데이터에 의미가 있습니다.
AI가 이해하게 하세요.

DataTug는 당신과 AI가 연결된 데이터를 조사하는 워크스페이스입니다: 웹 앱, 터미널, 또는 DataTug AI 스킬을 사용하여 자체 코딩 에이전트 내에서. 소스 전반의 답변이 오늘부터 CLI에서 작동합니다. 근거 추적, 공유된 의미 및 기억이 우리가 다음에 구축하는 것입니다.

무료 CLI · 개인 및 비즈니스 사용
CLI v0.121.1

Chinook · Invoice.BillingCountry"Ireland"
의미Geo.Country예정
ISO 3166 코드IE · IRL
세계은행인구 5.48백만
답변백만 명당 8.3

백만 명당 매출

실제 데모 실행

아일랜드8.3
체코8.3
핀란드7.4
캐나다7.3
포르투갈7.1
미국1.5

미국은 총 매출이 가장 높지만, 1인당 순위는 17위입니다.

후속 질문하기

결과: 백만 명당 판매량

국가	매출, USD	인구 (2025)	USD (백만 명당)
아일랜드	45.62	5,484,367	8.32
체코	90.24	10,886,878	8.29
핀란드	41.62	5,646,436	7.37
캐나다	303.96	41,651,653	7.30

정렬 및 필터링

조사

질문이 무엇을 필요로 하는지 파악예정
BillingCountry는 국가를 의미예정
다른 곳에서 인구 데이터 찾기예정
24 of 24 국가 이름 매핑됨실제 실행
세 소스 조인, 지표 계산됨실제 실행

모든 단계 검사

다른 보기를 보려면 스와이프하세요

24국가
3소스 연결됨
0AI 토큰
0.3초실행 시간

실제 데모 실행에서: 저장된 쿼리 하나, 모델 없음.

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 app사용 가능
- AI chat사용 가능
- Managed AI사용 가능
Terminal UI & CLI
Explore projects, run TugQL, use AI chat, or script repeatable work.
- Terminal app사용 가능
- AI chat사용 가능
- Managed AI사용 가능
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 plugin사용 가능
- MCP server사용 가능
- MCP Apps explorer미리보기

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DataTug가 답변을 구성하는 방식. 아무 단계나 열어 보세요.

사고의 연쇄가 아니라, 행동과 결정, 증거의 기록입니다. 먼저 실제 실행이 정확히 무엇을 했는지 보여 줍니다. 그다음 DataTug가 보여 주도록 만들어지고 있는 조사를 보여 줍니다.

실제 실행이 한 일

실제 데모 실행

DataTug CLI가 저장된 TugQL 쿼리 하나를 실행했습니다. 세 소스를 조인하며 모델을 호출하지 않습니다.

명령

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

출력된 내용

query download: 412 rows chinook
query download: 24 rows geo
query download: 216 rows geo
query process: 24 rows

Chinook 인보이스 읽음: 412
별칭 테이블의 국가명: 24
ISO 이름과 같음: 21
수동으로 일치시킴: 3
스냅샷의 World Bank 인구 기록: 216
결과 행, 국가별 1개: 24
AI 토큰: 0

Cross-source TugQL joins in the CLI사용 가능

재현하기: datatug/datatug-demo-projects, 커밋 0e5b98f, DataTug CLI 0.51.0.

제품이 보여 줄 것

개발 중

같은 질문을 DataTug.app에서의 조사로 보여 줍니다. 모든 단계는 표시되어 있습니다: 실제 실행에서 일어난 일이거나, 우리가 만들고 있는 동작이며 상태와 함께 표시됩니다.

조사: 인구 대비 음악 매출프로토타입

인구 대비 음악을 가장 많이 구매하는 국가는 어디인가?

