用途：把已测试通过的代码打包成 Databricks Asset Bundles（DABs），生成标准项目结构与作业定义，并按 dev/staging/prod 等目标环境进行参数化部署。资料给出的典型流程分两阶段：先用测试类技能在集群上迭代调试代码，再用本技能完成打包与部署。
主要能力：生成项目结构（databricks.yml 必需、resources/ 下的 job.yml 必需、src/ 推荐、tests/ 可选）；在 databricks.yml 中定义 bundle 名称、变量与目标环境；在 resources/*.yml 中配置任务依赖、调度、邮件通知等，并默认使用服务端计算（不在任务里写 new_cluster）。支持内置变量如 ${var.catalog}、${bundle.target}、${workspace.current_user.userName}、${workspace.file_path}。
使用方式：先创建目录结构与 databricks.yml，把已测试 notebook 移入 src/<project>/notebooks/ 并加入 widget 参数与 try/except 默认值，再自动验证与部署：databricks bundle validate -t dev 无误后执行 databricks bundle deploy -t dev（生产用 -t prod）。运行已部署作业需用户确认后执行 databricks bundle run <job_name> -t dev。注意 resources/*.yml 中路径相对该文件解析，如 notebook_path: ../src/...。
适用场景：生产级数据管道、ML 训练管道、Medallion 分层架构等的打包与多环境 CI/CD 部署，以及 notebook 作业与调度管理。限制与提醒：不要在 databricks.yml 中写 token 或密钥，凭据用环境变量，生产建议使用服务主体；配置须避免硬编码 catalog/schema；验证失败需修正 YAML 或路径。资料未提供价格与平台支持范围等信息。