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Declarative YAML around SQL for dbt-native dashboards: easy for agents to write, easy for humans to audit.

解決する課題

これは「vibe coded」なダッシュボードの問題に対処します。そのようなダッシュボードは、監査が困難な成果物、フレームワーク、データ変換の乱雑な痕跡を生みがちです。これは、人間が監査しやすく、AI エージェントが生成しやすい、構造化された宣言型のダッシュボード定義方法を提供します。

ユーザーは SQL をラップする宣言型 YAML 構文を使ってダッシュボードを定義します。プロセスは次の手順に従います：

Compile：YAML が検証され、テーマとレイアウトが解決されます。
Execute：dbt adapters を使用して、データウェアハウスに対して SQL クエリが実行されます。
Render：結果は Vega-Lite 仕様に変換され、インタラクティブな HTML、または PDF、PNG、SVG などの静的フォーマットとしてレンダリングされます。

これは、バージョン管理可能な方法でダッシュボードを構築したいデータエンジニアとアナリスト、およびデータセットをクエリして視覚的なレポートを作成するための標準化されたツールを必要とする AI エージェント向けに設計されています。

宣言型構文：YAML を使ってデータをどのように見せるかを定義し、SQL でどのデータを取得するかを定義します。
Agent-Ready：bundled skills とローカル MCP（Model Context Protocol）サーバーを含み、AI エージェントがダッシュボードを書き、レンダリングし、提供できるようにします。
dbt Integration：単独で使用することも、dbt プロジェクト内で使用して ref() と source() 関数を活用し、接続プロファイルを共有することもできます。
Extensive Visuals：16 種類のコアチャートタイプ（例：bar、line、KPI、maps）と 13 種類のセマンティックな複合シェイプ（例：lollipop、funnel、streamgraph）をサポートします。
Multi-format Output：サーバー経由のライブプレビューと、HTML、PDF、PNG、SVG への静的エクスポートをサポートします。