この記事はGENDA Advent Calendar 2025#2 および Databricks Advent Calendar 2025#1 5日目の記事です。
最近知ったのですが、1記事に2つのアドカレを紐づけてもOKらしいです。
Organizationが紐付いているカレンダー＋Organizationが紐付いていないカレンダーであれば、1つの記事で2つのカレンダーに紐付け可能です。
TL;DR
- Databricks Webターミナル上でClaude CodeやCodex CLIなどのコーディングエージェントを動かせる
- 1窓しか開けないが、screenなどのTerminal Multiplexerを使えば1窓で複数の作業を並行できる
- init Scriptsを使って自動インストールすれば、Compute起動のたびに手動でインストールする手間が省ける
- やや動作がもっさりするのが難点だが、Databricks Computeのリソースを使いながらAIと協業できるのは便利
Databricks Webターミナルで開発しつつ、別窓でワークスペースブラウザを開いて成果物を確認できる
はじめに
こんにちは、データサイエンティストのoddgaiです。積みゲーがあるのにSteamのブラックフライデーでまたゲームを買ってしまいました。
さて、普段の業務でデータ分析をするとき、ローカルPCからDatabricks上のデータにアクセスして作業をしています。Claude CodeやCodex CLIなどのコーディングエージェントにコードやクエリを書いてもらうことも多いです。
しかし、重い処理を実行するときはローカルPCの計算リソースでは心もとなく、Databricks Computeの計算リソースを使いたくなります。ローカルからJobとして投げる方法もありますが、開発中はよりスピーディーに試行錯誤したいものです。そこで 「Databricks上でClaudeやCodexが使えればいいのでは？」 と思って試してみたら、意外とできたのでその方法を共有します。
Databricks Webターミナルとは
Databricksでは、Compute > [任意のCompute] > Apps > Terminal からWebターミナルを起動できます。文字通りブラウザ上で動作するターミナルで、指定したComputeにSSHで接続しているようなイメージです。
この画面から起動できる
作業ディレクトリ（筆者の環境では/Workspace/Users/[自分のメールアドレス]）の下にGitフォルダを作成しておけば、外部環境との同期も可能です。
ターミナル経由で編集したファイルはワークスペースブラウザからも確認できます。そのため
- AIにノートブックを書いてもらう
- それをブラウザから確認・実行する
といったこともできます。
カスタマイズ
Databricks Webターミナルは便利ですがいくつか制約もあるため、使いやすくなるようにカスタマイズをしています。
Terminal Multiplexerを使う
Databricks Webターミナルは1窓しか開けません。しかし、Claude CodeやCodex CLIを使う場合、AIの実行を見守りながら別の作業をしたり、複数のセッションを並行したりしたいことがあります。
そこでターミナルマルチプレクサを使います。tmuxやZellijなどいくつかの選択肢がありますが、Databricks環境では一部が正常に動作しませんでした（インストールや起動はできるが、Workspaceフォルダにアクセスできなくなるなど）。試した中ではscreenは安定して動作することを確認できました。
init Scriptを使う
Databricks ComputeはUbuntuなので、ターミナル経由でClaudeを含むさまざまなツールをインストールできます。
Computeを停止するとまっさらな状態に戻りますが、init Scriptを使えば起動時に各種設定を自動化できます。
下記は筆者のinit Scriptの一部です。Screen, Claude Code, Codex CLIをインストールしています。なおClaudeとCodexの認証は起動後に手動でやる必要があります。
#!/bin/bash
# screenをインストール
apt-get update
apt-get install screen
# screenの設定
cat > "$HOME/.screenrc" << 'EOF'
# Encoding
defutf8 on
defencoding utf8
encoding utf8 utf8
# 分割後に自動でフォーカスと新規ウィンドウ作成
bind _ eval "split" "focus down" "screen"
bind | eval "split -v" "focus right" "screen"
# スクロール行数
defscrollback 1000000
startup_message off
autodetach on
# マウススクロール有効
termcapinfo xterm* ti@:te@
# ステータスライン
hardstatus alwayslastline "%{= cd} %-w%{= wk} %n %t* %{-}%+w"
EOF
# 各種インストール
WORKING_DIR="/Workspace/Users/[自分のメールアドレス]"
## mise
curl https://mise.run | sh
cat > "$WORKING_DIR/mise.toml" << 'EOF'
[settings]
trusted_config_paths = [
"/Workspace/Users/[自分のメールアドレス]"
]
EOF
cd "$WORKING_DIR"
/root/.local/bin/mise use node@lts
/root/.local/bin/mise use uv@0.9.2
/root/.local/bin/mise use npm:@openai/codex@latest
echo 'eval "$(/root/.local/bin/mise activate bash)"' >> ~/.bashrc
## Claude
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash -s latest
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# デフォルトでtmuxを起動させない
echo 'export DISABLE_TMUX=true' >> ~/.bashrc
# プロンプトをカスタマイズ
echo "PS1='\e[34m\w\n\e[0m\$ '" >> ~/.bashrc
# 起動時にこのパスに移動する
echo 'cd $WORKING_DIR' >> ~/.bashrc
# 設定を反映
source ~/.bashrc
まとめ
Databricks Webターミナル上でもClaude CodeやCodex CLIを使って開発できます。やや動作が重いのは気になりますが、大規模データを扱う場合やローカル環境では難しい処理を行う場合には十分に価値があります。ぜひ試してみてください！
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