您的数据有意义。
让 AI 理解它。

DataTug 是一个工作空间，您和 AI 可以在此调查关联数据：在 Web 应用、终端，或通过 DataTug AI 技能在您自己的编码代理中。跨来源的答案今天可在 CLI 中使用。证据链、共享意义和记忆是我们接下来要构建的。

免费 CLI · 个人和商业用途
CLI v0.121.1

Chinook · Invoice.BillingCountry"Ireland"
意义Geo.Country计划中
ISO 3166 代码IE · IRL
世界银行人口 5.48 百万
答案每百万人 8.3

每百万人消费额

真实演示运行

爱尔兰8.3
捷克8.3
芬兰7.4
加拿大7.3
葡萄牙7.1
美国1.5

美国总消费最高，但人均消费排在第 17 位。

提出后续问题

结果：每百万人销售额

国家	销售额，美元	人口（2025）	美元 / 每百万人
爱尔兰	45.62	5,484,367	8.32
捷克	90.24	10,886,878	8.29
芬兰	41.62	5,646,436	7.37
加拿大	303.96	41,651,653	7.30

排序和筛选

调查

弄清楚问题需要什么计划中
BillingCountry 表示一个国家计划中
在其他地方找到人口数据计划中
24 个 24 国家名称已映射真实运行
三个来源连接，指标计算完成真实运行

检查任何步骤

滑动查看其他视图

24国家
3个来源已连接
0个 AI token
0.3 秒运行时间

来自真实演示运行：一个保存的查询，无模型。

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 app可用
- AI chat可用
- Managed AI可用
Terminal UI & CLI
Explore projects, run TugQL, use AI chat, or script repeatable work.
- Terminal app可用
- AI chat可用
- Managed AI可用
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 plugin可用
- MCP server可用
- MCP Apps explorer预览

Start with the right fit

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

Free €0/ monthPro €19/ monthBusiness €99 base / month + usageEnterprise Custom

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DataTug 如何组装答案。打开任意步骤。

不是思维链：而是行动、决策和证据的记录。首先，是真实运行的具体操作。然后，是 DataTug 正在构建以展示的调查过程。

真实运行做了什么

真实演示运行

DataTug CLI 执行了一个保存的 TugQL 查询。它连接了三个来源，没有调用任何模型。

命令

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

打印内容

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

已读取 Chinook 发票: 412
别名表中的国家名称: 24
等于 ISO 名称: 21
手动匹配: 3
快照中的世界银行人口记录: 216
结果行，每个国家一行: 24
AI token: 0

Cross-source TugQL joins in the CLI可用

重现它：datatug/datatug-demo-projects，提交 0e5b98f，DataTug CLI 0.51.0。

产品将显示的内容

开发中

在 DataTug.app 中作为调查的同一问题。每个步骤都有标记：要么在真实运行中发生，要么是我们正在构建的行为，并显示其状态。

调查：音乐销售相对于人口原型

哪些国家相对于其人口购买最多的音乐？

确定问题需要什么。按国家分组的音乐销售：Invoice 表、其 Total 和 BillingCountry。在真实运行中，是人在编写查询时选择了这些。在产品中，Jev（TypeSafe AI 的决策模型）将提议它们，并由模式进行检查。目标行为Decisions by Jev, a decision model by TypeSafe AI计划中
表
Invoice
行数
412
度量
Invoice.Total
分组依据
Invoice.BillingCountry
决定方式
由 Jev（TypeSafe AI 的决策模型）提议，然后对照模式检查
来自结构定义AI 建议
将 BillingCountry 识别为国家。MeaningGraph 将说明此字段表示 Geo.Country，因此无需从列名猜测。目标行为MeaningGraph integration计划中
字段
Invoice.BillingCountry
含义
Geo.Country
不同值
24
决定方式
在 MeaningGraph 中查找
显式声明检查此值
在 Chinook 之外找到人口数据。Chinook 没有人口数据。计划通过现有 OVDB Directory 由 DataTug 自动发现。在真实运行中，世界银行快照已在项目中。目标行为Automatic Directory discovery in DataTug计划中
来源
世界银行
数据集
SP.POP.TOTL · 2025
行数
216
决定方式
通过 OVDB Directory 找到
显式声明
来源对国家拼写不同。Chinook 存储的名称如“USA”。人口数据以 ISO 国家为键。它们不能按原样连接。真实运行中
Chinook 表示
"USA"
ISO 国家键
us
ISO 名称
"United States"
决定方式
运行读取的数据中存在差异。运行本身没有进行比较：别名表桥接了名称
无模型需要协调已验证检查此值
国家名称表桥接它们。所有 24 个 Chinook 名称映射到 ISO 国家。等于 ISO 名称：21。手动匹配：3。真实运行中
参考数据
country_aliases
已解析
24 / 24
等于 ISO 名称
21
手动匹配
Czech Republic, Netherlands, USA
决定方式
在项目中作为文件保存的参考数据中查找
无模型已验证人工确认检查此值

