> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.sifi.life/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Genie Code 프롬프트 쿡북 — 운영·디버깅·확장

> 데이터 품질, 코드 마이그레이션, 디버깅, MCP 연동, Agent Skills, Slash Commands 등 운영 레시피

> 이 문서는 **[Genie Code 프롬프트 쿡북](/blog/guides/genie-code/prompt-cookbook)** 의 하위 문서입니다.

***

## 14. 데이터 품질 & 모니터링

데이터 테이블의 건강 상태를 점검하고, 이상을 탐지하는 노트북을 자동 생성합니다.

### 시나리오별 프롬프트

| 시나리오          | 프롬프트                                                                                        |
| ------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **종합 품질 점검**  | "@prod.sales.orders의 데이터 품질을 종합 점검해줘. null 비율, 중복, 날짜 유효성, 금액 범위를 체크하고, 이상이 있으면 보고서를 만들어줘." |
| **이상 탐지**     | "@prod.metrics.daily\_kpi에서 최근 7일 데이터의 이상치를 탐지해줘. Z-score와 IQR 방법을 모두 사용하고, 결과를 비교해줘."      |
| **데이터 프로파일링** | "@raw\.events 테이블의 모든 컬럼에 대해 데이터 프로파일을 생성해줘. 분포, 유니크값 수, 최빈값, 결측률을 포함해줘."                   |
| **SLA 모니터링**  | "@bronze.transactions의 데이터 신선도를 확인해줘. 마지막 데이터가 1시간 이상 지연되면 경고를 표시해줘."                       |
| **드리프트 감지**   | "@prod.features.customer\_features의 피처 분포를 1주 전과 비교해서 드리프트가 있는 컬럼을 식별해줘."                   |

***

## 15. 코드 마이그레이션 & 변환

레거시 코드를 Databricks 환경에 최적화된 코드로 변환합니다. Chat 모드에서 사용하는 것이 안전합니다.

### 시나리오별 프롬프트 (Chat 모드 권장)

| 시나리오                     | 프롬프트                                                                                             |
| ------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **Pandas → PySpark**     | "이 pandas 코드를 PySpark로 변환해줘. 분산 처리에 최적화하고, apply() 대신 내장 함수를 사용해줘."                              |
| **SAS → PySpark**        | "이 SAS PROC SQL을 PySpark SQL로 변환해줘."                                                             |
| **Hive → Unity Catalog** | "이 Hive DDL을 Unity Catalog 호환 DDL로 변환해줘. Managed Table 형태로 바꾸고, Delta 포맷을 적용해줘."                 |
| **레거시 SQL**              | "이 Oracle PL/SQL을 Databricks SQL로 변환해줘. 구문 차이를 설명하고, 최적화도 적용해줘."                                 |
| **R → PySpark**          | "이 R dplyr 코드를 PySpark DataFrame API로 변환해줘."                                                     |
| **Spark 2 → Spark 3**    | "이 Spark 2.x 코드를 Spark 3.x + Databricks 런타임 15.x에 맞게 업그레이드해줘. deprecated API가 있으면 대체 API를 사용해줘." |

***

## 16. 디버깅 & 오류 진단

Genie Code의 **가장 즉각적인 생산성 향상** 기능입니다. 복잡한 오류를 자동으로 분석하고 수정 방안을 제시합니다.

### 시나리오별 프롬프트

| 시나리오          | 프롬프트                                                           |
| ------------- | -------------------------------------------------------------- |
| **Quick Fix** | (오류 발생 시 자동으로 표시되는 Quick Fix 버튼 클릭)                            |
| **오류 진단**     | "Diagnose with Genie" 버튼 클릭 또는 "/fix"                          |
| **OOM 분석**    | "이 코드가 OutOfMemoryError를 일으키는 이유를 분석하고, 메모리 사용을 줄이는 방법을 제안해줘." |
| **성능 분석**     | (느린 코드 선택 후) "/optimize"                                       |
| **환경 오류**     | "/repairEnvironment"                                           |
| **권한 오류**     | "이 AccessDenied 오류를 해결하려면 어떤 권한이 필요한지 알려줘."                    |
| **Spark 오류**  | "이 AnalysisException의 원인을 분석하고 수정해줘."                          |

***

## 17. MCP 외부 도구 연동

Agent 모드에서 MCP 서버를 통해 외부 도구를 호출할 수 있습니다. 코딩 작업과 커뮤니케이션/문서화를 한 공간에서 처리합니다.

