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DataTug.ai
GitHub

Seus dados têm significado.
Deixe a IA entendê-los.

DataTug é um workspace onde você e a IA investigam dados conectados: no app web, no terminal, ou dentro do seu próprio agente de codificação com as Habilidades de IA do DataTug. Respostas entre fontes funcionam hoje na CLI. A trilha de evidências, o significado compartilhado e a memória são o que estamos construindo a seguir.

A demo ao vivo no DataTug.app está em desenvolvimento. Por enquanto, abre um protótipo da investigação.

Veja como o DataTug responde
  • CLI gratuita · uso pessoal e comercial
  • CLI v0.121.1
  1. Chinook · Invoice.BillingCountry"Ireland"
  2. SignificadoGeo.CountryPlanejado
  3. Códigos ISO 3166IE · IRL
  4. Banco MundialPopulação 5,48 milhões
  5. Resposta8,3 por milhão

Vendas por milhão de habitantes

Execução real da demo
  1. Irlanda8,3
  2. Tchéquia8,3
  3. Finlândia7,4
  4. Canadá7,3
  5. Portugal7,1
  6. EUA1,5

Os EUA compram mais no total, mas ocupam o 17º lugar por habitante.

Faça uma pergunta de acompanhamento

Resultado: vendas por milhão de pessoas

PaísVendas, USDPopulação (2025)USD por milhão de pessoas
Irlanda45,625.484.3678,32
Tchéquia90,2410.886.8788,29
Finlândia41,625.646.4367,37
Canadá303,9641.651.6537,30
Ordene e filtre

Investigação

  1. Descobre o que a pergunta precisaPlanejado
  2. BillingCountry significa um paísPlanejado
  3. Encontra dados de população em outro lugarPlanejado
  4. 24 de 24 nomes de países mapeadosExecução real
  5. Três fontes unidas, métrica calculadaExecução real
Inspecione qualquer etapa

Deslize para as outras visões

  • 24países
  • 3fontes unidas
  • 0token de IA
  • 0,3 stempo de execução

Da execução real da demonstração: uma consulta salva, nenhum modelo.

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 appDisponível
    • AI chatDisponível
    • Managed AIDisponível
  • Terminal UI & CLI

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

    • Terminal appDisponível
    • AI chatDisponível
    • Managed AIDisponível
  • 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 pluginDisponível
    • MCP serverDisponível
    • MCP Apps explorerPrévia

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Como o DataTug monta uma resposta. Abra qualquer etapa.

Não é uma cadeia de pensamento: é um registro de ações, decisões e evidências. Primeiro, exatamente o que a execução real fez. Depois, a investigação que o DataTug está sendo construído para mostrar.

O que a execução real fez

Execução de demonstração real

A CLI do DataTug executou uma consulta TugQL salva. Ela junta três fontes e não chama nenhum modelo.

Comando

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

O que ele imprimiu

query download: 412 rows chinook
query download: 24 rows geo
query download: 216 rows geo
query process: 24 rows
faturas do Chinook lidas
412
nomes de países na tabela de aliases
24
iguais ao nome ISO
21
correspondidos manualmente
3
registros de população do Banco Mundial no snapshot
216
linhas de resultado, uma por país
24
token de IA
0

Cross-source TugQL joins in the CLIDisponível

Reproduza: datatug/datatug-demo-projects, commit 0e5b98f, CLI do DataTug 0.51.0.

O que o produto vai mostrar

Em desenvolvimento

A mesma pergunta como uma investigação no DataTug.app. Cada etapa é marcada: ou ela aconteceu na execução real, ou é um comportamento que estamos construindo, com seu status.

Investigação: vendas de música em relação à populaçãoProtótipo

Quais países compram mais música em relação à sua população?

Etapas: 7. Na execução real: 4. Comportamento alvo: 3.