질문에 무엇이 필요한지 파악합니다.국가별 음악 매출: Invoice 테이블, 그 Total과 BillingCountry. 실제 실행에서는 사람이 쿼리를 작성할 때 이를 선택했습니다. 제품에서는 TypeSafe AI의 결정 모델인 Jev가 이를 제안하고 스키마가 검증할 것입니다.목표 동작Decisions by Jev, a decision model by TypeSafe AI예정
테이블
Invoice
행
412
측정값
Invoice.Total
그룹화 기준
Invoice.BillingCountry
결정 방식
TypeSafe AI의 결정 모델인 Jev가 제안한 뒤 스키마에 대해 검증됨
스키마로부터 확인됨AI 제안
BillingCountry를 국가로 인식합니다.MeaningGraph가 이 필드의 의미를 Geo.Country라고 알려 주므로, 컬럼 이름만 보고 추측할 필요가 없습니다.목표 동작MeaningGraph integration예정
필드
Invoice.BillingCountry
의미
Geo.Country
고유 값
24
결정 방식
MeaningGraph에서 조회함
선언됨이 값 검사
Chinook 외부에서 인구 데이터를 찾습니다.Chinook에는 인구가 없습니다. 기존 OVDB Directory를 통한 DataTug의 자동 탐색이 계획되어 있습니다. 실제 실행에서는 World Bank 스냅샷이 이미 프로젝트에 있었습니다.목표 동작Automatic Directory discovery in DataTug예정
소스
World Bank
데이터셋
SP.POP.TOTL · 2025
행
216
결정 방식
OVDB Directory를 통해 찾음
선언됨
소스마다 국가 이름 철자가 다릅니다.Chinook은 "USA" 같은 이름을 저장합니다. 인구 데이터는 ISO 국가를 키로 사용합니다. 이 상태로는 조인할 수 없습니다.실제 실행
Chinook에 따르면
"USA"
ISO 국가 키
us
ISO 이름
"United States"
결정 방식
실행이 읽은 데이터의 차이. 실행 자체는 아무것도 비교하지 않았고, 별칭 테이블이 이름을 연결함
모델 없음조정 필요검증됨이 값 검사
국가명 테이블이 이들을 연결합니다.모든 24 Chinook 이름이 ISO 국가에 매핑됩니다. ISO 이름과 같음: 21. 수동으로 일치시킴: 3.실제 실행
참조 데이터
country_aliases
해결됨
24 / 24
ISO 이름과 같음
21
수동으로 일치시킴
Czech Republic, Netherlands, USA
결정 방식
프로젝트에 파일로 보관된 참조 데이터에서 조회함
모델 없음검증됨사람이 확인함이 값 검사

세 소스를 조인합니다.인보이스에서 별칭으로, 다시 인구로, TugQL 쿼리 하나로. 모델은 관여하지 않습니다.실제 실행Cross-source TugQL joins in the CLI사용 가능

조인 경로: Invoice.BillingCountry → country_aliases.alias → population_wb.country
소스: Chinook + World Bank
결정 방식: 결정적인 TugQL 쿼리 하나

저장된 쿼리에서 (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}}]

모델 없음검증됨

백만 명당 매출을 계산합니다.국가별 한 행, 정렬·필터·차트로 바로 사용 가능. AI 토큰 0개.실제 실행
수식
sum(Total) / population * 1000000
행
24
사용된 AI 토큰
0
결정 방식
쿼리 내부의 산술 연산, 모델 없음
모델 없음검증됨결과 보기

지식의 출처

스키마로부터 확인됨
선언됨
사람이 확인함
검증됨
관찰됨
데이터에서 유추됨
AI 제안
가설

추적 뷰는 DataTug.app이 조사를 표시할 방식의 프로토타입입니다. 아직 제품에 포함되지 않았습니다.

정답은 데이터입니다 계속 작업하실 수 있습니다.

정렬하고, 필터링하고, 크기를 조정하고, 막대를 선택해 해당 행을 찾으세요. 그리드와 차트는 동일한 결과를 보여주는 두 가지 뷰입니다.

Cross-source TugQL joins in the CLI사용 가능Cross-source TugQL joins in the browser개발 중

결과: 백만 명당 매출실제 데모 실행

표 건너뛰기

국가별 매출 및 인구
국가	매출, USD	인구 (2025)	백만 명당 매출
아일랜드	45.62	5,484,367	8.32
체코	90.24	10,886,878	8.29
핀란드	41.62	5,646,436	7.37
캐나다	303.96	41,651,653	7.30
포르투갈	77.24	10,804,871	7.15
노르웨이	39.62	5,610,870	7.06
덴마크	37.62	6,009,169	6.26
헝가리	45.62	9,514,251	4.79
오스트리아	42.62	9,208,163	4.63
스웨덴	38.62	10,596,620	3.64
벨기에	37.62	11,941,781	3.15
프랑스	195.10	68,720,337	2.84
칠레	46.62	19,859,921	2.35
네덜란드	40.62	18,087,633	2.25
독일	156.48	83,491,249	1.87
영국	112.86	69,487,000	1.62
미국	523.06	341,784,857	1.53
호주	37.62	27,614,411	1.36
폴란드	37.62	36,435,861	1.03
브라질	190.10	212,812,405	0.89
아르헨티나	37.62	45,851,378	0.82
스페인	37.62	49,355,143	0.76
이탈리아	37.62	58,915,656	0.64
인도	75.26	1,463,865,525	0.05

인터랙티브 그리드를 불러오는 중…

백만 명당 매출

백만 명당 USD

아일랜드8.3
체코8.3
핀란드7.4
캐나다7.3
포르투갈7.1
노르웨이7.1
덴마크6.3
헝가리4.8
오스트리아4.6
스웨덴3.6

현재 순서에서 24개 행 중 상위 10개를 표시 중

실제 데모 실행에서 가져옴: Chinook 매출을 World Bank 인구(SP.POP.TOTL, 2025)와 조인. 실시간 쿼리가 아닌 기록된 결과입니다.

