[新機能]Cortex Code in WorkspacesがAgent Skillsに対応したのでSnowflake公式のblueprint-managerのSkillを使ってみた

さがらです。

SnowflakeがリリースしたCortex Codeが賑わっていますね！弊社でも早速以下のブログを書いております。

https://dev.classmethod.jp/articles/snowflake-cortex-code-cli-release/

https://dev.classmethod.jp/articles/cortex-code-in-snowsight/

このCortex Codeについて、@tshoji_dataさんの投稿で私も知ったのですが、Cortex Code in WorkspacesにおいてAGENTS.mdとAgent Skillsに対応しました！

https://x.com/tshoji_data/status/2029783196284637584

https://docs.snowflake.com/en/user-guide/cortex-code/cortex-code-snowsight#customize-cortex-code-in-workspaces-with-agents-md-and-agent-skills

これはすごいなと感じたので、Snowflake公式が提供しているSkillである「blueprint-manager」で試そうと考えました。blueprint-managerですが、SnowflakeのWell-Architected Frameworkに則った設計書となるBlueprintがあり、これをSkill化して提供しているものです。（この情報も、@tshoji_dataさんの投稿で知りましたｗ）

https://github.com/Snowflake-Labs/blueprint-manager/

実際に試してみた内容について、本記事でまとめます。

事前準備

blueprint-managerのSkillをダウンロードし解凍

Cortex Code in WorkspacesではフォルダをそのままSkillとしてアップロードできるため、以下のリポジトリからblueprint-managerのSkillをダウンロードし解凍しておきます。

https://github.com/Snowflake-Labs/blueprint-manager/

クロスリージョン推論の有効化

以下のクエリを実行して、AWS_APJに対するクロスリージョン推論を有効化します。

ALTER ACCOUNT SET CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION = 'AWS_APJ';

この後でCortex Codeに使用しているLLMについて聞いてみると、Claude Sonnet 4.5と返ってきました。本記事の検証もこのモデルで進めていきます。

Cortex Code in Workspacesでblueprint-managerのSkillを試してみる

ということで早速、Cortex Code in Workspacesでblueprint-managerのSkillを試してみます！

Skillのアップロード

WorkspaceでCortex Codeの画面を立ち上げ、+マークを押し、Upload Skill Folder(s)を押して、先ほどダウンロードしたblueprint-managerのSkillのフォルダをアップロードします。（.cortex/skills/フォルダ内の2つのSkillをどちらもアップロードします。）

アップロードの最終確認として、下図のように表示されるため、Upload skill(s)を押します。

すると、Workspace内に.snowflakeフォルダが作られて、2つのSkillがアップロードされました！

実際にSkillを使用する際は、Cortex Codeの+マークを押し、対象のSkillにチェックを入れればOKです。

blueprint-managerのリポジトリの他のフォルダのアップロード

blueprint-managerのSkillをWorkspaceで利用するためには、blueprint-managerのリポジトリにある他のフォルダもアップロードする必要があります。

今回は以下のようにルート階層にアップロードしました。

AGENTS.mdを編集し、blueprint-managerのリポジトリの各フォルダの所在を記載

blueprint-managerリポジトリの各フォルダをアップロードしましたが、このまま質問しても下図のようにblueprint-managerリポジトリの各フォルダの内容を検知してくれませんでした。

そのため、AGENTS.mdを.snowflake/cortexフォルダ内に以下の内容で作成しました。

## Skill「blueprint-builder」と「snowflake-best-practices」について

これらのSkillを利用する際、以下の4フォルダはこのWorkspaceのルートフォルダに配置していますので、このフォルダから情報を得てSkillを実行してください。

- blueprints
- definitions
- projects
- scripts

blueprint-builder Skillを試す

まずは、blueprint-builder Skillを単体で試してみます。

このSkillは、Snowflake環境構築用Blueprintの回答ファイルを対話的に作るSkillです。プロジェクト選択/作成 → Blueprint選択 → 回答ファイル作成 → 不足項目の補完 → SQL生成まで、実装寄りの流れをガイドしてくれます。