  1. Descobre o que a pergunta precisa.Vendas de música agrupadas por país: a tabela Invoice, seu Total e seu BillingCountry. Na execução real, uma pessoa escolheu esses elementos ao escrever a consulta. No produto, o Jev, um modelo de decisão da TypeSafe AI, vai propô-los e o schema vai verificá-los.Comportamento alvoDecisions by Jev, a decision model by TypeSafe AIPlanejado
    Tabela
    Invoice
    Linhas
    412
    Medida
    Invoice.Total
    Agrupado por
    Invoice.BillingCountry
    Como é decidido
    Proposto pelo Jev, um modelo de decisão da TypeSafe AI, e então verificado contra o schema
    Conhecido pelo esquemaSugerido por IA
  2. Reconhece BillingCountry como um país.O MeaningGraph dirá que este campo significa Geo.Country, para que ninguém precise adivinhar pelo nome da coluna.Comportamento alvoMeaningGraph integrationPlanejado
    Campo
    Invoice.BillingCountry
    Significado
    Geo.Country
    Valores distintos
    24
    Como é decidido
    Consultado no MeaningGraph
  3. Encontra dados de população fora do Chinook.O Chinook não tem população. A descoberta automática pelo DataTug através do OVDB Directory existente está planejada. Na execução real, o snapshot do Banco Mundial já estava no projeto.Comportamento alvoAutomatic Directory discovery in DataTugPlanejado
    Fonte
    Banco Mundial
    Conjunto de dados
    SP.POP.TOTL · 2025
    Linhas
    216
    Como é decidido
    Encontrado pelo OVDB Directory
    Declarado
  4. As fontes grafam os países de formas diferentes.O Chinook armazena nomes como "USA". Os dados de população são indexados por país ISO. Eles não podem ser unidos como estão.Na execução real
    O Chinook diz
    "USA"
    Chave de país ISO
    us
    Nome ISO
    "United States"
    Como é decidido
    Uma diferença nos dados que a execução leu. A execução em si não comparou nada: a tabela de aliases faz a ponte entre os nomes
    Sem modeloPrecisa ser reconciliadoVerificadoInspecionar este valor
  5. Uma tabela de nomes de países faz a ponte entre eles.Todos os 24 nomes do Chinook mapeiam para um país ISO. Iguais ao nome ISO: 21. Correspondidos manualmente: 3.Na execução real
    Dados de referência
    country_aliases
    Resolvido
    24 / 24
    Igual ao nome ISO
    21
    Correspondido manualmente
    Czech Republic, Netherlands, USA
    Como é decidido
    Consultado em dados de referência mantidos como arquivos no projeto
    Sem modeloVerificadoConfirmado por humanoInspecionar este valor
  6. Junta as três fontes.Faturas para aliases para população, em uma única consulta TugQL. Nenhum modelo está envolvido.Na execução realCross-source TugQL joins in the CLIDisponível
    Caminho de junção
    Invoice.BillingCountry → country_aliases.alias → population_wb.country
    Fonte
    Chinook + Banco Mundial
    Como é decidido
    Uma consulta TugQL determinística
    Da consulta salva (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}}]
    Sem modeloVerificado
  7. Calcula vendas por milhão de habitantes.Uma linha por país, pronta para ordenar, filtrar e gerar gráficos. Zero tokens de IA.Na execução real
    Fórmula
    sum(Total) / population * 1000000
    Linhas
    24
    Tokens de IA usados
    0
    Como é decidido
    Aritmética dentro da consulta, sem modelo
    Sem modeloVerificadoVer o resultado

De onde vem o conhecimento

  • Conhecido pelo esquema
  • Declarado
  • Confirmado por humano
  • Verificado
  • Observado
  • Inferido dos dados
  • Sugerido por IA
  • Hipótese

A visualização de trace é um protótipo de como o DataTug.app apresentará uma investigação. Ela ainda não está no produto.

A resposta é um dado com o qual você pode continuar trabalhando.

Ordene, filtre, redimensione, selecione uma barra para encontrar a linha. A grade e o gráfico são duas visões do mesmo resultado.

