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DataTug.ai
GitHub

Vos données ont un sens.
Laissez l'IA les comprendre.

DataTug est un espace de travail où vous et l'IA enquêtez sur des données connectées : dans l'application web, dans le terminal, ou au sein de votre propre agent de codage avec les Compétences IA de DataTug. Les réponses multi-sources fonctionnent aujourd'hui en CLI. La traçabilité des preuves, le sens partagé et la mémoire sont ce que nous construisons ensuite.

La démo en direct sur DataTug.app est en cours de développement. Ouvre pour l’instant un prototype.

Découvrir la réponse de DataTug
  • CLI gratuit · usage personnel et professionnel
  • CLI v0.121.1
  1. Chinook · Invoice.BillingCountry"Ireland"
  2. SignificationGeo.CountryPrévu
  3. Codes ISO 3166IE · IRL
  4. Banque mondialePopulation 5,48 millions
  5. Réponse8,3 par million

Ventes par million d’habitants

Exécution réelle de la démo
  1. Irlande8,3
  2. Tchéquie8,3
  3. Finlande7,4
  4. Canada7,3
  5. Portugal7,1
  6. États-Unis1,5

Les États-Unis réalisent le total le plus élevé, mais se classent au rang 17 par habitant.

Poser une question de suivi

Résultat : ventes par million d'habitants

PaysVentes, USDPopulation (2025)USD par million d’habitants
Irlande45,625 484 3678,32
Tchéquie90,2410 886 8788,29
Finlande41,625 646 4367,37
Canada303,9641 651 6537,30
Trier et filtrer

Enquête

  1. Détermine ce dont la question a besoinPrévu
  2. BillingCountry signifie un paysPrévu
  3. Trouve des données de population ailleursPrévu
  4. 24 noms de pays sur 24 mappésExécution réelle
  5. Trois sources jointes, métrique calculéeExécution réelle
Inspecter n'importe quelle étape

Balayez pour les autres vues

  • 24pays
  • 3sources jointes
  • 0jeton IA
  • 0,3 stemps d'exécution

D'après la démo réelle : une requête enregistrée, aucun modèle.

One platform, three ways in.

Explore and chat in the browser, work from the terminal, or connect an AI agent. The status of each capability is shown here.

The whole platform: datatug.io

  • DataTug.app

    Explore, query and chat over your data in the browser.

    • Web appDisponible
    • AI chatDisponible
    • Managed AIDisponible
  • Terminal UI & CLI

    Explore projects, run TugQL, use AI chat, or script repeatable work.

    • Terminal appDisponible
    • AI chatDisponible
    • Managed AIDisponible
  • Integrated into your AI agent

    Use skills in Claude Code, connect MCP tools, or explore saved SQLite results with the MCP Apps explorer. Set up MCP & the explorer →

    • Skills pluginDisponible
    • MCP serverDisponible
    • MCP Apps explorerAperçu

Start with the right fit

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Comment DataTug assemble une réponse. Ouvrez n'importe quelle étape.

Pas une chaîne de pensée : un enregistrement d'actions, de décisions et de preuves. D'abord, exactement ce que l'exécution réelle a fait. Ensuite, l'investigation que DataTug est conçu pour présenter.

Ce que l'exécution réelle a fait

Exécution de démonstration réelle

La CLI DataTug a exécuté une requête TugQL enregistrée. Elle joint trois sources et n'appelle aucun modèle.

Commande

$ datatug query run sales/chinook-sales-per-capita

Ce qu'elle a affiché

query download: 412 rows chinook
query download: 24 rows geo
query download: 216 rows geo
query process: 24 rows
factures Chinook lues
412
noms de pays dans la table d'alias
24
égaux au nom ISO
21
correspondances manuelles
3
enregistrements de population de la Banque mondiale dans l'instantané
216
lignes de résultat, une par pays
24
jeton d'IA
0

Cross-source TugQL joins in the CLIDisponible

Reproduisez-le : datatug/datatug-demo-projects, commit 0e5b98f, CLI DataTug 0.51.0.

Ce que le produit montrera

En cours de développement

La même question sous forme d'investigation dans DataTug.app. Chaque étape est marquée : soit elle a eu lieu dans l'exécution réelle, soit il s'agit d'un comportement que nous développons, avec son statut.

Investigation : ventes de musique rapportées à la populationPrototype

Quels pays achètent le plus de musique par rapport à leur population ?

Étapes : 7. Dans l'exécution réelle : 4. Comportement cible : 3.