후속 질문 프로토타입

이 데이터에 대해 무엇을 말할 수 있나요?

세 가지가 눈에 띕니다. 각 항목은 해당 항목이 가리키는 행에서 계산됩니다.

미국의 총 매출이 가장 크지만($523.06), 1인당으로는 24개국 중 17위입니다: 백만 명당 1.53.행: 1
아일랜드와 체코가 1인당 8.32와 8.29로 선두를 다투며 거의 동률입니다.행: 2
상위 10개국 중 9개국이 인구 11백만 명 미만입니다. 캐나다은(는) 41.7백만 명으로 예외입니다.행: 10

관찰 항목을 가리키거나 선택하면 그리드와 차트에서 해당 행이 강조 표시됩니다. Observations grounded in your data개발 중

그리드는 사이트 키트의 DataTug AG Grid 테마를 사용합니다. CLI는 현재 이 교차 소스 쿼리를 실행하며, 브라우저에서 동일한 쿼리를 실행하는 기능은 개발 중입니다.

DataTug를 활용하는 세 가지 방법 AI는 각 방법에서 도움이 될 수 있습니다.

브라우저 워크스페이스, 터미널 UI 및 CLI를 사용하거나 DataTug를 AI 에이전트에 통합하세요. AI 채팅은 처음 두 방법에 포함되어 있으며, 상태 표시를 통해 각 통합 방식을 명확하게 확인할 수 있습니다.

브라우저에서
DataTug.app에서 프로젝트를 탐색하고, 스키마를 검사하고, 데이터에 대해 채팅하세요. 직접 제공한 모델 키를 사용하고, 동일한 조사를 터미널에서 이어갈 수 있습니다.DataTug.app 열기
DataTug.app · AI 채팅예시
세션: chinook-countries
인구 대비 음악을 가장 많이 구매하는 국가는 어디인가요?
Chinook 판매 데이터를 World Bank 인구 데이터와 조인했습니다.
아일랜드
체코
핀란드
datatug chatDataTug.app터미널에서 이 조사 이어가기
시작하기DataTug.app
- DataTug.app, the web app사용 가능
- Browser chat with your own API key사용 가능
- Managed AI in the web app사용 가능
- Terminal-to-web session hand-off사용 가능
터미널에서
키보드 중심의 터미널 앱으로 탐색하거나, AI와 채팅하거나, 스크립트와 파이프라인에서 반복 가능한 명령을 실행하세요.터미널 앱 가이드 읽기
터미널 UI예시
› datatug chat
› 1인당 음악을 가장 많이 구매하는 국가는 어디인가요?
Chinook 판매 데이터를 World Bank 인구 데이터와 조인했습니다.
✓ 24개국 · 3개 소스
›
시작하기datatug chat
- Terminal app (TUI)사용 가능
- Chat in the CLI and TUI사용 가능
- Managed AI in the CLI사용 가능
AI 에이전트에 통합
Claude Code 스킬은 프로젝트 설정, 탐색, 스키마 스캔, 유효성 검사를 지원합니다. 스키마와 저장된 쿼리를 위한 MCP 도구를 연결하세요. MCP Apps 탐색기 개발자 프리뷰는 저장된 SQLite 쿼리에 대한 테이블 및 레코드 보기, 정렬, 페이징, 매개변수 재실행 기능을 추가합니다. 기여자 참조 호스트로 테스트되었습니다. 지원되는 범위는 MCP 설정 가이드를 따르세요.스킬 및 설치 방법 보기 에이전트가 실행할 수 있는 명령
사용자의 에이전트예시
› /plugin install datatug@sneat-co
✓ datatug CLI용 스킬이 설치되었습니다.
› 인구 대비 음악을 가장 많이 구매하는 국가는 어디인가요?
실행 중 datatug query run sales/chinook-sales-per-capita
아일랜드 8.32 체코 8.29 핀란드 7.37
✓ 완료되었습니다. 결과가 대화에 표시됩니다.
›
시작하기/plugin install datatug@sneat-co
- Skills plugin for coding agents사용 가능
- MCP server사용 가능
- MCP Apps explorer (developer preview)미리보기

AI에게 의미를 부여하세요, 스키마만이 아니라.