Cross-source TugQL joins in the CLIDisponívelCross-source TugQL joins in the browserEm desenvolvimento

Resultado: vendas por milhão de pessoasExecução de demonstração real
24 de 24 paísesExperimente ordenar por Vendas: os EUA compram mais, mas ainda ocupam a posição número 17 por pessoa.
Pular a tabela
Vendas e população por país
PaísVendas, USDPopulação (2025)Vendas por milhão de pessoas
Irlanda45,625.484.3678,32
Tchéquia90,2410.886.8788,29
Finlândia41,625.646.4367,37
Canadá303,9641.651.6537,30
Portugal77,2410.804.8717,15
Noruega39,625.610.8707,06
Dinamarca37,626.009.1696,26
Hungria45,629.514.2514,79
Áustria42,629.208.1634,63
Suécia38,6210.596.6203,64
Bélgica37,6211.941.7813,15
França195,1068.720.3372,84
Chile46,6219.859.9212,35
Países Baixos40,6218.087.6332,25
Alemanha156,4883.491.2491,87
Reino Unido112,8669.487.0001,62
EUA523,06341.784.8571,53
Austrália37,6227.614.4111,36
Polônia37,6236.435.8611,03
Brasil190,10212.812.4050,89
Argentina37,6245.851.3780,82
Espanha37,6249.355.1430,76
Itália37,6258.915.6560,64
Índia75,261.463.865.5250,05

Carregando a grade interativa…

Fim da tabela

Vendas por milhão de pessoas

USD por milhão de pessoas

  1. Irlanda8,3
  2. Tchéquia8,3
  3. Finlândia7,4
  4. Canadá7,3
  5. Portugal7,1
  6. Noruega7,1
  7. Dinamarca6,3
  8. Hungria4,8
  9. Áustria4,6
  10. Suécia3,6

Mostrando as primeiras 10 de 24 linhas na ordem atual

Da execução de demonstração real: vendas do Chinook combinadas com a população do Banco Mundial (SP.POP.TOTL, 2025). Um resultado gravado, não uma consulta ao vivo.

Uma pergunta de acompanhamento Protótipo

O que você pode dizer sobre estes dados?

Três coisas se destacam. Cada uma é calculada a partir das linhas às quais ela se refere.

  • Os EUA têm o maior total ($523,06), mas ocupam a posição número 17 de 24 por pessoa: 1,53 por milhão.Linhas: 1
  • Irlanda e Tchéquia lideram por pessoa com 8,32 e 8,29, quase empatados.Linhas: 2
  • 9 dos dez primeiros têm menos de 11 milhões de pessoas. Canadá é a exceção, com 41,7 milhões.Linhas: 10

Passe o mouse ou selecione uma observação para destacar suas linhas na grade e no gráfico. Observations grounded in your dataEm desenvolvimento

A grade usa o tema DataTug AG Grid do kit do site. A CLI executa esta consulta entre fontes hoje; executar a mesma consulta no navegador está em desenvolvimento.

Três formas de trabalhar com o DataTug A IA pode ajudar em cada uma.

Use o workspace no navegador, a interface de terminal e a CLI, ou integre o DataTug a um agente de IA. O chat de IA faz parte das duas primeiras; os status mantêm cada integração clara.

  1. No seu navegador

    Explore projetos, inspecione esquemas e converse sobre seus dados no DataTug.app. Use uma chave de modelo fornecida por você e leve a mesma investigação para o terminal.Abrir DataTug.app

    DataTug.app · Chat de IAIlustrativo

    Sessão: chinook-countries

    Quais países compram mais música em relação à sua população?

    Vendas do Chinook combinadas com a população do Banco Mundial.

    • Irlanda
    • Tchéquia
    • Finlândia

    datatug chatDataTug.appContinue esta investigação no terminal

    Comece comDataTug.app

    • DataTug.app, the web appDisponível
    • Browser chat with your own API keyDisponível
    • Managed AI in the web appDisponível
    • Terminal-to-web session hand-offDisponível
  2. No seu terminal

    Explore com o aplicativo de terminal controlado por teclado, converse com a IA ou execute comandos repetíveis em scripts e pipelines.Leia o guia do aplicativo de terminal

    Interface de terminalIlustrativo

    › datatug chat

    › Quais países compram mais música por pessoa?

