KI-gestützte Entwicklung (Vibe-Codierung) mit Looker

Die Looker-Erweiterung für VS Code ermöglicht die KI-gestützte LookML-Entwicklung, die oft als „Vibe Coding“ bezeichnet wird. Bei diesem Ansatz können Entwickler natürliche Sprache verwenden, um LookML-Code zu generieren, zu bearbeiten und zu validieren. Dazu nutzen sie einen KI-Agenten eines Drittanbieters und vorgefertigte Skills in einer lokalen Desktop-IDE wie Visual Studio Code (VS Code) oder Cursor.

In dieser Anleitung wird die Architektur des agentischen Workflows erläutert und es werden Anleitungen zum Verbinden und Prompten Ihres KI-Agenten bereitgestellt.

So funktioniert Vibe Coding mit Looker

Der KI-gestützte Entwicklungs-Workflow basiert auf einigen wichtigen Komponenten:

  • Ihre IDE und Ihr KI-Agent: Ein lokaler Editor (z. B. VS Code, Claude Code oder Cursor), der eine Fork von VS Code mit einem integrierten KI-Copiloten oder -Agenten (z. B. Gemini CLI oder Claude) ist.
  • Die Looker-Erweiterung für VS Code: Bietet die lokale Umgebung für die LookML-Entwicklung, einschließlich Syntaxhervorhebung, bidirektionaler Dateisynchronisierung mit Ihrer Looker-Instanz, Autovervollständigung und integrierter Validierung.
  • Lookers MCP Toolbox for Databases: Verwendet das offene Model Context Protocol (MCP), um Ihre KI-Agenten, IDEs und Anwendungen direkt mit Ihren Unternehmensdatenbanken zu verbinden.
  • Vorgefertigte Skill-Dateien: Vorgefertigte Skill-Dateien liefern dem KI-Agenten spezifischen Kontext, Coding-Standards und projektspezifische Anweisungen zum Schreiben von LookML. Die Looker-Erweiterung für VS Code installiert und aktualisiert Skill-Dateien automatisch. Sie können auch die Befehle Looker: Install Skills in this Workspace (Looker: Skills in diesem Arbeitsbereich installieren) oder Looker: Install Skills Globally (Looker: Skills global installieren) über die Befehlspalette in Ihrer IDE ausführen, um Skill-Dateien zu erstellen oder zu aktualisieren.

Durch die Kombination dieser Komponenten kann Ihr KI-Agent die folgenden Aufgaben ausführen:

  • Ihre lokalen LookML-Dateien lesen
  • Ihr Datenbankschema mit dem MCP-Server prüfen
  • Änderungen an Ihrem Code lokal vorschlagen und anwenden
  • LookML-Validierung ausführen, um Fehler zu beheben, bevor Sie ein Commit durchführen

Hinweis

Bevor Sie einen KI-Agenten zum Entwickeln von LookML verwenden können, müssen die folgenden Voraussetzungen erfüllt sein:

  1. Looker-Erweiterung konfigurieren: Die Looker-Erweiterung für VS Code muss installiert und konfiguriert sein und Sie müssen mit OAuth oder API-Schlüsseln angemeldet sein.
  2. MCP-Client konfigurieren: Sie müssen den KI-Agenten Ihrer IDE mit dem von Looker verwalteten MCP-Server verbinden. Auf der Dokumentationsseite MCP Toolbox for Databases verwenden finden Sie Beispielanleitungen zum Konfigurieren von VS Code oder anderen unterstützten Clients. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation Ihres Clients.
  3. LookML-Projekt klonen: Sie müssen Ihr LookML-Repository auf Ihren lokalen Computer geklont und in Ihrer IDE geöffnet haben.
  4. Looker-Berechtigungen bestätigen: Sie benötigen mindestens die Looker-Berechtigung develop für das Modell, das Sie bearbeiten möchten.

KI-Agenten prompten

Sobald Ihr KI-Agent mit dem Looker-MCP-Server verbunden und Ihr LookML-Projekt geöffnet ist, können Sie mit natürlicher Sprache Code schreiben und ändern. Die Skills in Ihrem Arbeitsbereich helfen dem Agenten, aber klare und spezifische Prompts liefern die besten Ergebnisse.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Sie Ihren KI-Agenten für häufige LookML-Entwicklungsaufgaben prompten können.