### 지원되는 MCP 서버 유형

| 서버 유형                       | 용도               | 예시                              |
| --------------------------- | ---------------- | ------------------------------- |
| **Unity Catalog Functions** | 사전 정의된 SQL 함수 실행 | 비즈니스 로직 캡슐화                     |
| **Vector Search Indexes**   | 문서 검색            | RAG 체인에서 관련 문서 조회               |
| **Genie Spaces**            | 자연어 데이터 질의       | 분석 중 비즈니스 지표 확인                 |
| **UC Connections**          | 외부 MCP 서버 연동     | Jira, GitHub, Slack, Confluence |
| **Databricks Apps**         | 커스텀 도구           | 내부 API, 자체 개발 도구                |

### 시나리오별 프롬프트

| 시나리오              | 프롬프트                                                            |
| ----------------- | --------------------------------------------------------------- |
| **Slack 알림**      | "이 분석 결과를 요약해서 #data-team Slack 채널에 보내줘."                       |
| **Jira 티켓**       | "이 데이터 품질 이슈로 Jira ES 티켓을 생성해줘. 심각도는 High, 재현 단계와 영향 범위를 포함해줘." |
| **GitHub 코드**     | "GitHub 리포지토리에서 이 함수의 최신 버전을 가져와줘."                             |
| **Confluence 문서** | "이 분석 결과를 Confluence 페이지로 작성해줘."                                |
| **Vector Search** | "Vector Search에서 '반품 정책'과 관련된 문서를 검색해줘."                        |

> **참고**
> MCP 서버는 **최대 20개 도구** 까지 연동할 수 있으며, **Agent 모드에서만** 작동합니다. Genie Code 설정(톱니바퀴 아이콘) → MCP Servers에서 서버를 추가하고 개별 도구를 활성화/비활성화할 수 있습니다.

***

## 18. Agent Skills (도메인 확장)

Agent Skills를 통해 조직 고유의 워크플로를 Genie Code에 학습시킬 수 있습니다. SKILL.md 파일로 정의하면, 관련 작업 시 자동으로 로드됩니다.

### Skill 활용 예시

| Skill 예시      | 설명            | 프롬프트                                                |
| ------------- | ------------- | --------------------------------------------------- |
| **PII 마스킹**   | 개인정보 처리 표준    | "이 테이블의 PII를 마스킹해줘"\` → Skill이 자동 로드되어 조직 표준에 맞게 처리 |
| **데이터 품질 표준** | 회사별 검증 규칙     | "이 테이블의 품질을 검사해줘"\` → 조직의 품질 기준이 자동 적용              |
| **ML 워크플로**   | 팀의 모델 학습 절차   | "새 모델을 학습해줘"\` → 표준 실험 설정, 로깅 규칙이 적용                |
| **ETL 패턴**    | 조직의 파이프라인 템플릿 | "수집 파이프라인을 만들어줘"\` → 회사 표준 패턴(명명규칙, 품질규칙)이 적용       |

### Skill 구성 방법

```
# Workspace Skill (전체 공유)
Workspace/.assistant/skills/pii-masking/
├── SKILL.md          # 스킬 정의 (이름, 설명, 단계별 가이드)
├── patterns.md       # PII 패턴 목록
└── scripts/
    └── mask_pii.py   # 실행 스크립트

# User Skill (개인용)
/Users/user@company.com/.assistant/skills/my-etl/
├── SKILL.md
└── etl-template.py
```

> **팁**
> Skills는 Agent 모드에서만 작동합니다. `@skill-name` 으로 수동 호출하거나, 관련 작업 시 자동으로 로드됩니다. 조직의 코딩 컨벤션, 거버넌스 정책, 도메인 지식을 Skill로 정의하면 모든 팀원이 일관된 품질의 코드를 생성할 수 있습니다.