  1. Détermine ce dont la question a besoin.Ventes de musique regroupées par pays : la table Invoice, son champ Total et son champ BillingCountry. Dans l'exécution réelle, une personne les a choisis en écrivant la requête. Dans le produit, Jev, un modèle de décision de TypeSafe AI, les proposera et le schéma les vérifiera.Comportement cibleDecisions by Jev, a decision model by TypeSafe AIPrévu
    Table
    Invoice
    Lignes
    412
    Mesure
    Invoice.Total
    Regroupé par
    Invoice.BillingCountry
    Comment c'est décidé
    Proposé par Jev, un modèle de décision de TypeSafe AI, puis vérifié contre le schéma
    Connu par le schémaSuggéré par l’IA
  2. Reconnaît BillingCountry comme un pays.MeaningGraph indiquera que ce champ signifie Geo.Country, afin que personne n'ait à le deviner à partir du nom de colonne.Comportement cibleMeaningGraph integrationPrévu
    Champ
    Invoice.BillingCountry
    Signification
    Geo.Country
    Valeurs distinctes
    24
    Comment c'est décidé
    Recherché dans MeaningGraph
  3. Trouve des données de population hors de Chinook.Chinook ne contient pas de population. La découverte automatique par DataTug via l'OVDB Directory existant est prévue. Dans l'exécution réelle, l'instantané de la Banque mondiale était déjà dans le projet.Comportement cibleAutomatic Directory discovery in DataTugPrévu
    Source
    Banque mondiale
    Jeu de données
    SP.POP.TOTL · 2025
    Lignes
    216
    Comment c'est décidé
    Trouvé via OVDB Directory
    Déclaré
  4. Les sources épellent les pays différemment.Chinook stocke des noms comme « USA ». Les données de population sont indexées par pays ISO. Elles ne peuvent pas être jointes telles quelles.Dans l'exécution réelle
    Chinook indique
    "USA"
    Clé de pays ISO
    us
    Nom ISO
    "United States"
    Comment c'est décidé
    Une différence dans les données lues par l'exécution. L'exécution elle-même n'a rien comparé : la table d'alias fait le lien entre les noms
    Aucun modèleÀ réconcilierVérifiéInspecter cette valeur
  5. Une table de noms de pays fait le lien entre elles.Les 24 noms Chinook correspondent à un pays ISO. Égaux au nom ISO : 21. Correspondances manuelles : 3.Dans l'exécution réelle
    Données de référence
    country_aliases
    Résolu
    24 / 24
    Égal au nom ISO
    21
    Correspondance manuelle
    Czech Republic, Netherlands, USA
    Comment c'est décidé
    Recherché dans les données de référence conservées sous forme de fichiers dans le projet
    Aucun modèleVérifiéConfirmé par un humainInspecter cette valeur
  6. Joint les trois sources.Factures vers alias vers population, en une seule requête TugQL. Aucun modèle n'intervient.Dans l'exécution réelleCross-source TugQL joins in the CLIDisponible
    Chemin de jointure
    Invoice.BillingCountry → country_aliases.alias → population_wb.country
    Source
    Chinook + Banque mondiale
    Comment c'est décidé
    Une requête TugQL déterministe
    Extrait de la requête enregistrée (TugQL)
    from:
      database: chinook
      name: Invoice
      alias: i
      joins:
        - from:
            database: geo
            name: country_aliases
            alias: a
            joins:
              - from: {database: geo, name: population_wb, alias: p}
                on: [{left: {field: country, source: a}, op: '==', right: {field: country, source: p}}]
          on: [{left: {field: BillingCountry, source: i}, op: '==', right: {field: alias, source: a}}]
    Aucun modèleVérifié
  7. Calcule les ventes par million d'habitants.Une ligne par pays, prête à être triée, filtrée et représentée graphiquement. Zéro jeton d'IA.Dans l'exécution réelle
    Formule
    sum(Total) / population * 1000000
    Lignes
    24
    Jetons d'IA utilisés
    0
    Comment c'est décidé
    Arithmétique à l'intérieur de la requête, aucun modèle
    Aucun modèleVérifiéVoir le résultat

D'où vient la connaissance

  • Connu par le schéma
  • Déclaré
  • Confirmé par un humain
  • Vérifié
  • Observé
  • Déduit des données
  • Suggéré par l’IA
  • Hypothèse

La vue de trace est un prototype de la façon dont DataTug.app présentera une investigation. Elle n'est pas encore dans le produit.

La réponse, c'est les données avec lesquelles vous pouvez continuer à travailler.