このSkillを利用する際は、AGENTS.mdとblueprint-builder Skillの2つを選択した上で質問します。

1つ目の質問として「利用可能なblueprintの一覧を教えてください。それぞれどんな内容かも簡単に説明してください。」と聞いてみます。すると、下図のように返ってきました。

次に、以下のように質問して、Platform Foundation Setupの回答ファイルを自動で埋めてもらうことを試してみます。

Platform Foundation Setupを始めたいです。以下が私の環境の状況です。埋められる項目を自動で埋めて、未入力の必須値だけ一覧にしてください。

- 個人で使っているSnowflakeアカウント（1アカウントのみ）
- AWSの東京リージョン（ap-northeast-1）
- Enterpriseエディション
- IdPは未導入（Snowflakeのローカル認証のみ）
- MFAは設定済み
- 利用者は自分1人
- SQLベースでオブジェクトを管理している

下図のように返ってきたので、「新しいプロジェクトを作成したいです。sagara-20260306という名前でお願いします。」と回答します。

すると、下図のようにprojectsフォルダ内にsagara-20260306というフォルダが作られて、どういうアカウント設計にしていくとよいかの方針をまとめたYAMLファイルが作成されました。

方針がある程度固まったと仮定して、「作成いただいたYAMLをベースに、セットアップ用のSQLを作成してください。」と聞いてみます。

すると、このままでは適切なSQL生成ができないと回答が来たため、「現状のまま部分的なSQLを今すぐ生成」するように依頼しました。

この後、下図のようにprojectsフォルダ内のsagara-20260306フォルダに対してSQLが作成されました！

このように、対話を行っていくことで適切な設定を埋めて、最終的に実行できるSQLの作成まで支援してくれるのがこのSkillとなっています。

snowflake-best-practices Skillを試す

次に、snowflake-best-practices Skillを単体で試してみます。

このSkillは、Snowflake SME監修の推奨構成・設計指針を答えるSkillです。Blueprintをその場で組み立てるよりも、「どう設計すべきか」「何を選ぶべきか」に答えるのが得意です。

1つ目の質問として、「現在Snowflakeを個人で1アカウントだけ使っています。本番・開発の環境分離はデータベースレベルで行っています。将来的にチームが増える可能性がある場合、Single Accountのままでよいですか？それともMulti-Accountに移行すべきですか？判断基準を教えてください。」と聞いてみます。

すると、下図のようにどのようにアカウントを管理すべきかの指針について回答を得られました。

2つ目の質問として、「現在、ほぼ1つのWarehouseですべてのワークロード（データロード、Transform、クエリ）を処理しています。Warehouseの分離はどのような基準で行うべきですか？ingest / transform / query / BIで分けるべきですか？個人利用の小規模環境でも分けるメリットはありますか？」と聞いてみます。

すると、下図のようにウェアハウスをどのように分離していくかについて、さまざまな観点からの回答を得られました。

最後に

Cortex Code in WorkspacesのAGENTS.md・Agent Skills機能を使って、Snowflake公式が提供しているblueprint-managerのSkillを試してみました。

実際にSkillも入れて試して感じたのは、Cortex Codeが単なるコード補完ツールではなく、「対話を通じてSnowflakeの設計・構築を支援するエージェント」として機能し始めているという点です。

一方で、今回の検証で気づいた点として、AGENTS.mdを適切に設定しないとSkillがリポジトリ内のファイルを認識してくれないという挙動がありました。Skillのアップロードだけでなく、関連ファイルの配置とAGENTS.mdでの所在の明記がセットで必要になる点は、初めて試す方は注意が必要です。

Cortex Code in WorkspacesのAGENTS.md・Agent Skills機能自体がまだ新しい機能ですので、今後さらにSkillのエコシステムが広がっていくことに期待しています。blueprint-manager以外にも公式・コミュニティからSkillが出てくると、Snowflakeの設計・運用がより効率的になりそうです。

気になった方はぜひ試してみてください。