Pengembangan yang dibantu AI (pengodean nuansa) dengan Looker

Ekstensi Looker untuk VS Code memungkinkan pengembangan LookML yang dibantu AI, yang sering disebut sebagai "vibe coding". Dengan pendekatan ini, developer dapat menggunakan bahasa alami untuk membuat, mengedit, dan memvalidasi kode LookML menggunakan agen AI pihak ketiga dan keterampilan bawaan di IDE desktop lokal seperti Visual Studio Code (VS Code), atau Cursor.

Panduan ini menjelaskan arsitektur alur kerja agentic dan memberikan petunjuk untuk menghubungkan dan meminta agen AI Anda.

Cara kerja vibe coding dengan Looker

Alur kerja pengembangan yang dibantu AI bergantung pada beberapa komponen utama:

  • IDE dan Agen AI Anda: Editor lokal (misalnya, VS Code, Claude Code, atau Cursor) yang merupakan fork VS Code dengan kopilot atau agen AI terintegrasi (misalnya, Gemini CLI atau Claude).
  • Ekstensi Looker untuk VS Code: Menyediakan lingkungan lokal untuk pengembangan LookML, termasuk penyorotan sintaksis, sinkronisasi file dua arah dengan instance Looker, pelengkapan otomatis, dan validasi terintegrasi.
  • MCP Toolbox for Databases Looker: Menggunakan standar terbuka Model Context Protocol (MCP) untuk menghubungkan agen, IDE, dan aplikasi AI Anda langsung ke database Enterprise Anda.
  • File skill bawaan: File skill bawaan memberikan konteks spesifik, standar coding, dan petunjuk khusus project kepada agen AI untuk menulis LookML. Ekstensi Looker untuk VS Code otomatis menginstal dan memperbarui file keterampilan. Anda juga dapat menjalankan perintah Palet Perintah Looker: Install Skills in this Workspace atau Looker: Install Skills Globally di IDE untuk mengisi atau memperbarui file skill.

Dengan menggabungkan komponen ini, agen AI Anda dapat melakukan tugas berikut:

  • membaca file LookML lokal Anda
  • memeriksa skema database Anda menggunakan server MCP
  • mengajukan dan menerapkan perubahan pada kode Anda secara lokal
  • menjalankan validasi LookML untuk mengoreksi sendiri sebelum Anda melakukan penerapan

Sebelum memulai

Sebelum dapat menggunakan agen AI untuk mengembangkan LookML, Anda harus memenuhi persyaratan berikut:

  1. Konfigurasi ekstensi Looker: Anda harus menginstal dan mengonfigurasi ekstensi Looker untuk VS Code, serta login dengan kunci API atau OAuth.
  2. Konfigurasi klien MCP Anda: Anda harus menghubungkan agen AI IDE Anda ke server MCP yang dikelola Looker. Lihat halaman dokumentasi Menggunakan Looker dengan MCP, Gemini CLI, dan agen lainnya untuk mengetahui contoh petunjuk tentang cara mengonfigurasi VS Code atau klien lain yang didukung. Lihat dokumentasi klien Anda untuk mengetahui detail selengkapnya.
  3. Clone project LookML Anda: Pastikan Anda telah meng-clone repositori LookML ke komputer lokal dan membukanya di IDE.
  4. Konfirmasi izin Looker: Pastikan Anda memiliki setidaknya izin Looker develop untuk model yang ingin Anda edit.

Memberi perintah pada agen AI Anda

Setelah agen AI Anda terhubung ke server MCP Looker dan project LookML Anda terbuka, Anda dapat mulai menggunakan bahasa alami untuk menulis dan mengubah kode. Keahlian di ruang kerja Anda membantu memandu agen, tetapi memberikan perintah yang jelas dan spesifik akan menghasilkan hasil terbaik.

Berikut beberapa contoh cara memberikan perintah ke agen AI untuk tugas pengembangan LookML umum.

Membuat model LookML baru dari skema

Anda dapat meminta agen untuk memeriksa koneksi database tertentu dan membuat tampilan LookML dasar.

Contoh Perintah:

"Gunakan alat MCP untuk terhubung ke koneksi ecommerce_db. Periksa skema untuk tabel users dan orders. Buat LookML untuk file users.view.lkml dan orders.view.lkml. Sertakan kunci utama, dimensi standar untuk semua kolom, dan ukuran dasar seperti jumlah data. Kemudian, buat file ecommerce.model.lkml yang menjelajahi orders dan menggabungkan users di user_id."

Memfaktorkan ulang LookML yang ada

Anda dapat menginstruksikan agen untuk memperbarui beberapa file agar sesuai dengan standar baru atau menambahkan fungsi baru berdasarkan pola yang ada.

Contoh Perintah:

"Tinjau file products.view.lkml. Temukan semua dimensi berjenis number yang merepresentasikan harga atau biaya. Untuk setiap dimensi ini, buat ukuran sum yang sesuai dan ukuran average. Tambahkan deskripsi ke setiap ukuran baru yang menjelaskan apa yang dihitungnya. Pastikan kode baru cocok dengan gaya yang direkomendasikan oleh kemampuan bawaan di ruang kerja."

Memecahkan masalah dan memvalidasi LookML

Agen AI dapat membantu Anda mengidentifikasi dan menyelesaikan error LookML. Meskipun agen dapat menggunakan alat validasi server MCP secara proaktif, Anda juga dapat meminta bantuan terkait error tertentu yang ditampilkan oleh validator IDE Looker.

Contoh Perintah:

"Saya baru saja menjalankan validator LookML dan menerima error: 'Inaccessible view: users. Pengguna tampilan tidak dapat dihubungi.' Saya mencoba menggabungkan tampilan users ke eksplorasi orders dalam file ecommerce.model.lkml. Tinjau file model dan file users.view.lkml, identifikasi penyebab error, dan usulkan perbaikan."

Mengelola perubahan

Saat agen AI mengubah file LookML lokal Anda, ikuti langkah-langkah berikut:

  1. Tinjau Perbedaan: Tinjau dengan cermat perubahan yang diusulkan oleh agen AI di kontrol sumber atau penampil perbedaan IDE Anda.
  2. Validasi Secara Lokal: Selalu jalankan perintah Looker: Validate LookML dari Palet Perintah IDE untuk memastikan bahwa kode yang dihasilkan dikompilasi dengan benar dan tidak menimbulkan error di server Looker.
  3. Sinkronkan dan Deploy: Saat Anda menyimpan file, ekstensi akan otomatis menyinkronkannya ke cabang pengembangan Anda di server Looker. Gunakan perintah Git standar untuk meng-commit dan men-deploy perubahan Anda saat sudah siap.

Langkah berikutnya