【新機能】DatabricksのGenie CodeにAgent Skillsが追加されたので試してみた
かわばたです。
2026年4月6日にGenie Codeのワークスペーススキルが利用可能となりました。
Databricks Genie CodeにAgent Skills (エージェントスキル)という機能があります。スキルを作成することで、ドメイン固有のタスクに特化した機能でGenie Codeを拡張できます。
これまでGenie Codeのカスタマイズはカスタム指示（グローバルに適用）が中心でしたが、Agent Skillsにより関連するコンテキストでのみロードされるスキルを追加できるようになっています。実際に試してみたので、手順と確認結果をまとめます。
【公式ドキュメント】
機能概要
Agent Skillsは、Genie Code Agent modeにドメイン固有のナレッジやワークフローを組み込むための拡張機能です。Agent Skills標準に準拠しており、以下の特徴があります。
- 自動ロード: リクエスト内容に基づいて関連するスキルが自動的に読み込まれる
- 手動起動も可能:
@スキル名でメンションすることで明示的に使用できる - カスタム指示との違い: カスタム指示はグローバルに適用されるが、スキルは関連するコンテキストでのみロードされるため、コンテキストウィンドウを効率的に管理できる
スキルにはワークスペーススキル（ワークスペース全体で共有）とユーザースキル（個人用）の2種類があります。
| スキル種別 | 配置パス | 用途 |
|---|---|---|
| ワークスペーススキル | /Workspace/.assistant/skills/ |
チーム全体で共有するワークフロー |
| ユーザースキル | /Users/{username}/.assistant/skills/ |
個人用の特化したワークフロー |
これにより、以下のようなユースケースが実現できます。
- チーム固有のETLパターンやデータ処理ワークフローの標準化
- 組織のコーディング規約やベストプラクティスの共有
- 頻繁に使うスクリプトやテンプレートの再利用
制限事項
-
Agent modeのみ対応です。Chat mode、Quick Fix、Autocompleteでは使用できません。
-
Agent Skillsの文字数上限は、2026年4月9日時点で公式 skills ドキュメントには明記されていません。なお、カスタム指示には 20,000 文字制限があるため、skills でも冗長になりすぎないよう簡潔にまとめるのがよさそうです。
-
Genie Code は、少なくともカスタム指示に関しては、指示に基づいて追加情報を積極的に取得しないと説明されています。Agent Skills でも、必要な前提や判断基準は SKILL.md や関連ファイルに明示しておいたほうが安定して使えそうです。
コスト
2026年4月9日時点で、Agent Skills 固有の追加料金に関する記載は見当たりませんでした。なお、公式の Genie Code ドキュメントでは、現行の Genie Code 機能は追加料金なしで利用でき、実行に使う compute に対して課金されると説明されています。
前提条件
| 項目 | 値 |
|---|---|
| クラウド | Databricks（AWS） |
| Genie Code | Agent mode |
| 本機能のステータス | 2026年4月9日時点の情報 |
事前準備
スキルフォルダへのアクセス確認
Agent Skillsを利用するには、スキルフォルダにアクセスできる必要があります。Genie Codeの設定パネルからOpen skills folderをクリックすると、スキルフォルダに簡単にアクセスできます。
/Workspace/.assistant/skills/ のパスが確認できればOKです。
試してみた
スキルフォルダとSKILL.mdの作成
まず、スキルを配置するためのフォルダ構造を作成します。今回はETL用のスキルを例に進めます。
/Workspace/.assistant/skills/ ディレクトリ内に、個別のスキル用フォルダを作成します。
/Workspace/.assistant/skills/
└── databricks-pipelines/
└── SKILL.md
次に、SKILL.mdファイルを作成します。各スキルには必須のSKILL.mdファイルが必要で、Agent Skills仕様に従って作成します。
フロントマターにはname（スキル名）とdescription（スキルの用途説明）が必須です。descriptionはGenie Codeがスキルを選択する際に使用するため、簡潔で説明的な内容にします。
name: skill-name
description: A description of what this skill does and when to use it.
今回はDatabricks公式の Agent Skills サンプルから databricks-pipelines を選んで配置しました
SKILL.mdファイルが作成され、フォルダ構造が正しく配置されていればOKです。
@メンションでスキルを手動起動する
自動ロードに加えて、@メンションでスキルを明示的に指定することもできます。
@databricks-pipelines ETLパイプラインを作成してください
@メンション後にスキル名が認識され、スキルの内容に基づいた回答が得られていればOKです。
自動で生成
作成されたアウトプット
複雑なスキルの構成を試す
より複雑なスキルの場合、SKILL.md以外にも追加のファイルを含めることができます。SKILL.mdから他のファイルを参照する場合は、スキルのルートからの相対パスを使用します。
イメージ図
/Workspace/.assistant/skills/
├── personal-workflows/
│ ├── SKILL.md # ワークフロー概要とベストプラクティス
│ ├── etl-patterns.md # ETLベストプラクティス
│ ├── dashboard-templates.md # 再利用可能なダッシュボードパターン
│ └── scripts/
│ ├── pipeline-setup.sh # 環境セットアップスクリプト
│ └── model-deploy.py # モデルデプロイ自動化
スキルにはガイダンス（Markdown）だけでなく、実行可能なスクリプトも含めることができます。ガイダンスとスクリプトを分離して管理することが推奨されています。
ベストプラクティス
スキル作成時の推奨事項
- 焦点を絞る: 1つのタスクまたはワークフローに特化させる
- 明確な命名と説明: Genie Codeが適切なスキルをマッチングできるように、簡潔で説明的な名前と要約を使用する
- 具体例を含める: ステップバイステップのワークフローを説明し、具体的な例やパターンを含める
- 不要な情報を避ける: タスクに必要な情報のみを含める
- 継続的な改善: 実際の使用状況に基づいて少しずつ更新していく
- ガイダンスと自動化を分離: Markdownで意図とベストプラクティスを説明し、スクリプトで繰り返し可能なアクションを記述する
カスタム指示との使い分け
| 設定 | 用途 |
|---|---|
| カスタム指示 | グローバルに適用される設定（コーディングスタイル、トーンなど） |
| スキル | 特定のタスクやワークフローに関するドメイン知識 |
カスタム指示はすべてのリクエストに対して適用されるのに対し、スキルは関連するコンテキストでのみロードされます。コンテキストウィンドウを効率的に管理するためにも、グローバルな設定はカスタム指示、ドメイン固有の知識はスキルと使い分けることをおすすめします。
最後に
Databricks Genie CodeのAgent Skillsを試して、スキルフォルダとSKILL.mdの作成、自動ロード・手動起動の動作、複雑なスキル構成を確認しました。
便利な点は、カスタム指示とは異なり関連するコンテキストでのみスキルがロードされるため、コンテキストウィンドウを無駄に消費せずにドメイン固有のナレッジを組み込める点です。チーム固有のETLパターンやコーディング規約をSKILL.mdにまとめておけば、メンバー間でベストプラクティスを効率的に共有できます。
個人的にはDatabricks公式が出しているSKILLをベースにして、そこからカスタマイズしていく形が良いと感じました。
スキルは1つのタスク・ワークフローに焦点を絞り、具体例を含めて作成することが推奨されています。まずは小さなスキルから始めて、実際の使用状況に基づいて改善していくのがよさそうです。
この記事が何かの参考になれば幸いです！
