Cortex Code CLI si espande per supportare qualsiasi dato, ovunque

All’inizio di questo mese, in occasione di BUILD London, abbiamo annunciato la general availability di Cortex Code CLI, progettato per trasformare il modo in cui i professionisti dei dati utilizzano e sviluppano sull’AI Data Cloud Snowflake. 

Oggi siamo lieti di annunciare che Cortex Code CLI, oltre a supportare i workflow Snowflake end-to-end, amplia il proprio supporto a tutti i sistemi dati, a partire dagli strumenti di data engineering dbt e Apache Airflow®¹. Consente agli sviluppatori di creare trasformazioni più rapidamente, ottimizzare i workflow di orchestrazione ed eseguire il debug con pieno contesto. 

Introduciamo inoltre il primo abbonamento self-service Snowflake, pensato per consentire agli sviluppatori di iniziare rapidamente a utilizzare Cortex Code CLI e lavorare con qualsiasi dato, ovunque.

Data engineering agentico per il modern data stack

I data stack moderni si estendono su più sistemi, rendendo i workflow di data engineering particolarmente complessi e ad alto consumo di risorse. Quando le pipeline si interrompono, generano costi nascosti significativi dovuti alla perdita di produttività e alla riduzione della fiducia nei dati.

Le sfide per i data engineer sono evidenti: creare, gestire e ottimizzare pipeline dati su larga scala richiede il coordinamento di molteplici strumenti complessi. Sebbene Snowflake offra soluzioni native avanzate come Dynamic Tables e Snowpark, molte organizzazioni adottano un ecosistema eterogeneo di strumenti, tra cui dbt per la trasformazione e Apache Airflow per l’orchestrazione. Gestire manualmente questo ecosistema multisistema è complesso e richiede competenze specialistiche. 

Per affrontare queste sfide in modo diretto, adesso Cortex Code CLI comprende e supporta i pattern più diffusi di dbt e Apache Airflow, offrendo ai team competenze ottimizzate e una comprensione approfondita di schemi, dipendenze e logiche di orchestrazione tramite linguaggio naturale.

Con Cortex Code CLI, i team possono: 

• Scoprire facilmente i dati necessari: chiedere “Quali tabelle contengono ricavi?” e ottenere risultati filtrati in base al ruolo, lineage dbt e statistiche aggiornate, non codice obsoleto.

• Creare e ottimizzare più rapidamente: generare modelli dbt è semplice come chiedere a Cortex Code CLI di “creare un modello CLV che unisce ordini e clienti”. Gli utenti possono inoltre confrontare automaticamente gli output, eseguire il debug con pieno contesto e ricevere correzioni che compilano correttamente.
• Eseguire un’orchestrazione pronta per la produzione: creare DAG Airflow con consapevolezza delle dipendenze ed eseguire il debug dal task alla query.

I nostri rigorosi test hanno dimostrato che Cortex Code è più accurato ed efficiente rispetto agli strumenti di coding generici nelle attività che richiedono una conoscenza approfondita del data stack:

• Maggiore accuratezza: abbiamo testato Cortex Code e Claude Code sul set di task ADE-Bench utilizzando dbt + Snowflake con lo stesso modello sottostante, Claude Opus 4.6. Cortex Code ha completato con successo 28 task su 43 (65%), rispetto ai 25 su 43 (58%) di Claude Code.

• Maggiore efficienza: Cortex Code ha richiesto quasi il 50% in meno di chiamate totali per raggiungere la soluzione corretta, incluse 2 volte meno letture di file e 4 volte meno comandi bash. Questa efficienza deriva da un approccio SQL-native basato sullo strumento snowflake_sql_execute, che consente l’esecuzione nativa in Snowflake e un’esplorazione più mirata. 

Questo è solo l’inizio. Continueremo a estendere il supporto ad altri strumenti di data engineering.

Scelta di modelli ampliata in base ai requisiti dei workload

Sappiamo che ogni organizzazione ha requisiti e priorità specifici nella selezione dei modelli. Per offrire agli utenti Cortex Code CLI una scelta completa senza dover ricorrere a soluzioni esterne, ampliamo l’offerta includendo OpenAI GPT 5.2. Questa integrazione si aggiunge ai modelli Anthropic di frontiera già disponibili, Claude Opus 4.6 e Claude Sonnet 4.6, offrendo la flessibilità necessaria per ottimizzare qualità, latenza, costi e governance in base alle esigenze specifiche.

Controlli enterprise e governance per un’AI affidabile

Con l’espansione dell’accesso, continuiamo a garantire le funzionalità di sicurezza e governance richieste dalle organizzazioni. Le nuove funzionalità di controllo e governance amministrativa offrono configurazioni avanzate per gestire accessi, criteri di utilizzo e autorizzazioni nella configurazione di Cortex Code. Gli sviluppatori possono così accelerare il lavoro con assistenza AI, supportando al tempo stesso la conformità agli standard di sicurezza, ai requisiti normativi e ai framework di governance operativa dell’organizzazione.

Abbonamento CLI: un nuovo modo per iniziare

Cortex Code CLI rappresenta un cambiamento significativo nel modo in cui i team dati operano, portando assistenza intelligente e contestuale in ogni componente del data stack, sia che si lavori su Snowflake, dbt, Apache Airflow o su più sistemi. Grazie a una scelta ampliata di modelli e a funzionalità di governance di livello enterprise, è il momento ideale per sperimentare in prima persona il data engineering agentico.

Per rendere Cortex Code CLI accessibile a ogni sviluppatore, introduciamo un nuovo modello di abbonamento low-friction. Questo significa che i clienti non Snowflake possono iniziare subito a utilizzare Cortex Code CLI.

Se disponi già di un account Snowflake, scopri di più e inizia dalla documentazione di Cortex Code CLI.

¹ “Apache Airflow” è un marchio registrato o un marchio della Apache® Software Foundation negli Stati Uniti e/o in altri Paesi.