    Vendas do Chinook combinadas com a população do Banco Mundial.

    ✓ 24 países · 3 fontes

    ›

    Comece comdatatug chat

    • Terminal app (TUI)Disponível
    • Chat in the CLI and TUIDisponível
    • Managed AI in the CLIDisponível
  3. Integrado ao seu agente de IA

    As skills do Claude Code oferecem suporte à configuração de projetos, descoberta, varredura de esquemas e validação. Conecte ferramentas MCP para esquemas e consultas salvas. A prévia do desenvolvedor do explorador MCP Apps adiciona visualizações de tabelas e registros, classificação, paginação e reexecução com parâmetros para consultas SQLite salvas. Testado com o host de referência do contribuidor; siga o guia de configuração do MCP para o escopo suportado.Veja as skills e como instalá-las Comandos que um agente pode executar

    Seu agenteIlustrativo

    › /plugin install datatug@sneat-co

    ✓ As skills para a CLI datatug estão instaladas.

    › Quais países compram mais música em relação à sua população?

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

    Irlanda           8,32
    Tchéquia          8,29
    Finlândia         7,37

    ✓ Concluído. O resultado está de volta na conversa.

    ›

    Comece com/plugin install datatug@sneat-co

    • Skills plugin for coding agentsDisponível
    • MCP serverDisponível
    • MCP Apps explorer (developer preview)Prévia

Dê significado à IA, não apenas esquema.

Um esquema diz que BillingCountry é texto. Um significado diz que é um país, que outros sistemas conhecem como IE ou IRL, e quão seguros estamos de cada fato. Esse é o trabalho do MeaningGraph. Conectá-lo ao DataTug está planejado.

MeaningGraph integrationPlanejado
  • O conhecimento tem uma fonte

    Cada fato diz se veio do esquema, de uma pessoa, dos dados ou de um modelo.

  • É via de mão dupla

    O DataTug lerá o MeaningGraph antes de consultar um modelo e escreverá de volta o que você confirmar.

  • O significado atravessa sistemas

    O mesmo país pode ser um nome, um alias, um código ISO. O significado é o que os conecta.

Um valor, seguido por três fontesValores reais, visão de conceito
Escolha um país como o Chinook o armazena.
Valor Chinook"Ireland"Invoice.BillingCountry
SignificadoConceitoGeo.Countryo que este valor é
Linha de alias"Ireland" → iecountry_aliases
Códigos ISO 3166IE · IRLcountries
Banco Mundialiepopulation_wb · População 5,48 milhões

Evidência

Linha de alias: "Ireland" → ie

  • VerificadoO alias "Ireland" é igual ao nome do país ISO e mapeia para a chave ie. Aliases como este: 21 de 24.

Selecione um nó para ver sua evidência.

Os valores, a tabela de alias e os números de população são da execução real. O nó de significado Geo.Country é um conceito: a integração com o MeaningGraph está planejada.

Ele aprende enquanto você trabalha, e verifica antes de acreditar.

Consultas, junções e a forma como você navega deixam evidências. A ideia: o DataTug transforma evidências repetidas em conhecimento que você pode confirmar e depois reutiliza sem perguntar a um modelo novamente.

MeaningGraph learning loopExplorando
Um relacionamento que o DataTug percebeuConceito

Invoice.BillingCountry → Geo.Country

ObservadoConfirmado por humano
  • Usado como país em toda consulta salva que o toca
  • Valores verificados contra a lista de referência. Correspondências: 24 de 24
  • Ainda não confirmado por ninguém

Confirmado por você. A próxima investigação consulta isso em vez de perguntar a um modelo.

Inferir uma vez. Verificar. Lembrar. Reutilizar.

  1. InferirUm padrão ou um modelo propõe o que algo significa.
  2. VerificarO DataTug verifica a proposta contra os dados reais.
  3. LembrarO que se sustenta é salvo, com sua evidência, no projeto.
  4. ReutilizarA próxima investigação começa a partir do que é conhecido.

