cole no seu agente de programação e deixe que ele guie você pela construção.
Itere no mesmo chat — o agente já tem o modelo completo como contexto.

Comece agora

Acesse a página inicial e copie o prompt de introdução. A partir daí, seu agent vai guiá-lo por um fluxo de desenvolvimento completo, de ponta a ponta, envolvendo Databricks Apps, Lakebase e Agent Bricks.

Estamos expandindo o site continuamente. Se você desenvolve no Databricks e quer ver algum padrão abordado por aqui, abra uma issue no GitHub — lemos todas. Você também pode participar das conversas com outros desenvolvedores Databricks no subreddit r/databricks.

Boas-vindas ao developers.databricks.com.