스키마는 BillingCountry가 텍스트라고 말합니다. 의미는 그것이 국가이며, 다른 시스템에서는 IE 또는 IRL로 알려져 있고, 각 사실에 대해 얼마나 확신하는지를 말합니다. 이것이 MeaningGraph의 역할입니다. DataTug와의 연결은 계획 중입니다.

MeaningGraph integration예정

지식에는 출처가 있습니다
각 사실은 스키마, 사람, 데이터 또는 모델에서 왔는지를 말합니다.
양방향입니다
DataTug는 모델에 묻기 전에 MeaningGraph를 읽고, 확인한 내용을 다시 씁니다.
의미는 시스템을 가로지릅니다
같은 국가가 이름, 별칭, ISO 코드일 수 있습니다. 의미는 그것들을 연결합니다.

세 소스에 걸쳐 추적된 하나의 값실제 값, 개념 보기

이 값을 따라가기Chinook이 저장하는 방식으로 국가를 선택하세요.

Chinook 값"Ireland"Invoice.BillingCountry

의미개념Geo.Country이 값이 무엇인지

별칭 행"Ireland" → iecountry_aliases

ISO 3166 코드IE · IRLcountries

세계은행iepopulation_wb · 인구 5.48백만

증거

별칭 행: "Ireland" → ie

검증됨별칭 "Ireland"은 ISO 국가 이름과 동일하며 키 ie에 매핑됩니다. 이와 같은 별칭: 24 중 21.

노드를 선택하여 증거를 확인하세요.

값, 별칭 테이블 및 인구 수치는 실제 실행에서 가져왔습니다. Geo.Country 의미 노드는 개념입니다: MeaningGraph 통합은 계획 중입니다.

작업하는 동안 학습합니다, 믿기 전에 확인합니다.

쿼리, 조인 및 탐색 방식은 증거를 남깁니다. 아이디어: DataTug는 반복된 증거를 확인 가능한 지식으로 전환한 다음, 모델에 다시 묻지 않고 재사용합니다.

MeaningGraph learning loop검토 중

DataTug가 발견한 관계개념

Invoice.BillingCountry → Geo.Country

관찰됨사람이 확인함

관련된 모든 저장된 쿼리에서 국가로 사용됨
값을 참조 목록과 대조 확인. 일치: 24 / 24
아직 누구도 확인하지 않음

귀하에 의해 확인되었습니다. 다음 조사에서는 모델에 묻는 대신 이것을 조회합니다.

한 번 추론하세요. 검증하세요. 기억하세요. 재사용하세요.

추론패턴이나 모델이 어떤 것의 의미를 제안합니다.
검증DataTug는 제안을 실제 데이터와 대조 확인합니다.
기억유효한 내용은 증거와 함께 프로젝트에 저장됩니다.
재사용다음 조사는 알려진 것에서 시작합니다.

모든 조사가 다음 조사를 더 똑똑하게 만듭니다.

같은 질문이 반복될 때의 설계 목표:

처음모델이 계획을 돕습니다. 사람이 매핑을 확인합니다.모델 호출: 여러 번
두 번째매핑을 조회합니다. 해당 단계에 모델이 필요 없습니다.모델 호출: 더 적음
알려진 경로모든 단계가 알려져 있습니다. 실제 데모 실행이 이미 이 단계입니다.모델 호출: 없음

작업에서 학습하는 것은 테스트 중인 아이디어입니다. 루프는 설계 목표이지 출시된 동작이 아닙니다.

모든 단계에 큰 모델이 필요한 것은 아닙니다.

DataTug는 가장 가볍고 신뢰할 수 있는 메커니즘을 먼저 사용하고, 어떤 메커니즘을 사용했는지 알려주도록 설계되었습니다. 즉, 이미 알려진 지식, 그다음 소규모 의사결정 모델, 그다음 대규모 모델, 마지막으로 사용자입니다.

Decisions by Jev, a decision model by TypeSafe AI예정

결정론적 지식
스키마, 확인된 의미, 참조 데이터, 저장된 쿼리. 무료이고 즉각적이며 반복 가능합니다.
경량 의사결정 모델
TypeSafe AI의 의사결정 모델인 Jev가 후보 테이블, 필드, 조인 경로의 순위를 매깁니다. 그런 다음 스키마가 선택 항목을 검증합니다.
생성형 AI
새로운 질문, 아무도 본 적 없는 계획, 자연어 설명.
사람
사용자가 앞으로 신뢰할 내용을 확인합니다.

