2月23日，Snowflake宣布，其面向本地开发环境的AI编码助手Cortex Code CLI将突破Snowflake原生工作流的限制，开始支持跨系统任意数据源，首批支持dbt和Apache Airflow(现已全面开放)。通过这项扩展支持，开发者可在其首选的数据工程系统中解锁安全、具备上下文感知能力的人工智能辅助功能，使团队能够处理任何位置的数据，并更高效地构建、管理和优化生产级工作流。
自2025年11月推出Cortex Code以来，Snowflake已收获强劲的用户接纳度，新增用户超 4400名，这凸显出市场对以开发者为中心、简洁高效的开发工具日益增长的需求，这类工具能简化并加速开发流程。团队正快速采用Cortex Code以更高效、更自信地推进工作，将复杂的多系统工作流转化为企业级成果。
Snowflake正助力团队将一致且安全的AI驱动开发能力融入现有工具链，使企业能够在开发生命周期中实现AI标准化，从而提升生产数据管道的效率与可靠性。
本次新版本为开发者带来：
dbt与Apache Airflow工作流支持：协助在数据转换与工作流工具中进行模型开发、调试及优化。
扩展的AI模型选择：支持客户根据工作负载需求，在Claude Opus 4.6和OpenAI GPT-5.2等领先模型中选择，平衡质量、延迟与成本，并持续支持最新前沿模型的应用。
新增管理控制与治理功能：提供企业级特性，实现跨团队访问权限管理、使用监控及策略执行。
现代数据堆栈横跨多系统，使数据工程工作流日益复杂且资源密集。当数据管道中断时，隐性成本会不断累积，导致生产力下降、运营摩擦加剧及数据可信度削弱，从而延缓业务价值实现进程。通过扩展对dbt和Apache Airflow工作流的支持，Cortex Code CLI帮助团队在现有工具中直接简化并加速开发流程，同时保持企业级管控与监督。这使开发者能够更快构建数据应用、减少手动操作、提升代码质量，从而加速从数据和人工智能中获取商业价值。
“开发者并非在单一系统中工作，AI编码助手也不应如此，”Snowflake产品执行副总裁Christian Kleinerman表示。“现代数据工作横跨多个系统、团队和工作流，我们构建的工具必须反映这一现实。通过将Cortex Code CLI扩展至Snowflake之外，我们正推进为开发者提供情境感知代理的使命，该代理能理解并贯穿整个数据生态系统运作。通过实现无缝接入，我们正满足开发者在AI旅程中的实际需求。”
“Cortex Code正在改变Braze的智能分析实践方式，”Braze增长高级副总裁Spencer Burke表示，“它对我们数据集、模式和列的原生理解，让工程师减少了上下文处理的时间，更多专注于获取精准可行的输出结果。我们正将其应用于更复杂的数据集成场景，并利用它自动化和增强洞察层，将结构化分析转化为更动态、更具表现力且更强大的分析能力。”
为使Cortex Code CLI惠及所有开发者，并让团队无论身处何种环境都能实现价值，Snowflake推出全新订阅方案，该方案独立于Snowflake计算和消耗资源运行，有效降低了开发团队的准入门槛。这是Snowflake首个独立订阅模式，为开发者提供无缝自助通道，无需现有Snowflake部署即可启用Cortex Code CLI。该方案使团队能够以极低开销在数据工作流中进行AI驱动开发的实验、迭代与应用。
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