Detección de problemas de LookML
Encuentra los problemas en tu código — explores sin uso, anti-patrones, fan-outs — y los ordena por severidad.
P0 / P1 / P2
LKMind
by
RavenCoreX
AI para Looker y BigQuery · Hecha para equipos de datos
Tu LookML, revisado antes de que te cueste.
LKMind lee tu LookML y tu gasto en BigQuery, marca los problemas que queman dinero (P0/P1/P2) y revisa tus PRs automáticamente — para que un explore malo nunca llegue a producción.
Fase 0 — solo lectura · webhooks de GitHub · potenciado por Claude
IMG-22 · dashboard de LKMind
Problemas (P0/P1/P2) · Costo · Revisión de PR
Problemas por severidad, costo proyectado de BigQuery y un comentario automático sobre el PR abierto.
El problema · 01
Una sola query mala puede generar una factura que nadie vio venir.
La mitad de tus explores nunca se usan. Tus seniors hacen FinOps a mano en vez de construir. Y el LookML que dispara el costo se revisa — cuando alguien tiene tiempo. Nadie lo tiene.
Cómo funciona · 02
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Lee el código, el costo y cada PR.
Predicción de costos de BigQuery
Ve el gasto que provocará una query antes de que se ejecute contra tu warehouse — no después de la factura.
Revisión automática de PRs
Comenta cada pull request vía webhooks de GitHub. El LookML malo se atrapa en la revisión, no en la factura.
Explicaciones potenciadas por Claude
Cada problema viene con el porqué y la solución — en lenguaje claro, no solo un código de regla.
El resultado · 03
El desperdicio siempre estuvo ahí. Ahora puedes verlo.
30–60% Reducción de costos de BigQuery — el método que RavenCoreX corre a mano, automatizado.
La práctica de datos de RavenCoreX reduce los costos de BigQuery un 30–60% a mano. LKMind es ese método, automatizado y corriendo en cada PR.
Para ser honestos: 30–60% es lo que detecta el método de RavenCoreX — medido en nuestros propios proyectos de datos. LKMind está en Fase 0 con una lista de espera abierta, no con un historial. Estamos poniendo el método en el producto, no citando resultados que todavía no se ganó.
El método, automatizado. Tu rango exacto sale de tu código.
Tu stack · 04
Se monta sobre Looker, BigQuery y GitHub.
Acceso de solo lectura a tu LookML y tu warehouse. Un webhook de GitHub para revisar PRs. Sin migración, sin reemplazar nada — LKMind funciona con el stack que ya tienes.
Looker / LookML
BigQuery
PRs de GitHub
Solo lectura, cero compromiso. LKMind nunca copia tus datos fuera, y nunca los usa para entrenar modelos.
Súmate a la lista de espera · 05
Encuentra el desperdicio antes que la factura.
Súmate a la lista de espera, o agenda una demo y lo corremos contra tu código. Solo lectura. Cero compromiso.
LKMind by RavenCoreX