이 질문과 관련된 테이블은 무엇인가요?개념

인구 대비 음악을 가장 많이 구매하는 국가는 어디인가요?

Invoice선택됨
InvoiceLine
Customer
Track
Album

TypeSafe AI의 의사결정 모델인 Jev가 순위를 매겼습니다. 선택된 테이블은 스키마에 대해 검증됩니다.

인간과 AI가 함께 이해를 구축합니다.

모든 지식이 동일한 신뢰를 받을 자격이 있는 것은 아닙니다. DataTug는 모든 주장에서 차이를 눈에 띄게 유지하도록 설계되어, 선언된 것과 추측된 것을 구분할 수 있습니다.

신뢰할 수 있음

별도 확인 없이 재사용됩니다.

스키마로부터 확인됨데이터베이스 자체에서 선언된 정보: 타입, 키, 제약 조건.
선언됨사람이 직접 작성했거나 API 사양에 정의된 내용.
사람이 확인함팀원이 검토하고 승인한 정보.
검증됨실제 데이터를 기반으로 결정론적으로 검증됨.

확인됨

근거가 표시된 상태로 재사용됩니다.

관찰됨쿼리 및 탐색 과정에서 반복적으로 관찰됨.
데이터에서 유추됨값의 패턴과 규칙에서 도출됨.

제안됨

표시되지만 맹목적으로 신뢰되지 않습니다.

AI 제안모델이 제안한 내용으로, 추가 검증이 필요합니다.
가설검증 가치가 있는 추측이며, 자동으로 재사용되지 않습니다.

orders.customer_ref → customers.id예시

관찰됨반복된 쿼리에서 확인됨
검증됨데이터와 대조하여 검증된 값
사람이 확인함팀에 의해 확인됨

재사용에는 모델 호출이 필요하지 않습니다.

조사하세요, SQL만 생성하지 마세요.

쿼리는 조사의 한 움직임일 뿐입니다. DataTug는 질문, 당신이 걸어온 경로, 증거, 그리고 그 과정에서 배운 것을 포함한 전체를 중심으로 설계되었습니다.

데이터베이스 클라이언트

당신
SQL
데이터베이스

AI 데이터베이스 클라이언트

당신 또는 에이전트
생성된 SQL
데이터베이스

DataTug

당신 + AI
조사
의미
연결된 데이터
증거
재사용 가능한 지식

진입 방법

자연어
SQL
TugQL
탐색
그리드
차트
CLI
TUI
에이전트

이들은 서로를 보완합니다. SQL을 작성하든 하지 않든, 다음 단계에 가장 빠른 방법을 사용하세요.

무엇이 다른가

에이전트가 의미를 봅니다
테이블과 컬럼 이름뿐 아니라 그것이 무엇을 나타내는지도 파악합니다.
예정
여러 소스에 걸쳐 작동합니다
하나의 쿼리에서 데이터베이스와 외부 데이터셋을 조인하세요.
사용 가능
세션 간에 기억합니다
확인한 내용은 증거와 함께 다음에 그곳에 있습니다.
검토 중
하나의 세션, 세 가지 인터페이스
웹, 터미널 UI, CLI가 동일한 세션에서 작동합니다.
사용 가능

AI가 추측하게 하지 마세요 조회할 수 있는 것은 조회하세요.

Chinook은 "USA"라고 말하고, 인구 데이터는 "us"라고 말하며, ISO는 같은 국가를 USA와 "United States"라고 부릅니다. 이는 매 질문마다 모델이 다시 알아내야 할 것이 아니라 조회해야 할 사실입니다. 따라서 테이블로 유지하세요: 한 번 저장되고, 버전이 지정되며, 코드처럼 검토됩니다.

참조 데이터: country_aliases실제 데모 데이터

별칭	국가	매칭 방법
Czech Republic	cz	수동으로 매칭됨
Netherlands	nl	수동으로 매칭됨
USA	us	수동으로 매칭됨
Ireland	ie	ISO 이름과 일치

사람이 필요했던 세 가지 이름과 그렇지 않은 하나. 매핑은 일급 데이터이며, 모델이 매 질문마다 다시 추론하는 것이 아닙니다.

동일한 행, Git의 파일로서실제 파일

# 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'"
}

네 가지 종류의 지속적인 조사 데이터

참조 데이터
국가, 통화, 내부 ID 및 표준, 상태 매핑, 조회.
스냅샷
인시던트, 테스트 실패, 마이그레이션 리허설 및 회귀 픽스처를 위한 특정 시점 복사본.
캐시된 데이터
외부 또는 비용이 많이 드는 데이터를 한 번만 가져오도록 유지합니다.
세션 데이터
선택된 레코드, 의심스러운 트랜잭션, 중간 조인 및 임시 매핑.