Triez, filtrez, redimensionnez, sélectionnez une barre pour trouver la ligne. La grille et le graphique sont deux vues du même résultat.

Cross-source TugQL joins in the CLIDisponibleCross-source TugQL joins in the browserEn cours de développement

Résultat : ventes par million d'habitantsExécution de démo réelle
24 sur 24 paysEssayez de trier par Ventes : les États-Unis achètent le plus, mais se classent numéro 17 par habitant.
Passer le tableau
Ventes et population par pays
PaysVentes, USDPopulation (2025)Ventes par million d'habitants
Irlande45,625 484 3678,32
Tchéquie90,2410 886 8788,29
Finlande41,625 646 4367,37
Canada303,9641 651 6537,30
Portugal77,2410 804 8717,15
Norvège39,625 610 8707,06
Danemark37,626 009 1696,26
Hongrie45,629 514 2514,79
Autriche42,629 208 1634,63
Suède38,6210 596 6203,64
Belgique37,6211 941 7813,15
France195,1068 720 3372,84
Chili46,6219 859 9212,35
Pays-Bas40,6218 087 6332,25
Allemagne156,4883 491 2491,87
Royaume-Uni112,8669 487 0001,62
États-Unis523,06341 784 8571,53
Australie37,6227 614 4111,36
Pologne37,6236 435 8611,03
Brésil190,10212 812 4050,89
Argentine37,6245 851 3780,82
Espagne37,6249 355 1430,76
Italie37,6258 915 6560,64
Inde75,261 463 865 5250,05

Chargement de la grille interactive…

Fin du tableau

Ventes par million d'habitants

USD par million d'habitants

  1. Irlande8,3
  2. Tchéquie8,3
  3. Finlande7,4
  4. Canada7,3
  5. Portugal7,1
  6. Norvège7,1
  7. Danemark6,3
  8. Hongrie4,8
  9. Autriche4,6
  10. Suède3,6

Affichage des 10 premiers sur 24 lignes dans l'ordre actuel

D'après l'exécution de démo réelle : ventes Chinook jointes à la population de la Banque mondiale (SP.POP.TOTL, 2025). Un résultat enregistré, pas une requête en direct.

Une question de suivi Prototype

Que pouvez-vous dire de ces données ?

Trois choses ressortent. Chacune est calculée à partir des lignes qu'elle cible.

  • Les États-Unis ont le total le plus élevé ($523,06) mais se classent numéro 17 sur 24 par habitant : 1,53 par million.Lignes : 1
  • Irlande et Tchéquie mènent par habitant avec 8,32 et 8,29, presque à égalité.Lignes : 2
  • 9 des dix premiers ont moins de 11 millions d'habitants. Canada est l'exception, avec 41,7 millions.}Lignes : 10

Survolez ou sélectionnez une observation pour mettre en évidence ses lignes dans la grille et le graphique. Observations grounded in your dataEn cours de développement

La grille utilise le thème AG Grid de DataTug du kit du site. La CLI exécute cette requête multi-sources dès aujourd'hui ; l'exécution de la même requête dans le navigateur est en développement.

Trois façons de travailler avec DataTug L'IA peut vous aider dans chacune d'elles.

Utilisez l'espace de travail dans le navigateur, l'interface terminal et la CLI, ou intégrez DataTug dans un agent IA. Le chat IA fait partie des deux premières ; les statuts clarifient chaque intégration.

  1. Dans votre navigateur

    Explorez des projets, inspectez les schémas et discutez de vos données dans DataTug.app. Utilisez une clé de modèle que vous fournissez, et poursuivez la même investigation dans le terminal.Ouvrir DataTug.app

    DataTug.app · Chat IAIllustratif

    Session: chinook-countries

    Quels pays achètent le plus de musique par rapport à leur population ?

    Ventes Chinook jointes à la population de la Banque mondiale.

    • Irlande
    • Tchéquie
    • Finlande

    datatug chatDataTug.appPoursuivre cette investigation dans le terminal

    Commencez parDataTug.app

    • DataTug.app, the web appDisponible
    • Browser chat with your own API keyDisponible
    • Managed AI in the web appDisponible
    • Terminal-to-web session hand-offDisponible
  2. Dans votre terminal

    Explorez avec l'application terminal pilotée au clavier, discutez avec l'IA, ou exécutez des commandes répétables dans des scripts et des pipelines.Lire le guide de l'application terminal

    Interface terminalIllustratif

    › datatug chat

    › Quels pays achètent le plus de musique par habitant ?

