À propos du projet

dbt Charts, de dbt Labs (package `dbt-charts`, CLI `dct`), compile des définitions de tableaux de bord YAML en tableaux de bord interactifs et rapports dans de nombreux formats. SQL définit QUELLES données voir ; YAML déclare COMMENT les présenter. Il répond au désordre des tableaux de bord codés à l'instinct avec une syntaxe claire et auditable. **Pour commencer :** Nécessite Python 3.10-3.13. Installation via `uv tool install dbt-charts` ou `pip install dbt-charts`. Ajoutez les adaptateurs d'entrepôt en extras (BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, etc. ; DuckDB intégré). Commandes : `dct init`, `dct validate`, `dct serve` pour un aperçu en direct. Un playground sur play.dbtcharts.com permet d'essayer sans installation. **CLI (`dct`) :** Valide, génère en HTML/PDF/PNG/SVG/JSON, exécute des requêtes, recherche dans les boards, trace l'impact des colonnes, et inclut une référence YAML hors ligne. Verbes : `validate`, `serve`, `render`, `query`, `search`, `impact`, `docs`, `examples`. **Compétences d'agent et MCP :** Livré avec des compétences intégrées (`dct skills intro`) et un serveur MCP local pour VS Code, Cursor, Claude Desktop, etc. `dct init mcp` le configure. **Extension VS Code :** Ajoute la coloration syntaxique, l'autocomplétion, les diagnostics et l'aperçu en direct (nécessite la CLI). Disponible sur Marketplace et Open VSX. **Fonctionnalités :** Prend en charge les sources locales (CSV, Parquet, JSON, DuckDB) et les entrepôts via les adaptateurs dbt. 16 types de graphiques principaux (barres, lignes, aires, nuage de points, carte de chaleur, camembert, anneau, KPI, tableau, cartes, etc.) plus 13 types sémantiques (lollipop, bullet, slope, entonnoir, small multiples). Cinq thèmes intégrés avec extensions YAML personnalisées. Validation avec codes d'erreur exploitables ; `dct init ci` ajoute des workflows GitHub Actions. Les migrations gèrent automatiquement la syntaxe plus ancienne. **Intégration dbt :** Optionnelle ; les boards peuvent être autonomes ou s'intégrer dans un projet dbt pour utiliser `ref()`, partager les identifiants et obtenir une validation CI. Construit sur Pydantic, Jinja2, Vega-Lite et FastAPI. Apache License 2.0. Miroir en lecture seule ; les issues sont bienvenues, les PR ne sont pas acceptées.