어디에 저장되는가

inGitDB

사용 가능

데이터 지속성 및 버전 관리

inGitDB는 현재 사용 가능합니다: Git의 사람이 읽을 수 있는 파일로, 브랜치 가능하고, 풀 리퀘스트에서 검토 가능하며, CI에서 재현 가능합니다. DataTug 내부에서 이런 방식으로 프로젝트 데이터를 관리하는 것은 계획 중입니다.

inGitDB

OVDB

사용 가능

접근 및 공유

OVDB와 그 공개 Directory는 현재 사용 가능하며, 매우 다양한 데이터베이스 소스를 발견하고 설명하는 공통 방법을 제공합니다. Directory를 통한 DataTug 내부의 자동 소스 검색은 계획 중입니다.

OVDB

하나의 지능, 다양한 인터페이스.

세션은 인터페이스가 아니라 DataTug에 속합니다. 터미널에서 시작하고, 브라우저에서 그리드를 열고, 동일한 컨텍스트로 돌아오세요. 또는 그 반대로도 가능합니다.

Terminal-to-web session hand-off사용 가능

터미널예시

$ datatug

세션 chinook-countries ● 동기화됨

› 인구 대비 음악을 가장 많이 구매하는 국가는 어디인가요?

✓ Chinook을 World Bank 인구 데이터와 조인했습니다.

o 브라우저에서 그리드 열기

DataTug.app예시

세션: chinook-countries

터미널에서 계속됨

아일랜드
체코
핀란드

언제든지 터미널로 돌아가세요; 동일한 세션입니다.

스크립트 및 임베디드 뷰

CLI
파이프라인과 스크립트를 위한 원샷 명령, 관리형 AI 내장.
Managed AI in the CLI사용 가능
임베드
어떤 페이지에도 라이브 그리드나 차트를 넣으세요.
<datatug-grid> and <datatug-chart> embeds사용 가능

당신의 모델, 또는 우리의 모델.

DataTug AI는 하나의 제공자에 묶여 있지 않습니다.

자체 키 가져오기
브라우저나 CLI에서 이미 신뢰하는 제공자와 함께 자신의 API 키를 사용하세요.
Browser chat with your own API key사용 가능
관리형 AI
설정할 키가 없는 DataTug 관리형 AI: CLI와 웹 앱에서. 프롬프트, 스키마 및 쿼리 텍스트는 클라우드로 전송됩니다. 행 값은 전송되지 않습니다.
Managed AI in the CLI사용 가능Managed AI in the web app사용 가능

답변이 텍스트 이상을 필요로 할 때, 버블을 띄우세요.

버블은 그리드, 차트, 인스펙터처럼 대화 안에 나타나는 작은 인터랙티브 표면으로, 다른 버블과 결합해 더 풍부한 도구를 구성합니다. UIBubbles는 이를 위한 공개 표준입니다.

UIBubbles runtime예정

버블과 대화하기개념

상위 국가를 그리드로 보여줘.

백만 명당 매출 순으로 정렬된 국가 목록입니다.

국가	백만 명당
아일랜드	8.3
체코	8.3
핀란드	7.4
캐나다	7.3

그걸 차트로 만들어줘.

차트로 만들었고, 그리드와 연결했습니다.

아일랜드체코핀란드캐나다

아일랜드이(가) 왜 IRL에 매핑되나요?

해당 매핑에 대한 근거입니다.

프로젝트 참조 데이터를 통해 "아일랜드"에서 매핑됨
확인된 이름: 24개. 해결됨: 24개.

버블 띄우기

이것은 경험을 직접 구현한 개념입니다. 버블 런타임은 계획 중입니다. UIBubbles 소개

지식은 개발의 모든 단계에서 초기화되어서는 안 됩니다.

한 단계에서 데이터에 대해 배운 내용은 다음 단계에서도 사용할 수 있어야 합니다. DataTug와 MeaningGraph의 목표는 첫 구상부터 일상 지원까지 이를 이어가는 것입니다.

구상
이미 존재하는 데이터와 도메인 지식을 탐색합니다.
설계
엔티티, 의미, 식별자, 관계 및 매핑을 정의합니다.
개발
개발자와 에이전트가 알려진 내용을 사용하고, 발견한 내용을 다시 피드백합니다.
인시던트 발생 가능
테스트
실패를 조사하고, 환경을 비교하며, 발견한 엣지 케이스를 유지합니다.
인시던트 발생 가능
운영
지원 담당자와 에이전트가 지금까지 배운 모든 것을 활용해 실제 동작을 조사합니다.
인시던트 발생 가능

인시던트는 상태이지, 여섯 번째 단계가 아닙니다.