    Ventes Chinook jointes à la population de la Banque mondiale.

    ✓ 24 pays · 3 sources

    ›

    Commencez pardatatug chat

    • Terminal app (TUI)Disponible
    • Chat in the CLI and TUIDisponible
    • Managed AI in the CLIDisponible
  3. Intégré à votre agent IA

    Les skills de Claude Code prennent en charge la configuration de projet, la découverte, les analyses de schéma et la validation. Connectez les outils MCP pour les schémas et les requêtes enregistrées. L'aperçu développeur de l'explorateur MCP Apps ajoute des vues tables et enregistrements, le tri, la pagination et la réexécution avec paramètres pour les requêtes SQLite enregistrées. Testé avec l'hôte de référence des contributeurs ; suivez le guide de configuration MCP pour le périmètre pris en charge.Voir les skills et comment les installer Commandes qu'un agent peut exécuter

    Votre agentIllustratif

    › /plugin install datatug@sneat-co

    ✓ Les skills pour la CLI datatug sont installés.

    › Quels pays achètent le plus de musique par rapport à leur population ?

    En cours d'exécution datatug query run sales/chinook-sales-per-capita

    Irlande           8,32
    Tchéquie          8,29
    Finlande          7,37

    ✓ Terminé. Le résultat est de retour dans la conversation.

    ›

    Commencez par/plugin install datatug@sneat-co

    • Skills plugin for coding agentsDisponible
    • MCP serverDisponible
    • MCP Apps explorer (developer preview)Aperçu

Donnez du sens à l'IA, pas seulement un schéma.

Un schéma indique que BillingCountry est du texte. Une signification indique qu'il s'agit d'un pays, que d'autres systèmes connaissent sous IE ou IRL, et à quel point nous sommes sûrs de chaque fait. C'est le rôle de MeaningGraph. Sa connexion à DataTug est prévue.

MeaningGraph integrationPrévu
  • Le savoir a une source

    Chaque fait précise s'il provient du schéma, d'une personne, des données ou d'un modèle.

  • Cela fonctionne dans les deux sens

    DataTug lira MeaningGraph avant d'interroger un modèle, et écrira ce que vous confirmez.

  • La signification traverse les systèmes

    Un même pays peut être un nom, un alias, un code ISO. La signification est ce qui les relie.

Une valeur, suivie à travers trois sourcesValeurs réelles, vue conceptuelle
Choisissez un pays tel que Chinook le stocke.
Valeur Chinook"Ireland"Invoice.BillingCountry
SignificationConceptGeo.Countryce que cette valeur est
Ligne d'alias"Ireland" → iecountry_aliases
Codes ISO 3166IE · IRLcountries
Banque mondialeiepopulation_wb · Population 5,48 millions

Preuves

Ligne d'alias: "Ireland" → ie

  • VérifiéL'alias "Ireland" est identique au nom de pays ISO et correspond à la clé ie. Alias de ce type : 21 sur #.

Sélectionnez un nœud pour voir ses preuves.

Les valeurs, la table d'alias et les chiffres de population proviennent de l'exécution réelle. Le nœud de signification Geo.Country est un concept : l'intégration à MeaningGraph est prévue.

Il apprend pendant que vous travaillez, et vérifie avant de croire.

Les requêtes, les jointures et votre façon de naviguer laissent des traces. L'idée : DataTug transforme les preuves répétées en connaissances que vous pouvez confirmer, puis les réutilise sans redemander à un modèle.

MeaningGraph learning loopEn évaluation
Une relation que DataTug a remarquéeConcept

Invoice.BillingCountry → Geo.Country

ObservéConfirmé par un humain
  • Utilisé comme pays dans chaque requête enregistrée qui le concerne
  • Valeurs vérifiées par rapport à la liste de référence. Correspondances : 24 sur 24
  • Pas encore confirmé par quiconque

Confirmé par vous. La prochaine investigation consultera cette information au lieu d'interroger un modèle.

Inférer une fois. Vérifier. Mémoriser. Réutiliser.

  1. InférerUn motif ou un modèle propose ce que quelque chose signifie.
  2. VérifierDataTug vérifie la proposition par rapport aux données réelles.
  3. MémoriserCe qui tient est enregistré, avec ses preuves, dans le projet.
  4. RéutiliserLa prochaine investigation part de ce qui est connu.

Chaque investigation rend la suivante plus intelligente.