Cada investigação torna a próxima mais inteligente.

A meta de design para uma pergunta feita repetidamente:

  1. Primeira vezUm modelo ajuda a planejar. Uma pessoa confirma o mapeamento.Chamadas de modelo: várias
  2. Segunda vezO mapeamento é consultado. Nenhum modelo para essa etapa.Chamadas de modelo: menos
  3. Caminho conhecidoCada etapa é conhecida. É nisso que a execução real de demonstração já se tornou.Chamadas de modelo: nenhuma

Aprender com o seu trabalho é uma ideia que estamos testando. O ciclo é a meta de design, não um comportamento já entregue.

Nem todo passo precisa de um modelo grande.

O DataTug foi projetado para recorrer primeiro ao mecanismo confiável mais leve, e informar qual foi usado: o que já é conhecido, depois um pequeno modelo de decisão, depois um modelo grande e, por fim, você.

Decisions by Jev, a decision model by TypeSafe AIPlanejado
  1. Conhecimento determinístico

    Esquema, significados confirmados, dados de referência, consultas salvas. Gratuito, instantâneo, repetível.

  2. Um modelo de decisão leve

    Jev, um modelo de decisão da TypeSafe AI, classifica tabelas, campos e caminhos de junção candidatos. O esquema então verifica a escolha.

  3. IA generativa

    Novas perguntas, planos que ninguém viu, explicações em linguagem simples.

  4. Uma pessoa

    Você confirma o que será considerado confiável a partir de então.

Quais tabelas são relevantes para esta pergunta?Conceito

Quais países compram mais música em relação à sua população?

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

Classificado por Jev, um modelo de decisão da TypeSafe AI. A tabela escolhida é então validada contra o esquema.

Humanos e IA constroem entendimento juntos.

Nem todo conhecimento merece a mesma confiança. O DataTug foi projetado para manter a diferença visível em cada afirmação, para que você possa distinguir o que foi declarado do que foi adivinhado.

Autoritativo

Reutilizado sem questionar.

  • Conhecido pelo esquemaDeclarado diretamente pelo banco de dados: tipos, chaves, restrições.
  • DeclaradoRegistrado por um desenvolvedor ou descrição de API.
  • Confirmado por humanoRevisado e confirmado por alguém da equipe.
  • VerificadoValidado deterministicamente contra dados reais.

Corroborado

Reutilizado, com evidências à vista.

  • ObservadoVisto repetidamente em consultas e navegação.
  • Inferido dos dadosPadrões nos valores indicam essa relação.

Sugerido

Exibido, nunca aceito tacitamente.

  • Sugerido por IAProposto por um modelo. Necessita de validação.
  • HipóteseUma suposição que vale a pena testar, nunca reutilizada sem aviso.
orders.customer_ref → customers.idExemplo
  1. ObservadoVisto em consultas repetidas
  2. VerificadoValores verificados contra os dados
  3. Confirmado por humanoConfirmado pela equipe

A reutilização então não precisa de chamada de modelo.

Investigue, não gere apenas SQL.

Uma consulta é um movimento em uma investigação. O DataTug é construído em torno de tudo: a pergunta, o caminho percorrido, as evidências e o que você aprendeu no processo.

Um cliente de banco de dados

  1. Você
  2. SQL
  3. Banco de dados

Um cliente de banco de dados com IA

  1. Você ou um agente
  2. SQL gerado
  3. Banco de dados

DataTug

  1. Você + IA
  2. Investigação
  3. Significado
  4. Dados conectados
  5. Evidências
  6. Conhecimento reutilizável

Formas de entrada

  • Linguagem natural
  • SQL
  • TugQL
  • Navegação
  • Grades
  • Gráficos
  • CLI
  • TUI
  • Agentes

Eles se complementam. Use o que for mais rápido para o próximo passo, independentemente de você escrever SQL ou não.

O que é diferente

  • O agente vê o significado

    Não apenas nomes de tabelas e colunas, mas o que eles representam.