인시던트는 개발 중에, 테스트 중에, 스테이징 또는 프로덕션에서 발생할 수 있습니다. 이른 인시던트는 선물입니다. 고객이 발견하기 전에, 수정 비용이 저렴할 때 문제를 보여주기 때문입니다.

각각은 집중 조사를 시작하고, 그로부터 배운 내용은 앞으로의 작업에 다시 흘러 들어갑니다.

최고의 프로덕션 인시던트는 이미 테스트에서 잡힌 인시던트입니다.

압박은 진실을 드러냅니다. 간직하세요.

인시던트는 시스템과 데이터에 관한 중요한 진실이 드러나는 고압박의 순간입니다. 인시던트가 끝날 때 그 진실을 잃지 말고 보존하세요.

Incidentius integration예정

DataTug
인시던트가 진행되는 동안 조사를 돕습니다.
MeaningGraph
확립된 것, 즉 의미, 관계, 진단 지식을 보존합니다.
Incidentius
인시던트 자체, 즉 이벤트, 컨텍스트, 대응을 담아냅니다.

핵심 아이디어: 발견한 내용은 그것을 가르쳐 준 인시던트로의 연결을 유지하며, 향후 인시던트와 개발, 회귀 테스트, 예방 과정에서 다시 활용됩니다.

Incidentius.com 방문하기

통제가 먼저입니다.

AI를 프로덕션 데이터에 연결하는 일은 설계 단계부터 안전해야 합니다. 다음은 현재 실제로 지켜지는 것과 아직 남은 과제를 항목별로 정리한 것입니다.

Local execution
DataTug를 데이터가 있는你自己的 머신에서 실행하세요: 쿼리는 로컬에서 실행됩니다. 관리형 AI를 사용하면 프롬프트, 스키마, 쿼리 텍스트가 클라우드로 전송됩니다. 행 값은 전송되지 않습니다.
사용 가능
Access policies
정책이 적용된 저장 쿼리를 통해 역할이 읽을 수 있는 범위를 제한하세요. 현재 SQLite 및 inGitDB 소스에서 지원됩니다. 정책을 설정하지 않으면 접근이 제한 없이 허용되며, 터미널 데이터베이스 뷰어는 아직 정책을 적용하지 않습니다.
사용 가능
Read-only connections
소스에 읽기 전용으로 연결하여 조사 과정에서 소스가 변경되지 않도록 하세요.
예정
Approve an investigation step
전체 계획을 한 번에 신뢰하는 대신, 조사 단계가 실행되기 전에 승인하세요.
예정
Meaning-driven masking on the server
필드 이름이 아니라 필드의 의미를 기준으로 서버에서 민감한 값을 마스킹하세요.
예정
Control over what reaches a model
외부 모델에 전달되는 데이터를 필드 수준까지 결정하세요.
예정
Audit trail merged with provenance
출처 추적과 동일한 기록으로서의 감사 추적: 누가 또는 무엇이 어떤 증거로부터 이 작업을 수행했는지.
예정

조각들이 어떻게 맞춰지는지.

위에서 하나씩 만나보셨습니다. 각각 하나의 역할을 하며, 시작하는 데 꼭 필요한 것은 없습니다.

조사 및 학습
DataTug
사용자와 AI가 연결된 데이터를 함께 분석하는 작업 공간.
워크스페이스
이해
MeaningGraph
필드, 값, 관계의 비즈니스적 의미와 그 근거.
meaninggraph.io
접근 및 공유
OVDB
이기종 데이터 소스에 접근하고 발행하는 표준화된 방법.
openvaultdb.com
데이터 지속성 및 버전 관리
inGitDB
Git에서 사람이 읽을 수 있는 파일 형태로 기준 데이터와 스냅샷 관리.
ingitdb.com
상호작용 및 확장
UIBubbles
답변 내에 직접 표시되는 그리드, 차트 및 데이터 인스펙터.
uibubbles.org
인시던트 교훈 보존
Incidentius
인시던트 맥락과 해결 과정을 보존하여 노하우를 지속적으로 계승.
incidentius.com

오늘 누구에게 맞는지, 누가 기다려야 하는지.

DataTug는 초기 단계입니다. 이미 잘 맞는 사용자와 기다려야 할 사용자를 정리했습니다.