L'objectif de conception pour une question posée encore et encore :

  1. Première foisUn modèle aide à planifier. Une personne confirme le mappage.Appels au modèle : plusieurs
  2. Deuxième foisLe mappage est consulté. Pas de modèle pour cette étape.Appels au modèle : moins
  3. Chemin connuChaque étape est connue. C'est ce qu'est déjà la démo réelle.Appels au modèle : aucun

L'apprentissage à partir de votre travail est une idée que nous testons. La boucle est l'objectif de conception, pas un comportement déjà livré.

Chaque étape n'a pas besoin d'un grand modèle.

DataTug est conçu pour faire appel d'abord au mécanisme fiable le plus léger, et pour indiquer lequel il a utilisé : ce qui est déjà connu, puis un petit modèle de décision, puis un grand modèle, puis vous.

Decisions by Jev, a decision model by TypeSafe AIPrévu
  1. Connaissance déterministe

    Schéma, significations confirmées, données de référence, requêtes enregistrées. Gratuit, instantané, reproductible.

  2. Un modèle de décision léger

    Jev, un modèle de décision de TypeSafe AI, classe les tables, champs et chemins de jointure candidats. Le schéma vérifie ensuite le choix.

  3. IA générative

    Nouvelles questions, plans jamais vus, explications en langage naturel.

  4. Une personne

    Vous confirmez ce qui sera digne de confiance à partir de ce moment.

Quelles tables sont pertinentes pour cette question ?Concept

Quels pays achètent le plus de musique par rapport à leur population ?

  1. InvoiceChoisi
  2. InvoiceLine
  3. Customer
  4. Track
  5. Album

Classé par Jev, un modèle de décision de TypeSafe AI. La table choisie est ensuite validée contre le schéma.

Humains et IA construisent ensemble la compréhension.

Toutes les connaissances ne méritent pas la même confiance. DataTug est conçu pour garder la différence visible sur chaque affirmation, afin que vous puissiez distinguer ce qui a été déclaré de ce qui a été deviné.

Faisant autorité

Réutilisé sans confirmation supplémentaire.

  • Connu par le schémaDéclaré par la base de données elle-même : types, clés, contraintes.
  • DéclaréRédigé par une personne ou dans une description d’API.
  • Confirmé par un humainVérifié et validé par un membre de l’équipe.
  • VérifiéValidé de manière déterministe par rapport aux données réelles.

Corroboré

Réutilisé en affichant les preuves à l’écran.

  • ObservéConstaté de manière récurrente dans les requêtes et la navigation.
  • Déduit des donnéesIndiqué par des motifs réguliers dans les valeurs.

Suggéré

Affiché, jamais adopté implicitement.

  • Suggéré par l’IAProposé par un modèle. Nécessite une vérification.
  • HypothèseUne supposition à tester, jamais réutilisée sans confirmation.
orders.customer_ref → customers.idExemple
  1. ObservéVu dans des requêtes répétées
  2. VérifiéValeurs vérifiées par rapport aux données
  3. Confirmé par un humainConfirmé par l'équipe

La réutilisation ne nécessite alors aucun appel de modèle.

Enquêtez, ne vous contentez pas de générer du SQL.

Une requête n'est qu'un coup dans une enquête. DataTug est construit autour de l'ensemble : la question, le chemin parcouru, les preuves et ce que vous avez appris en cours de route.

Un client de base de données

  1. Vous
  2. SQL
  3. Base de données

Un client de base de données IA

  1. Vous ou un agent
  2. SQL généré
  3. Base de données

DataTug

  1. Vous + IA
  2. Enquête
  3. Signification
  4. Données connectées
  5. Preuves
  6. Connaissances réutilisables

Moyens d'accès

  • Langage naturel
  • SQL
  • TugQL
  • Navigation
  • Grilles
  • Graphiques
  • CLI
  • TUI
  • Agents

Ils se complètent. Utilisez celui qui est le plus rapide pour l'étape suivante, que vous écriviez du SQL ou non.

Ce qui est différent

  • L'agent voit la signification

    Pas seulement les noms de tables et de colonnes, mais ce qu'ils représentent.

    Prévu
  • Il fonctionne sur plusieurs sources

    Joignez une base de données avec un jeu de données externe en une seule requête.

    Disponible
  • Il se souvient entre les sessions

    Ce que vous avez confirmé est là la fois suivante, avec ses preuves.

    En évaluation
  • Une session, trois interfaces

    Le web, l'interface terminal et la CLI fonctionnent sur la même session.

    Disponible

Ne faites pas deviner à l'IA ce qu'elle peut rechercher.