    Planejado
  • Funciona entre fontes

    Junte um banco de dados com um conjunto de dados externo em uma única consulta.

    Disponível
  • Lembra entre sessões

    O que você confirmou estará lá na próxima vez, com suas evidências.

    Explorando
  • Uma sessão, três interfaces

    Web, interface de terminal e CLI funcionam na mesma sessão.

    Disponível

Não faça a IA adivinhar o que ela pode consultar.

O Chinook diz "USA", os dados populacionais dizem "us", e a ISO chama o mesmo país de USA e "United States". Isso é um fato a ser consultado, não algo para um modelo descobrir de novo a cada pergunta. Então mantenha como uma tabela: armazenada uma vez, versionada, revisada como código.

Dados de referência: country_aliasesDados de demonstração reais
aliaspaíscomo foi correspondido
Czech Republicczcorrespondido manualmente
Netherlandsnlcorrespondido manualmente
USAuscorrespondido manualmente
Irelandieigual ao nome ISO

Os três nomes que precisaram de uma pessoa, e um que não precisou. O mapeamento é um dado de primeira classe, não algo que um modelo re-infere a cada pergunta.

A mesma linha, como um arquivo no GitArquivo real
# 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'"
}

Quatro tipos de dados duráveis de investigação

  • Dados de referência

    Países, moedas, ids internos e padrões, mapeamentos de status, consultas.

  • Snapshots

    Cópias pontuais para incidentes, falhas de teste, ensaios de migração e fixtures de regressão.

  • Dados em cache

    Dados externos ou caros mantidos para serem buscados uma vez, não a cada execução.

  • Dados de sessão

    Registros selecionados, transações suspeitas, junções intermediárias e mapeamentos temporários.

Onde ele mora

inGitDB

Disponível

Persistir e versionar dados

O inGitDB está ativo hoje: arquivos legíveis por humanos no Git que podem ser ramificados, revisados em um pull request e reproduzidos em CI. Gerenciar dados de projeto dessa forma dentro do DataTug está planejado.

inGitDB

OVDB

Disponível

Acessar e compartilhar

O OVDB e seu Diretório público estão ativos hoje, proporcionando uma maneira comum de descobrir e descrever fontes de banco de dados muito diferentes. A descoberta automática de fontes dentro do DataTug através do Diretório está planejada.

OVDB

Uma inteligência, muitas interfaces.

A sessão pertence ao DataTug, não à interface. Comece no terminal, abra a grade no navegador e volte com o mesmo contexto. Ou o contrário.

Terminal-to-web session hand-offDisponível
TerminalIlustrativo

$ datatug

Sessão chinook-countries ● sincronizado

› Quais países compram mais música em relação à sua população?

✓ Juntou Chinook com população do Banco Mundial.

o abrir grade no navegador

DataTug.appIlustrativo

Sessão: chinook-countries

Continuado do seu terminal

  • Irlanda
  • Tchéquia
  • Finlândia

Volte ao terminal a qualquer momento; é a mesma sessão.

Scripts e visualizações incorporadas

  • CLI

    Comandos únicos para pipelines e scripts, com IA gerenciada integrada.

    Managed AI in the CLIDisponível
  • Embeds

    Coloque uma grade ou gráfico ao vivo em qualquer página.

    <datatug-grid> and <datatug-chart> embedsDisponível

Seu modelo, ou o nosso.

O DataTug AI não está vinculado a um único provedor.

  • Traga sua própria chave

    Use sua própria chave de API com o provedor em que você já confia, no navegador ou na CLI.

    Browser chat with your own API keyDisponível
  • IA gerenciada

    IA gerenciada pelo DataTug sem chave para configurar: na CLI e no aplicativo web. Seus prompts, o esquema e o texto da consulta vão para a nuvem. Os valores das linhas não.

    Managed AI in the CLIDisponívelManaged AI in the web appDisponível

Quando uma resposta precisa de mais que texto, exiba uma Bubble.