***

## 19. Custom Instructions로 기본 행동 설정

모든 프롬프트에 매번 반복해야 하는 지시사항은 Custom Instructions에 한 번만 설정하면 됩니다.

### 권장 Custom Instructions 예시

```markdown theme={null}
# 코딩 규칙
- 코드에 한국어 주석을 포함해주세요
- PySpark DataFrame API를 기본으로 사용하세요 (pandas 변환 최소화)
- 변수명은 snake_case, 클래스명은 PascalCase
- 차트는 plotly를 기본으로 사용하세요

# 데이터 규칙
- 결과 테이블은 항상 dev.sandbox 카탈로그에 저장하세요
- 프로덕션 테이블을 수정하지 마세요
- 쿼리 실행 전 LIMIT 1000으로 먼저 테스트하세요

# 응답 형식
- 각 분석 단계마다 마크다운 요약을 포함하세요
- MLflow에 모든 실험을 기록하세요
```

Custom Instructions는 두 가지 수준으로 설정됩니다:

| 수준            | 파일 위치                                            | 관리 주체 |
| ------------- | ------------------------------------------------ | ----- |
| **사용자 수준**    | `/Users/<username>/.assistant_instructions.md`   | 개인    |
| **워크스페이스 수준** | `Workspace/.assistant_workspace_instructions.md` | 관리자   |

워크스페이스 수준 설정이 사용자 수준보다 우선합니다. 각 파일의 최대 크기는 20,000자입니다.

***

## 20. Slash Commands 전체 레퍼런스

빠른 작업을 위한 전체 Slash Command 목록입니다. 채팅 입력란에 `/` 를 입력하면 목록이 나타납니다.

| 명령어                  | 기능                     | 사용 시점               |
| -------------------- | ---------------------- | ------------------- |
| `/explain`           | 선택한 코드를 자연어로 설명        | 동료 코드 리뷰, 레거시 코드 이해 |
| `/fix`               | 코드 오류 분석 및 수정 제안       | 실행 오류 발생 시          |
| `/optimize`          | 코드 성능 최적화 제안           | 쿼리/코드가 느릴 때         |
| `/test`              | 단위 테스트 자동 생성           | 함수 작성 후             |
| `/doc`               | 문서/주석(docstring) 자동 생성 | 코드 문서화 시            |
| `/findTables`        | Unity Catalog 테이블 검색   | 데이터 탐색 시            |
| `/findQueries`       | Unity Catalog 쿼리 검색    | 기존 쿼리 재활용 시         |
| `/prettify`          | 코드 가독성 포맷팅             | 코드 정리 시             |
| `/rename`            | 셀/요소 이름 제안             | 노트북 정리 시            |
| `/settings`          | 노트북 설정 조정              | 환경 설정 변경 시          |
| `/repairEnvironment` | 라이브러리 설치 오류 해결         | 환경 오류 발생 시          |
| `/diagnose`          | 복잡한 오류 심층 진단           | 모델 서빙 오류 시          |

***

## 기능 지원 매트릭스

각 Databricks 제품 영역에서 Genie Code가 지원하는 기능을 한눈에 정리합니다. 제품 영역에 따라 사용 가능한 모드와 기능이 다릅니다.

