Demo guide

Lista de requisitos técnicos (antes de la demo)#

• Cuenta de Snowflake con acceso a Cortex Code, conexión configurada
• cortex --version funciona correctamente
• make install ejecutado, make check pasa
• Una base de datos de Snowflake con tablas de muestra disponibles (por

  ejemplo SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1)

• Ventanas de terminal y navegador dispuestas una al lado de la otra
• Ensayo cronometrado una vez, dentro de las últimas 24 horas

Gancho de apertura (30 seg — el problema)#

Recorrido en vivo (7 min — paso a paso con puntos de conversación)#

Paso 1 — Primera impresión (2 min)#

1. Muestra examples/chat_app.py — señala que es un archivo corto y

   legible construido a partir de cuatro llamadas: check_environment(), render_start_gate(), get_or_create_session(), panel() + chat_input_bar().

2. Ejecuta make chat.
3. Se abre el navegador → muestra la interfaz del panel (puerta de inicio,

   luego la transcripción vacía y la línea de estado una vez iniciado).

4. Escribe: "What tables are available in SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1?"
5. Observa la transcripción en streaming renderizándose en tiempo real;

   señala la tarjeta de herramienta que aparece (Glob/SQL).

Paso 2 — Puertas de aprobación (3 min)#

1. Escribe: *"Show me the top 5 customers by total order amount. Write the

   SQL and run it."*

2. El agente propone SQL → se dispara el banner de aprobación. Recorre el

   SQL completo mostrado, haz clic en Approve once → aparecen los resultados.

3. Escribe: *"Now create a summary table called TOP_CUSTOMERS in my

   schema."*

4. La puerta de aprobación se dispara de nuevo — esta vez haz clic en

   Deny con un motivo ("let's not create tables in the demo"). El agente lo reconoce y sugiere una alternativa.

Paso 3 — Salida estructurada (1.5 min)#

1. Cambia a make structured (examples/structured_output.py).
2. Muestra el output_schema en el código.
3. Escribe: "Give me a breakdown of orders by status."
4. El agente devuelve JSON estructurado → la app lo renderiza como un

   gráfico, no como texto en bruto.

Margen (0.5 min)#

Aterriza en el cierre desde donde estés en el Paso 3. Si queda tiempo en la sala tras el cierre guionizado, hay dos cosas que vale la pena mostrar pero que no forman parte del guion cronometrado de 10 minutos:

• make headless (examples/headless_pipeline.py) — la misma API

  query() sin import de Streamlit, para CI y trabajos por lotes.

• make bi-semantic o make backlog — copilot_rail(), mostrando CoCo

  como una columna derecha en una app de producto en lugar de un chat de página completa.

Cierre (2.5 min — recapitulación de valor + CTA)#

Puntos resumen para dejar en pantalla o decir en voz alta:

• pip install "streamlit-coco[sdk]" — una app funcional en un puñado de

  líneas

• Puertas de aprobación activadas por defecto para herramientas

  destructivas

• Una sola librería cubre panel interactivo, salida estructurada y uso

  headless

• Código abierto (Apache-2.0), construido para Snowflake

Llamada a la acción: "Pruébalo contra tu propia cuenta de Snowflake esta semana — el quickstart del README te lleva rápidamente a una app funcional. Contacta con el asset owner si te encuentras problemas de configuración."

Si preguntan… (FAQ)#

Limpieza#