Chinook dit « USA », les données de population disent « us », et l'ISO appelle le même pays USA et « United States ». C'est un fait à rechercher, pas quelque chose qu'un modèle doit redécouvrir à chaque question. Alors conservez-le sous forme de table : stocké une fois, versionné, révisé comme du code.

Données de référence : country_aliasesDonnées de démo réelles
aliaspaysmode de correspondance
Czech Republicczcorrespondance manuelle
Netherlandsnlcorrespondance manuelle
USAuscorrespondance manuelle
Irelandiecorrespond au nom ISO

Les trois noms qui ont nécessité une personne, et un qui n'en a pas eu besoin. Le mappage est une donnée de premier ordre, pas quelque chose qu'un modèle réinfère à chaque question.

La même ligne, sous forme de fichier dans GitFichier réel
# data/geo/country_aliases/$records/usa.json
{
  "alias": "USA",
  "country": "us",
  "source": "chinook-database Invoice.BillingCountry; manual match: Chinook spells it 'USA'; countries.names.en is 'United States'"
}

Quatre types de données d'enquête durables

  • Données de référence

    Pays, devises, identifiants internes et normes, mappages de statut, tables de correspondance.

  • Instantanés

    Copies ponctuelles pour les incidents, les échecs de tests, les répétitions de migration et les fixtures de régression.

  • Données mises en cache

    Données externes ou coûteuses conservées pour être récupérées une fois, et non à chaque exécution.

  • Données de session

    Enregistrements sélectionnés, transactions suspectes, jointures intermédiaires et mappages temporaires.

Où elles résident

inGitDB

Disponible

Persister et versionner les données

inGitDB est disponible aujourd'hui : des fichiers lisibles par l'homme dans Git, pouvant être branchés, révisés dans une pull request et reproduits en CI. La gestion des données de projet de cette manière depuis DataTug est prévue.

inGitDB

OVDB

Disponible

Accéder et partager

OVDB et son Directory public sont disponibles aujourd'hui, offrant un moyen commun de découvrir et de décrire des sources de bases de données très différentes. La découverte automatique de sources dans DataTug via le Directory est prévue.

OVDB

Une intelligence, de nombreuses interfaces.

La session appartient à DataTug, pas à l'interface. Commencez dans le terminal, ouvrez la grille dans le navigateur et revenez avec le même contexte. Ou l'inverse.

Terminal-to-web session hand-offDisponible
TerminalIllustratif

$ datatug

Session chinook-countries ● synchronisée

› Quels pays achètent le plus de musique par rapport à leur population ?

✓ Chinook joint avec la population de la Banque mondiale.

o ouvrir la grille dans le navigateur

DataTug.appIllustratif

Session: chinook-countries

Suite de votre terminal

  • Irlande
  • Tchéquie
  • Finlande

Revenez au terminal à tout moment ; c'est la même session.

Scripts et vues intégrées

  • CLI

    Commandes ponctuelles pour les pipelines et les scripts, avec IA gérée intégrée.

    Managed AI in the CLIDisponible
  • Intégrations

    Placez une grille ou un graphique en direct sur n'importe quelle page.

    <datatug-grid> and <datatug-chart> embedsDisponible

Votre modèle, ou le nôtre.

DataTug AI n'est pas lié à un seul fournisseur.

  • Apportez votre propre clé

    Utilisez votre propre clé API avec le fournisseur auquel vous faites déjà confiance, dans le navigateur ou la CLI.

    Browser chat with your own API keyDisponible
  • IA gérée

    IA gérée par DataTug sans clé à configurer : dans la CLI et l'application web. Vos prompts, le schéma et le texte de la requête sont envoyés au cloud. Les valeurs des lignes ne le sont pas.

    Managed AI in the CLIDisponibleManaged AI in the web appDisponible

Quand une réponse a besoin de plus que du texte, faites éclore une Bulle.

Une Bulle est une petite surface interactive, comme une grille, un graphique ou un inspecteur, qui apparaît dans la conversation et se compose avec d'autres pour former des outils plus riches. UIBubbles est le standard ouvert qui les définit.

UIBubbles runtimePrévu
Discuter avec des BullesConcept

Affiche les principaux pays sous forme de grille.

Voici les pays, triés par ventes par million d'habitants.

PaysPar million
Irlande8,3
Tchéquie8,3
Finlande7,4
Canada7,3

Transforme ça en graphique.

Graphique créé et lié à la grille.

Pourquoi Irlande correspond-il à IRL ?