| 기능 영역              | Notebooks | SQL Editor | Dashboards | Pipelines | MLflow | Model Serving |
| ------------------ | :-------: | :--------: | :--------: | :-------: | :----: | :-----------: |
| **Chat 모드**        |     O     |      O     |      O     |     O     |    O   |       O       |
| **Agent 모드**       |     O     |      O     |      O     |     O     |    -   |       O       |
| **인라인 자동완성**       |     O     |      O     |      -     |     O     |    -   |       -       |
| **Quick Fix**      |     O     |      O     |      -     |     -     |    -   |       -       |
| **Diagnose Error** |     O     |      O     |      -     |     O     |    -   |       O       |
| **MCP 연동**         |     O     |      -     |      -     |     -     |    -   |       -       |
| **Slash 명령어**      |     O     |      O     |      -     |     -     |    -   |       O       |
| **이미지 첨부**         |     O     |      -     |      O     |     -     |    -   |       -       |
| **Agent Skills**   |     O     |      -     |      -     |     -     |    -   |       -       |

> **참고**
> 이 매트릭스에서 **가장 풍부한 기능** 을 제공하는 영역은 **Notebooks** 입니다. Chat/Agent 모드, 인라인 자동완성, MCP 연동, Skills, 이미지 첨부까지 모든 기능을 사용할 수 있습니다. Genie Code를 최대한 활용하려면 Notebook을 중심으로 작업하세요.

***

## 프로덕션 운영 팁

실전에서 Genie Code를 효과적으로 사용하기 위한 핵심 원칙들입니다:

| 원칙            | 설명                                          | 이유                                              |
| ------------- | ------------------------------------------- | ----------------------------------------------- |
| **세션 분리**     | 서로 다른 작업(재무 분석 vs 로그 파이프라인)은 New Chat으로 분리  | Agent는 대화 내 결정 트리를 구축하므로, 주제 혼합 시 컨텍스트 혼란 발생    |
| **데이터 제한 우선** | "먼저 1,000행으로 제한해서 로직을 테스트해줘"                | 전체 데이터셋 실행 전 로직 검증으로 컴퓨팅 비용 절약                  |
| **프로덕션 보호**   | "프로덕션 테이블을 수정하지 말고 sandbox에만 저장해줘"          | Agent의 자동 실행이 프로덕션 데이터를 변경하는 것을 방지              |
| **루프 감시**     | Agent가 같은 접근을 반복하면 즉시 중단                    | 실패한 접근을 반복하면 비용만 소모                             |
| **탭 유지**      | Agent 작업 중 다른 탭으로 전환하지 않기                   | 탭 전환 시 Agent가 일시 정지됨                            |
| **메타데이터가 핵심** | Unity Catalog의 테이블/컬럼 COMMENT 품질이 응답 품질을 결정 | COMMENT가 없으면 Genie Code가 컬럼 의미를 추측해야 하므로 정확도 하락 |

***

## 참고 자료

### 공식 문서

* [Genie Code 개요](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-code/)
* [Genie Code 사용법](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-code/use-genie-code)
* [응답 개선 팁](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-code/tips)
* [데이터 사이언스용 Agent](https://docs.databricks.com/aws/en/notebooks/ds-agent)
* [파이프라인용 Agent](https://docs.databricks.com/aws/en/ldp/de-agent)
* [대시보드 Agent](https://docs.databricks.com/aws/en/dashboards/manage/dashboard-agent)
* [Agent Observability](https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow3/genai/getting-started/genie-code)
* [모델 서빙 Observability](https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/model-serving/model-serving-genie-code)
* [Agent Skills](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-code/skills)
* [MCP 연동](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-code/mcp)
* [Custom Instructions](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-code/instructions)

### 블로그 & 실전 가이드

* [Genie Code Full Practice Guide (Medium)](https://medium.com/dbsql-sme-engineering/databricks-genie-code-full-practice-guide-f3bcb13596f2)
* [Genie Code Pricing (Medium)](https://medium.com/dbsql-sme-engineering/genie-code-databricks-agentic-ai-the-price-of-intelligence-32a7bc477cba)
* [Two Weeks in Production (SunnyData)](https://www.sunnydata.ai/blog/databricks-genie-code-production-review)
* [Get to Know Genie Code (데모 영상)](https://www.databricks.com/resources/demos/videos/get-know-genie-code)