Uma Bubble é uma pequena superfície interativa, como uma grade, um gráfico ou um inspetor, que aparece dentro da conversa e se compõe com outras para formar ferramentas mais ricas. UIBubbles é o padrão aberto para elas.

UIBubbles runtimePlanejado
Converse com BubblesConceito

Mostre os principais países como uma grade.

Aqui estão os países, ordenados por vendas por milhão de pessoas.

PaísPor milhão
Irlanda8,3
Tchéquia8,3
Finlândia7,4
Canadá7,3

Faça um gráfico disso.

Gráfico criado e vinculado à grade.

Por que Irlanda é mapeado para IRL?

Aqui está a evidência para esse mapeamento.

  • Mapeado de "Irlanda" através dos dados de referência do projeto
  • Nomes verificados: 24. Resolvidos: 24.
Exibir uma Bubble

Este é um conceito construído manualmente da experiência. O runtime de Bubble está planejado. Sobre UIBubbles

O conhecimento não deve ser redefinido em cada estágio de desenvolvimento.

O que um estágio aprende sobre os dados deve estar disponível para o próximo. O objetivo do DataTug e do MeaningGraph é carregá-lo desde a primeira ideia até o suporte do dia a dia.

  1. Vislumbrar

    Explore os dados e o conhecimento de domínio que já existem.

  2. Projetar

    Defina entidades, significados, identificadores, relacionamentos e mapeamentos.

  3. Desenvolver

    Desenvolvedores e agentes usam o que é conhecido e alimentam descobertas de volta.

    Incidente possível
  4. Testar

    Investigue falhas, compare ambientes e mantenha os casos extremos que encontrar.

    Incidente possível
  5. Operar

    Suporte e agentes investigam o comportamento real com tudo o que foi aprendido até agora.

    Incidente possível

Incidente é um estado, não um sexto estágio.

Pode acontecer enquanto você desenvolve, em teste, em homologação ou em produção. Um incidente precoce é um presente: mostra um problema antes dos clientes, enquanto ainda é barato de corrigir.

Cada um inicia uma investigação focada, e o que ele ensina flui de volta para o trabalho futuro.

O melhor incidente de produção é aquele já capturado em teste.

Pressão revela a verdade. Mantenha-a.

Incidentes são momentos de alta pressão em que verdades importantes sobre sistemas e dados vêm à tona. Preserve essas verdades em vez de perdê-las quando o incidente termina.

Incidentius integrationPlanejado

  • DataTug

    Ajuda você a investigar enquanto o incidente acontece.

  • MeaningGraph

    Preserva o que foi estabelecido: significados, relações e conhecimento de diagnóstico.

  • Incidentius

    Guarda o próprio incidente: o evento, o contexto e a resposta.

A ideia: as descobertas mantêm seu vínculo com o incidente que as ensinou, e retornam em incidentes futuros, no desenvolvimento, nos testes de regressão e na prevenção.

Visite Incidentius.com

Controle em primeiro lugar.

Apontar IA para dados de produção deve ser seguro por design. É exatamente isso que se sustenta hoje e o que ainda está por vir, afirmação por afirmação.

  • Local execution

    Execute o DataTug na sua própria máquina, ao lado dos seus dados: as consultas rodam localmente. Com IA gerenciada, seus prompts, o schema e o texto da consulta vão para a nuvem. Os valores das linhas não.

    Disponível
  • Access policies

    Limite o que um papel pode ler por meio de consultas salvas com políticas aplicadas, em fontes SQLite e inGitDB hoje. Sem política definida, o acesso é irrestrito, e o visualizador de banco de dados no terminal ainda não aplica políticas.

    Disponível
  • Read-only connections

    Conecte-se a uma fonte como somente leitura, para que uma investigação não possa alterá-la.

    Planejado
  • Approve an investigation step

    Aprove uma etapa da investigação antes de ela ser executada, em vez de confiar em um plano inteiro de uma só vez.

    Planejado
  • Meaning-driven masking on the server

    Mascare valores sensíveis no servidor, com base no que um campo significa e não no seu nome.