Voici les éléments de preuve pour cette correspondance.

  • Correspondance établie à partir de « Irlande » via les données de référence du projet
  • Noms vérifiés : 24. Résolus : 24.
Faites éclore une Bulle

Ceci est un concept construit à la main de l'expérience. Le runtime des Bulles est prévu. À propos d'UIBubbles

La connaissance ne devrait pas se réinitialiser à chaque étape du développement.

Ce qu'une étape apprend sur les données devrait être disponible pour la suivante. L'objectif de DataTug et de MeaningGraph est de le transporter de la première idée jusqu'au support au quotidien.

  1. Imaginer

    Explorez les données et la connaissance du domaine qui existent déjà.

  2. Concevoir

    Définissez les entités, les significations, les identifiants, les relations et les correspondances.

  3. Développer

    Les développeurs et les agents utilisent ce qui est connu et réinjectent leurs découvertes.

    Incident possible
  4. Tester

    Analysez les échecs, comparez les environnements, conservez les cas limites que vous découvrez.

    Incident possible
  5. Exploiter

    Le support et les agents enquêtent sur le comportement réel avec tout ce qui a été appris jusque-là.

    Incident possible

L'incident est un état, pas une sixième étape.

Il peut survenir pendant le développement, en test, en staging ou en production. Un incident précoce est un cadeau : il révèle un problème avant les clients, alors qu'il est encore peu coûteux à corriger.

Chacun déclenche une investigation ciblée, et ce qu'il enseigne se réinjecte dans le travail à venir.

Le meilleur incident de production est celui déjà détecté en test.

La pression révèle la vérité. Préservez-la.

Les incidents sont des moments de forte pression où des vérités importantes sur les systèmes et les données refont surface. Préservez ces vérités au lieu de les perdre une fois l'incident terminé.

Incidentius integrationPrévu

  • DataTug

    Vous aide à enquêter pendant que cela se produit.

  • MeaningGraph

    Préserve ce qui a été établi : les significations, les relations et les connaissances de diagnostic.

  • Incidentius

    Conserve l'incident lui-même : l'événement, le contexte et la réponse.

L'idée : les découvertes gardent un lien vers l'incident qui les a enseignées, et reviennent dans les incidents futurs, en développement, dans les tests de régression et en prévention.

Visitez Incidentius.com

Le contrôle avant tout.

Pointer l'IA vers des données de production doit être sûr par conception. Voici exactement ce qui est vrai aujourd'hui et ce qui reste à venir, affirmation par affirmation.

  • Local execution

    Exécutez DataTug sur votre propre machine, à côté de vos données : les requêtes s'exécutent localement. Avec l'IA gérée, vos prompts, le schéma et le texte des requêtes partent vers le cloud. Les valeurs des lignes, non.

    Disponible
  • Access policies

    Délimitez ce qu'un rôle peut lire via des requêtes enregistrées appliquées par des politiques, sur les sources SQLite et inGitDB aujourd'hui. Sans politique définie, l'accès est illimité, et la visionneuse de base de données du terminal n'applique pas encore les politiques.

    Disponible
  • Read-only connections

    Connectez-vous à une source en lecture seule, afin qu'une investigation ne puisse pas la modifier.

    Prévu
  • Approve an investigation step

    Approuvez une étape d'investigation avant son exécution, au lieu de faire confiance à un plan entier d'un coup.

    Prévu
  • Meaning-driven masking on the server

    Masquez les valeurs sensibles sur le serveur, selon ce que signifie un champ plutôt que selon son nom.

    Prévu
  • Control over what reaches a model

    Décidez ce qui parvient à un modèle externe, jusqu'au niveau du champ.

    Prévu
  • Audit trail merged with provenance

    Une piste d'audit qui constitue le même enregistrement que la provenance : qui ou quoi a fait cela, à partir de quelle preuve.

    Prévu

Comment les pièces s'emboîtent.

Vous les avez rencontrées une par une ci-dessus. Chacune a un rôle, et aucune n'est obligatoire pour commencer.

  • Enquêter et apprendre

    DataTug

    L’espace où vous et l’IA travaillez sur des données reliées.