连接三个来源。在一个 TugQL 查询中，将发票连接到别名再连接到人口。不涉及模型。真实运行中Cross-source TugQL joins in the CLI可用

连接路径: Invoice.BillingCountry → country_aliases.alias → population_wb.country
来源: Chinook + 世界银行
决定方式: 一个确定性的 TugQL 查询

来自保存的查询（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}}]

无模型已验证

计算每百万人的销售额。每个国家一行，可随时排序、筛选和制图。零 AI token。真实运行中
公式
sum(Total) / population * 1000000
行数
24
使用的 AI token
0
决定方式
查询内的算术运算，无模型
无模型已验证查看结果

知识来源

来自结构定义
显式声明
人工确认
已验证
运行中观测
数据推断
AI 建议
假设

追踪视图是 DataTug.app 将如何呈现调查的原型。它尚未在产品中。

答案就是数据你可以继续处理它。

排序、筛选、调整大小，选择某个条形即可定位到对应的行。表格和图表是同一份结果的两种视图。

Cross-source TugQL joins in the CLI可用Cross-source TugQL joins in the browser开发中

结果：每百万人销售额真实演示运行

跳过表格

按国家查看销售额和人口
国家	销售额，美元	人口（2025）	每百万人销售额
爱尔兰	45.62	5,484,367	8.32
捷克	90.24	10,886,878	8.29
芬兰	41.62	5,646,436	7.37
加拿大	303.96	41,651,653	7.30
葡萄牙	77.24	10,804,871	7.15
挪威	39.62	5,610,870	7.06
丹麦	37.62	6,009,169	6.26
匈牙利	45.62	9,514,251	4.79
奥地利	42.62	9,208,163	4.63
瑞典	38.62	10,596,620	3.64
比利时	37.62	11,941,781	3.15
法国	195.10	68,720,337	2.84
智利	46.62	19,859,921	2.35
荷兰	40.62	18,087,633	2.25
德国	156.48	83,491,249	1.87
英国	112.86	69,487,000	1.62
美国	523.06	341,784,857	1.53
澳大利亚	37.62	27,614,411	1.36
波兰	37.62	36,435,861	1.03
巴西	190.10	212,812,405	0.89
阿根廷	37.62	45,851,378	0.82
西班牙	37.62	49,355,143	0.76
意大利	37.62	58,915,656	0.64
印度	75.26	1,463,865,525	0.05

正在加载交互式表格…

每百万人销售额

美元/百万人

爱尔兰8.3
捷克8.3
芬兰7.4
加拿大7.3
葡萄牙7.1
挪威7.1
丹麦6.3
匈牙利4.8
奥地利4.6
瑞典3.6

按当前顺序显示前 10 行，共 24 行

来自真实演示运行：Chinook 销售额与 World Bank 人口数据（SP.POP.TOTL，2025）关联。这是记录的结果，不是实时查询。

一个后续问题原型

关于这些数据，你能说些什么？

有三点很突出。每一点都根据其指向的行计算得出。

美国的总量最大（$523.06），但人均排名第 17（共 24）：每百万人 1.53。行数：1
爱尔兰和捷克以 8.32 和 8.29 在人均上领先，几乎持平。行数：2
前十名中有 9 个人口少于 11 百万。加拿大是例外，有 41.7 百万。行数：10

