Pack de formación · Devoteam Snowflake Practice · 2026

Setup guide

Pon en marcha localmente el repositorio de desarrollo y confirma que estás listo para el recorrido guiado y los ejercicios prácticos. Referencia completa: doc/deployment/local.md — esta página es el recorrido condensado y específico de entrenamiento a través de ella.

Cuentas y permisos necesarios#

Una cuenta de Snowflake con acceso a Cortex Code. Pregunta a tu asset
owner si no dispones de una para el entrenamiento — puede haber una conexión compartida/sandbox disponible.
Acceso Git a DevoteamSP/streamlit-coco-dev (el repositorio de
desarrollo). Si solo necesitas el paquete publicado, con pip install "streamlit-coco[sdk]" desde PyPI es suficiente y puedes saltarte el paso 1 de abajo.

1. Clonar e instalar#

bash

git clone https://github.com/DevoteamSP/streamlit-coco-dev.git
cd streamlit-coco-dev
make install     # uv sync --extra dev

Verifica que el paquete se importa y comprueba la versión:

bash

uv run python -c "import streamlit_coco as c; print(c.__version__)"

2. Instalar y verificar el CLI de CoCo#

bash

cortex --version

Si no está en PATH, instálalo o apunta al binario:

bash

export CORTEX_CODE_CLI_PATH=/path/to/cortex

CocoOptions(cli_path=...) también funciona, en código, como alternativa a la variable de entorno.

3. Configurar una conexión de Snowflake#

Crea o confirma ~/.snowflake/connections.toml:

toml

[connections.analytics]
account = "xy12345"
user = "you@company.com"
authenticator = "externalbrowser"

El ~/.snowflake/config.toml heredado también se detecta. Cuando se omite connection en CocoOptions, el SDK usa la conexión por defecto del Snowflake CLI.

4. Comprobación del entorno (todavía sin agente iniciado)#

bash

uv run python -c "
import streamlit_coco as st_coco
env = st_coco.check_environment(connection='analytics')
print(env.ready, env.sdk_version, env.cli_version, env.snowflake_config_display)
"

env.ready debería imprimir True. Si no, revisa la tabla de resolución de problemas en doc/deployment/local.md §7 antes de continuar.

5. Ejecutar la suite de tests#

bash

make check    # ruff + pytest de unidad/smoke (excluye tests/e2e)

Todos los tests deberían pasar. Esto confirma que tu entorno Python coincide con CI.

6. Ejecutar tu primera demo#

bash

make chat

Se abre una pestaña del navegador con la demo panel() + chat_input_bar() (examples/chat_app.py). Escribe un prompt — por ejemplo "What tables are available in SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1?" (¿qué tablas hay disponibles en SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1?) — y confirma que ves una respuesta en streaming con al menos una tarjeta de herramienta.

Lista de verificación — estás listo cuando...#

uv run python -c "import streamlit_coco as c; print(c.__version__)" imprime 0.1.9
cortex --version funciona correctamente
check_environment(...).ready es True
make check pasa sin fallos
make chat abre una app funcional y obtienes una respuesta en
streaming con al menos una tarjeta de herramienta

Si todas las casillas están marcadas, continúa con guided-tour.md.

Referencia rápida de resolución de problemas#

Síntoma	Solución
`SDKNotInstalledError`	`make install` de nuevo, o `pip install streamlit-coco[sdk]`
`CLINotFoundError`	Instala el CLI; define `CORTEX_CODE_CLI_PATH`
`CocoConnectionError`	Corrige `connections.toml`; prueba con `cortex --version` y el Snowflake CLI directamente
Sesión atascada en "Starting CoCo…"	Revisa los logs de la terminal; define `STREAMLIT_COCO_DEBUG=1`

Tabla completa: doc/deployment/local.md §7. La Guía Técnica tiene la referencia completa: help.html.