    L'espace de travail
  • Comprendre

    MeaningGraph

    Le sens des champs, des valeurs et des relations avec leurs preuves.

    meaninggraph.io
  • Accéder et partager

    OVDB

    Un point d’accès unifié pour exploiter et publier des données de sources variées.

    openvaultdb.com
  • Persister et versionner les données

    inGitDB

    Données de référence et instantanés sous forme de fichiers lisibles dans Git.

    ingitdb.com
  • Interagir et enrichir

    UIBubbles

    Tableaux, graphiques et inspecteurs intégrés directement dans une réponse.

    uibubbles.org
  • Conserver les enseignements des incidents

    Incidentius

    Contexte d’incident et réponses afin que l’apprentissage survive à la crise.

    incidentius.com

À qui s'adresse-t-il aujourd'hui, et qui devrait attendre.

DataTug est jeune. Voici à qui il rend déjà service, et qui devrait attendre.

Le meilleur choix aujourd'hui

  • Vous enquêtez sur des données qui vivent à plusieurs endroits.
  • Vous passez du terminal au navigateur et voulez la même session dans les deux.
  • Vous voulez apporter votre propre clé de modèle, ou utiliser l'IA gérée dans le CLI ou le navigateur.
  • Vous aimez les outils que vous pouvez inspecter, scripter et exécuter vous-même.
  • Vous préférez façonner le sens et la provenance avec nous plutôt que d'attendre qu'ils arrivent.

Pas encore le meilleur choix

  • Vous avez besoin d'une IA qui sait déjà ce que signifient vos champs. L'intégration de MeaningGraph est prévue.
  • Vous avez besoin d'une trace de preuves étape par étape dans l'application dès aujourd'hui. C'est en développement ; cette page montre le prototype.
  • Vous avez besoin d'un générateur de tableaux de bord pour de nombreuses équipes. DataTug enquête ; ce n'est pas une suite BI.
  • Vous voulez une configuration en un clic pour chaque agent. Le serveur MCP local nécessite un démon DataTug en cours d'exécution et une configuration de client stdio.
  • Vous avez besoin de masquage côté serveur et de portes d'approbation pour les données de production. Les deux sont prévus.

Ce qui fonctionne aujourd'hui, et ce qui reste à venir.

Cette liste suit l'état des capacités de DataTug. La disponibilité des projets de l'écosystème est décrite séparément.

Disponible

Livré. Vous pouvez l'utiliser dès aujourd'hui.

  • DataTug.app, the web app
  • Terminal app (TUI)
  • Chat in the CLI and TUI
  • Browser chat with your own API key
  • Managed AI in the CLI
  • Terminal-to-web session hand-off
  • <datatug-grid> and <datatug-chart> embeds
  • Skills plugin for coding agents
  • MCP server
  • Cross-source TugQL joins in the CLI
  • Managed AI in the web app
  • Local execution
  • Access policies
Aperçu

Fonctionne de bout en bout, mais pas encore partout.

  • MCP Apps explorer (developer preview)
En cours de développement

En cours de construction. Ne comptez pas dessus pour l'instant.

  • Cross-source TugQL joins in the browser
  • Inspectable investigation trace
  • Detective Cases
  • Reusable Checks
  • Context Bag
  • Observations grounded in your data
  • Anonymous web demo
Prévu

Conçu et planifié, pas encore commencé.

  • AI assistant in the query builder
  • AI assistant in schema discovery
  • Decisions by Jev, a decision model by TypeSafe AI
  • MeaningGraph integration
  • Automatic Directory discovery in DataTug
  • inGitDB project data management in DataTug
  • UIBubbles runtime
  • Incidentius integration
  • Read-only connections
  • Approve an investigation step
  • Meaning-driven masking on the server
  • Control over what reaches a model
  • Audit trail merged with provenance
  • Clone the demo project
En évaluation

Une idée que nous testons. Elle peut changer ou être abandonnée.

  • MeaningGraph learning loop

Voyez-le d'abord. Installez quand vous êtes convaincu.

La démo en direct est en développement. Aujourd'hui, vous pouvez parcourir le prototype sur cette page, ou installer le CLI et exécuter la vraie requête vous-même.

Étoile sur GitHubLe CLI est gratuit pour un usage personnel et professionnel dans les limites du plan Free. Voir les tarifs. Les compétences IA sont open source (MIT). Compétences sur GitHub.

Et ensuite

  1. DemanderBientôt : lancez une question dans la démo en direct, sans inscription. Aujourd'hui : le prototype sur cette page.En cours de développement
  2. InspecterOuvrez n'importe quelle étape de l'enquête et voyez le résultat sous forme de grille et de graphique.En cours de développement
  3. ConserverLa conservation d'une enquête, le clonage du projet de démonstration et la connexion de vos propres données sont prévus.Prévu
Découvrir la réponse de DataTugDémo en développement