    Planejado
  • Control over what reaches a model

    Decida o que chega a um modelo externo, até o nível de campo.

    Planejado
  • Audit trail merged with provenance

    Uma trilha de auditoria que é o mesmo registro da proveniência: quem ou o que fez isso, a partir de qual evidência.

    Planejado

Como as peças se encaixam.

Você as conheceu uma a uma acima. Cada uma tem uma função, e nenhuma delas é necessária para começar.

  • Investigar e aprender

    DataTug

    O espaço de trabalho onde você e a IA interagem com dados conectados.

    O workspace
  • Compreender

    MeaningGraph

    O que campos, valores e relacionamentos significam, com as evidências de cada um.

    meaninggraph.io
  • Acessar e compartilhar

    OVDB

    Uma forma unificada de alcançar e publicar dados de fontes diversas.

    openvaultdb.com
  • Persistir e versionar dados

    inGitDB

    Dados de referência e snapshots como arquivos legíveis no Git.

    ingitdb.com
  • Interagir e estender

    UIBubbles

    Grades, gráficos e inspetores exibidos diretamente em uma resposta.

    uibubbles.org
  • Reter lições de incidentes

    Incidentius

    Contexto e resolução de incidentes para que o aprendizado dure mais que o evento.

    incidentius.com

Para quem é hoje, e quem deve esperar.

O DataTug é recente. Veja quem ele já atende bem e quem deve esperar.

Melhor encaixe hoje

  • Você investiga dados que estão em mais de um lugar.
  • Você alterna entre terminal e navegador e quer a mesma sessão nos dois.
  • Você quer trazer sua própria chave de modelo ou usar IA gerenciada na CLI ou no navegador.
  • Você gosta de ferramentas que pode inspecionar, scriptar e executar você mesmo.
  • Você prefere moldar significado e proveniência conosco a esperar por eles.

Ainda não é o melhor encaixe

  • Você precisa de IA que já saiba o que seus campos significam. A integração com o MeaningGraph está planejada.
  • Você precisa de um rastreamento de evidências passo a passo no aplicativo hoje. Está em desenvolvimento; esta página mostra o protótipo.
  • Você precisa de um construtor de dashboards para muitas equipes. O DataTug investiga; não é uma suíte de BI.
  • Você quer configuração com um clique para cada agente. O servidor MCP local precisa de um daemon DataTug em execução e de uma configuração de cliente stdio.
  • Você precisa de mascaramento no lado do servidor e aprovações para dados de produção. Ambos estão planejados.

O que funciona hoje, e o que ainda está por vir.

Esta lista acompanha o status das capacidades do DataTug. A disponibilidade dos projetos do ecossistema é descrita separadamente.

Disponível

Entregue. Você pode usar hoje.

  • 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
Prévia

Funciona de ponta a ponta, mas ainda não em todos os lugares.

  • MCP Apps explorer (developer preview)
Em desenvolvimento

Sendo construído agora. Não conte com isso ainda.

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

Projetado e agendado, não iniciado.

  • 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
Explorando

Uma ideia que estamos testando. Pode mudar ou ser descartada.

  • MeaningGraph learning loop

Veja primeiro. Instale quando estiver convencido.

A demonstração ao vivo está em desenvolvimento. Hoje você pode percorrer o protótipo nesta página ou instalar a CLI e executar a consulta real você mesmo.

Dar estrela no GitHubA CLI é gratuita para uso pessoal e comercial dentro dos limites do plano Free. Ver preços. As habilidades de IA são de código aberto (MIT). Habilidades no GitHub.

O que acontece a seguir

  1. PerguntarEm breve: execute uma pergunta na demonstração ao vivo, sem cadastro. Hoje: o protótipo nesta página.Em desenvolvimento
  2. InspecionarAbra qualquer etapa da investigação e veja o resultado como grade e gráfico.Em desenvolvimento
  3. ManterManter uma investigação, clonar o projeto de demonstração e conectar seus próprios dados estão planejados.Planejado
Veja como o DataTug respondeDemo em desenvolvimento