오늘 가장 잘 맞는 경우

여러 곳에 있는 데이터를 조사합니다.
터미널과 브라우저를 오가며 동일한 세션을 원합니다.
자신의 모델 키를 가져오거나 CLI 또는 브라우저에서 관리형 AI를 사용하고 싶습니다.
직접 검사하고 스크립트로 작성하고 실행할 수 있는 도구를 좋아합니다.
의미와 출처를 기다리기보다 우리와 함께 만들어가고 싶습니다.

아직 가장 잘 맞지 않는 경우

필드의 의미를 이미 아는 AI가 필요합니다. MeaningGraph 통합은 계획되어 있습니다.
오늘 앱에서 단계별 증거 추적이 필요합니다. 개발 중이며, 이 페이지는 프로토타입을 보여줍니다.
여러 팀을 위한 대시보드 빌더가 필요합니다. DataTug는 조사 도구이지 BI 제품군이 아닙니다.
모든 에이전트에 원클릭 설정을 원합니다. 로컬 MCP 서버는 실행 중인 DataTug 데몬과 stdio 클라이언트 구성이 필요합니다.
프로덕션 데이터에 서버 측 마스킹과 승인 게이트가 필요합니다. 둘 다 계획되어 있습니다.

오늘 작동하는 것, 아직 남은 것.

이 목록은 DataTug 기능 상태를 추적합니다. 생태계 프로젝트의 가용성은 별도로 설명됩니다.

사용 가능

출시됨. 오늘 사용할 수 있습니다.

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

미리보기

처음부터 끝까지 작동하지만 아직 모든 곳에서 사용할 수는 없습니다.

MCP Apps explorer (developer preview)

개발 중

현재 구축 중. 아직 계획하지 마세요.

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

예정

설계 및 일정이 잡혔으나 시작되지 않음.

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

검토 중

테스트 중인 아이디어. 변경되거나 삭제될 수 있습니다.

MeaningGraph learning loop

먼저 확인하세요. 확신이 들면 설치하세요.

라이브 데모는 개발 중입니다. 오늘은 이 페이지에서 프로토타입을 살펴보거나 CLI를 설치하여 실제 쿼리를 직접 실행할 수 있습니다.

DataTug의 답변 방식 보기 CLI 설치 문서 읽기

GitHub 스타CLI는 무료 요금제 한도 내에서 개인 및 비즈니스 용도로 무료입니다. 가격 보기. AI 스킬은 오픈 소스(MIT)입니다. GitHub의 스킬.

다음에 일어나는 일

질문하기곧: 가입 없이 라이브 데모에서 질문을 실행하세요. 오늘: 이 페이지의 프로토타입.개발 중
검사조사의 모든 단계를 열고 결과를 그리드와 차트로 확인하세요.개발 중
보관조사 저장, 데모 프로젝트 복제 및 자체 데이터 연결은 계획되어 있습니다.예정

데이터에 의미가 있습니다.AI가 이해하게 하세요.

결과: 백만 명당 판매량

조사

DataTug.app→

Terminal UI & CLI→

Integrated into your AI agent→

Explore for free. See cloud plans as your needs grow.

백만 명당 매출

지식에는 출처가 있습니다

양방향입니다

의미는 시스템을 가로지릅니다

증거

증거

증거

증거

한 번 추론하세요. 검증하세요. 기억하세요. 재사용하세요.

모든 조사가 다음 조사를 더 똑똑하게 만듭니다.

신뢰할 수 있음

확인됨

제안됨

진입 방법

무엇이 다른가

에이전트가 의미를 봅니다

여러 소스에 걸쳐 작동합니다

세션 간에 기억합니다

하나의 세션, 세 가지 인터페이스

네 가지 종류의 지속적인 조사 데이터

참조 데이터

스냅샷

캐시된 데이터

세션 데이터

어디에 저장되는가

스크립트 및 임베디드 뷰

CLI

임베드

당신의 모델, 또는 우리의 모델.

자체 키 가져오기

관리형 AI

구상

설계

개발

테스트

운영

인시던트는 상태이지, 여섯 번째 단계가 아닙니다.

압박은 진실을 드러냅니다. 간직하세요.

DataTug

MeaningGraph

Incidentius

Local execution

Access policies

Read-only connections

Approve an investigation step

Meaning-driven masking on the server

Control over what reaches a model

Audit trail merged with provenance

DataTug

MeaningGraph

OVDB

inGitDB

UIBubbles

Incidentius

오늘 가장 잘 맞는 경우

아직 가장 잘 맞지 않는 경우

먼저 확인하세요. 확신이 들면 설치하세요.

다음에 일어나는 일

데이터에 의미가 있습니다.
AI가 이해하게 하세요.

DataTug.app

Terminal UI & CLI

Integrated into your AI agent