用途：该技能既是 Databricks SDK/CLI/Connect 参考，也是自主运维手册，让智能体独立完成 Databricks 资源的部署、监控、故障诊断、修复与重新部署。适用于部署或运行 Databricks Asset Bundles、监控作业与流水线、排查作业/DLT 流水线/监控/告警/集群/Genie Spaces 等各类失败，以及使用 Python SDK、CLI、Connect 或 REST API 时。
主要能力：核心循环为“部署→轮询→诊断→修复→重部署→验证”，最多迭代 3 次，超出则升级给用户。覆盖集群、作业、SQL 执行、仓库、Unity Catalog、卷与文件、Serving、向量搜索、流水线、监控、Alerts V2、密钥等 API 操作，并提供 CLI 命令矩阵与 jq 解析模式。
必要用法：安装命令为 uv pip install databricks-sdk 与 uv pip install databricks-connect，CLI 版本需 >= 0.278.0。认证可用环境变量 DATABRICKS_HOST、DATABRICKS_TOKEN 或 ~/.databrickscfg，令牌过期用 databricks auth login --host <url> --profile <name>。部署先执行 databricks bundle validate -t <target>，再 databricks bundle deploy -t <target>，运行时用 databricks bundle run -t <target> <job> 并从输出 URL 提取 RUN_ID 进行轮询。
限制：部分诊断需在 Databricks Workspace UI 完成，CLI 输出不足时应提供 run_page_url。多任务作业获取输出必须使用任务级 run_id，而非父作业 run_id。监控更新须包含全部 custom_metrics，告警更新需完整 update_mask。其他细节以官方资料为准，暂未提供的内容不在此展开。