Desenvolvimento assistido por IA (programação de vibe) com o Looker

A extensão do Looker para VS Code desbloqueia o desenvolvimento do LookML assistido por IA, geralmente chamado de "vibe coding". Essa abordagem permite que os desenvolvedores usem a linguagem natural para gerar, editar e validar o código do LookML usando um agente de IA de terceiros e habilidades pré-criadas em um ambiente de desenvolvimento integrado local para computador, como o Visual Studio Code (VS Code) ou o Cursor.

Este guia explica a arquitetura do fluxo de trabalho agêntico e fornece instruções para conectar e solicitar seu agente de IA.

Como o vibe coding funciona com o Looker

O fluxo de trabalho de desenvolvimento assistido por IA depende de alguns componentes principais:

  • Seu ambiente de desenvolvimento integrado e agente de IA: um editor local (por exemplo, VS Code, Claude Code ou Cursor) que é um fork do VS Code com um copiloto ou agente de IA integrado (por exemplo, CLI do Gemini ou Claude).
  • A extensão do Looker para VS Code: fornece o ambiente local para o desenvolvimento do LookML, incluindo destaque de sintaxe, sincronização bidirecional de arquivos com sua instância do Looker, preenchimento automático e validação integrada.
  • MCP Toolbox for Databases do Looker: usa o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de padrão aberto para conectar seus agentes de IA, ambientes de desenvolvimento integrado e aplicativos diretamente aos bancos de dados corporativos.
  • Arquivos de habilidades pré-criadas: fornecem ao agente de IA contexto específico, padrões de programação e instruções específicas do projeto para escrever o LookML. A extensão do Looker para VS Code instala e atualiza automaticamente os arquivos de habilidades. Você também pode executar os comandos Looker: Install Skills in this Workspace ou Looker: Install Skills Globally da paleta de comandos do ambiente de desenvolvimento integrado para preencher ou atualizar arquivos de habilidades.

Ao combinar esses componentes, seu agente de IA pode realizar as seguintes tarefas:

  • ler seus arquivos LookML locais
  • inspecionar o esquema do banco de dados usando o servidor MCP
  • propor e aplicar mudanças ao código localmente
  • executar a validação do LookML para se corrigir antes de confirmar

Antes de começar

Antes de usar um agente de IA para desenvolver o LookML, você precisa atender aos seguintes requisitos:

  1. Configurar a extensão do Looker: é necessário ter a extensão do Looker para VS Code instalada e configurada, e você precisa fazer login com chaves OAuth ou de API.
  2. Configurar o cliente MCP: é necessário conectar o agente de IA do ambiente de desenvolvimento integrado ao servidor MCP gerenciado pelo Looker. Consulte a página de documentação Usar a MCP Toolbox for Databases para conferir instruções de exemplo sobre como configurar o VS Code ou outros clientes compatíveis. Consulte a documentação do cliente para mais detalhes.
  3. Clonar o projeto LookML: verifique se você clonou o repositório LookML na máquina local e o abriu no ambiente de desenvolvimento integrado.
  4. Confirmar as permissões do Looker: verifique se você tem pelo menos a permissão develop do Looker para o modelo que quer editar.

Solicitar seu agente de IA

Depois que o agente de IA estiver conectado ao servidor MCP do Looker e o projeto LookML estiver aberto, você poderá começar a usar a linguagem natural para escrever e modificar o código. As habilidades no seu espaço de trabalho ajudam a orientar o agente, mas fornecer comandos claros e específicos gera os melhores resultados.

Confira alguns exemplos de como solicitar seu agente de IA para tarefas comuns de desenvolvimento do LookML.

Gerar um novo modelo LookML de um esquema

Você pode pedir ao agente para inspecionar uma conexão de banco de dados específica e gerar uma visualização básica do LookML.

Exemplo de comando :

"Use as ferramentas MCP para se conectar à conexão ecommerce_db. Inspecione o esquema das tabelas users e orders. Gere o LookML para um arquivo users.view.lkml e um arquivo orders.view.lkml. Inclua chaves primárias, dimensões padrão para todas as colunas e medidas básicas, como uma contagem de registros. Em seguida, gere um arquivo ecommerce.model.lkml que explora orders e combina users em user_id."

Refatorar o LookML atual

Você pode instruir o agente a atualizar vários arquivos para obedecer a novos padrões ou adicionar novas funcionalidades com base em padrões atuais.

Exemplo de comando :

"Analise o arquivo products.view.lkml. Encontre todas as dimensões do tipo number que representam um preço ou custo. Para cada uma dessas dimensões, gere uma medida sum correspondente e uma medida average. Adicione uma descrição a cada nova medida explicando o que ela calcula. Verifique se o novo código corresponde ao estilo recomendado pelas habilidades pré-criadas no espaço de trabalho."

Solucionar problemas e validar o LookML

O agente de IA pode ajudar você a identificar e resolver erros do LookML. Embora o agente possa usar as ferramentas de validação do servidor MCP de forma proativa, você também pode pedir ajuda com erros específicos que são exibidos pelo validador do ambiente de desenvolvimento integrado do Looker.

Exemplo de comando :

"Acabei de executar o validador do LookML e recebi um erro: 'Visualização inacessível: usuários. Não é possível acessar a visualização de usuários. Estou tentando combinar a visualização users com a análise orders no arquivo ecommerce.model.lkml. Analise o arquivo de modelo e o arquivo users.view.lkml, identifique a causa do erro e proponha uma correção."

Como gerenciar as alterações

Quando o agente de IA modifica seus arquivos LookML locais, siga estas etapas:

  1. Analise a diferença: analise cuidadosamente as mudanças propostas pelo agente de IA no controle de origem ou no visualizador de diferenças do ambiente de desenvolvimento integrado.
  2. Valide localmente: sempre execute o comando Looker: Validate LookML na paleta de comandos do ambiente de desenvolvimento integrado para garantir que o código gerado seja compilado corretamente e não introduza erros no servidor do Looker.
  3. Sincronize e implante: quando você salva um arquivo, a extensão o sincroniza automaticamente com a ramificação de desenvolvimento no servidor do Looker. Use comandos Git padrão para confirmar e implantar as mudanças quando elas estiverem prontas.

A seguir