Neues LookML-Modell aus einem Schema generieren

Sie können den Agenten bitten, eine bestimmte Datenbankverbindung zu prüfen und eine grundlegende LookML-Ansicht zu generieren.

Beispiel für einen Prompt :

„Verbinde dich mit den MCP-Tools mit der Verbindung ecommerce_db. Prüfe das Schema für die Tabellen users und orders. Generiere die LookML für eine users.view.lkml- und eine orders.view.lkml-Datei. Füge Primärschlüssel, Standarddimensionen für alle Spalten und grundlegende Messwerte wie eine Anzahl von Datensätzen hinzu. Generiere dann eine ecommerce.model.lkml-Datei, die orders untersucht und users mit user_id verknüpft.“

Vorhandene LookML umgestalten

Sie können den Agenten anweisen, mehrere Dateien zu aktualisieren, um neue Standards einzuhalten oder neue Funktionen hinzuzufügen, die auf vorhandenen Mustern basieren.

Beispiel für einen Prompt :

„Prüfe die Datei products.view.lkml. Suche alle Dimensionen vom Typ number, die einen Preis oder Kosten darstellen. Generiere für jede dieser Dimensionen einen entsprechenden sum- und einen average-Messwert. Füge jedem neuen Messwert eine Beschreibung hinzu, in der erklärt wird, was damit berechnet wird. Achte darauf, dass der neue Code dem Stil entspricht, der von den vorgefertigten Skills im Arbeitsbereich empfohlen wird.“

LookML-Fehler beheben und LookML validieren

Der KI-Agent kann Ihnen helfen, LookML-Fehler zu erkennen und zu beheben. Der Agent kann die Validierungstools des MCP-Servers proaktiv verwenden. Sie können aber auch um Hilfe bei bestimmten Fehlern bitten, die vom Looker-IDE-Validator gemeldet werden.

Beispiel für einen Prompt :

„Ich habe gerade den LookML-Validator ausgeführt und einen Fehler erhalten: „Inaccessible view: users. The view users cannot be reached.“ (Nicht zugängliche Ansicht: Nutzer. Ich versuche, die Ansicht users mit dem Explore orders in der Datei ecommerce.model.lkml zu verbinden. Bitte überprüfen Sie die Modelldatei und die users.view.lkml-Datei, identifizieren Sie die Ursache des Fehlers und schlagen Sie eine Lösung vor.

Prüfe die Modelldatei und die Datei `users.view.lkml`, ermittle die Ursache des Fehlers und schlage eine Lösung vor.“

Wenn der KI-Agent Ihre lokalen LookML-Dateien ändert, gehen Sie wie folgt vor:

  1. Diff überprüfen: Überprüfen Sie die vom KI-Agenten vorgeschlagenen Änderungen sorgfältig in der Quellcodeverwaltung oder im Diff-Viewer Ihrer IDE.
  2. Lokal validieren: Führen Sie immer den Befehl Looker: LookML validieren aus der Befehlspalette der IDE aus, um sicherzustellen, dass der generierte Code korrekt kompiliert wird und keine Fehler auf dem Looker-Server verursacht.
  3. Lokal validieren: Führen Sie immer den Befehl **Looker: Validate LookML** (Looker: LookML validieren) über die Befehlspalette der IDE aus, um sicherzustellen, dass der generierte Code korrekt kompiliert wird und keine Fehler auf dem Looker-Server verursacht. **Synchronisieren und bereitstellen** : Wenn Sie eine Datei speichern, synchronisiert die Erweiterung sie automatisch mit Ihrem Entwicklungszweig auf dem Looker-Server. Verwenden Sie standardmäßige Git-Befehle, um Ihre Änderungen zu committen und bereitzustellen, wenn sie bereit sind.

Verwenden Sie Standard-Git-Befehle, um Ihre Änderungen zu committen und bereitzustellen, wenn sie fertig sind.