悬停或选择某条观察，即可在表格和图表中高亮其对应的行。 Observations grounded in your data开发中

表格使用站点工具包中的 DataTug AG Grid 主题。CLI 目前可以运行此跨源查询；在浏览器中运行相同查询仍在开发中。

使用 DataTug 的三种方式 AI 在每种方式中都能提供帮助。

使用浏览器工作区、终端 UI 和 CLI，或将 DataTug 集成到 AI 智能体中。AI 聊天是前两种方式的一部分；状态使每个集成保持清晰。

在浏览器中
在 DataTug.app 中探索项目、检查模式并基于你的数据进行聊天。使用你提供的模型密钥，并将同一调查带入终端。打开 DataTug.app
DataTug.app · AI 聊天示意
会话: chinook-countries
按人口比例计算，哪些国家/地区的音乐消费最高？
将 Chinook 销售数据与 World Bank 人口数据连接。
爱尔兰
捷克
芬兰
datatug chatDataTug.app在终端中继续此调查
开始于DataTug.app
- DataTug.app, the web app可用
- Browser chat with your own API key可用
- Managed AI in the web app可用
- Terminal-to-web session hand-off可用
在终端中
使用键盘驱动的终端应用进行探索，与 AI 聊天，或在脚本和管道中运行可重复的命令。阅读终端应用指南
终端 UI示意
› datatug chat
› 哪些国家人均购买音乐最多？
将 Chinook 销售数据与 World Bank 人口数据连接。
✓ 24 个国家 · 3 个来源
›
开始于datatug chat
- Terminal app (TUI)可用
- Chat in the CLI and TUI可用
- Managed AI in the CLI可用
集成到你的 AI 智能体中
Claude Code 技能支持项目设置、发现、模式扫描和验证。连接 MCP 工具以获取模式和保存的查询。MCP Apps 资源管理器开发者预览版新增了表格和记录视图、排序、分页以及针对已保存 SQLite 查询的参数重跑功能。已使用贡献者参考主机进行测试；请遵循 MCP 设置指南以了解支持范围。查看技能及安装方法智能体可以运行的命令
你的智能体示意
› /plugin install datatug@sneat-co
✓ datatug CLI 的技能已安装。
› 按人口比例计算，哪些国家/地区的音乐消费最高？
运行中 datatug query run sales/chinook-sales-per-capita
爱尔兰 8.32 捷克 8.29 芬兰 7.37
✓ 完成。结果已返回到对话中。
›
开始于/plugin install datatug@sneat-co
- Skills plugin for coding agents可用
- MCP server可用
- MCP Apps explorer (developer preview)预览

赋予AI意义，而不仅是模式。

模式说 BillingCountry 是文本。意义说它是一个国家，其他系统将其识别为 IE 或 IRL，以及我们对每个事实的确定程度。这就是 MeaningGraph 的工作。将其连接到 DataTug 已有计划。

MeaningGraph integration计划中

知识有来源
每个事实都说明它来自模式、人员、数据还是模型。
双向流通
DataTug 会在询问模型之前读取 MeaningGraph，并写回你确认的内容。
意义跨系统
同一个国家可以是一个名称、一个别名、一个 ISO 代码。意义就是连接它们的东西。

一个值，跨越三个来源追踪真实值，概念视图

追踪这个值选择一个 Chinook 中存储的国家。

Chinook 值"Ireland"Invoice.BillingCountry

意义概念Geo.Country这个值是什么

别名行"Ireland" → iecountry_aliases

ISO 3166 代码IE · IRLcountries

世界银行iepopulation_wb · 人口 5.48 百万

证据

别名行: "Ireland" → ie

已验证别名“Ireland”与 ISO 国家名称相等，并映射到键 ie。这样的别名：21/24。

选择一个节点查看其证据。

这些值、别名表和人口数字来自真实运行。Geo.Country 意义节点是一个概念：MeaningGraph 集成已计划。

它在你工作时学习，并在相信之前进行验证。

查询、连接以及你导航的方式都会留下证据。思路是：DataTug 将重复的证据转化为你可以确认的知识，然后重用这些知识，而无需再次询问模型。

MeaningGraph learning loop评估中

DataTug 注意到的一个关系概念

Invoice.BillingCountry → Geo.Country

运行中观测人工确认

在每一个涉及它的已保存查询中都被用作国家
值已对照参考列表检查。匹配：24/24
尚未被任何人确认

由你确认。下一次调查会查找这个，而不是询问模型。

推断一次。验证。记住。重用。

推断模式或模型提出某事物的含义。
验证DataTug 对照真实数据检查提议。
记住成立的内容连同其证据一起保存在项目中。
重用下一次调查从已知内容开始。

每次调查都让下一次更智能。

对于反复提出的问题的设计目标：

第一次模型帮助规划。人员确认映射。模型调用：多次
第二次查找映射。该步骤无需模型。模型调用：较少
已知路径每一步都是已知的。这就是真实演示运行已经达到的状态。模型调用：无

从你的工作中学习是我们正在测试的想法。循环是设计目标，而非已交付的行为。

并非每一步都需要大模型。

DataTug 的设计初衷是优先采用最轻量可靠的机制，并明确说明使用了哪一种：先看已知信息，再使用小型决策模型，然后是大型模型，最后才由您决定。

Decisions by Jev, a decision model by TypeSafe AI计划中

确定性知识
模式、已确认的含义、参考数据、保存的查询。免费、即时、可重复。
轻量级决策模型
Jev，由 TypeSafe AI 提供的决策模型，对候选表、字段和连接路径进行排序。然后由模式检查所选结果。
生成式 AI
新问题、无人见过的计划、用自然语言解释。
人工确认
您确认从此以后哪些内容将被信任。

哪些表与这个问题相关？概念

按人口比例计算，哪些国家/地区的音乐消费最高？

Invoice已选
InvoiceLine
Customer
Track
Album

由 Jev（TypeSafe AI 的决策模型）排序。然后根据模式验证所选表。

人类与 AI 共同构建理解。

并非所有知识都值得同等的信任。DataTug 的设计旨在让每个声明都保持差异可见，以便您区分哪些是已声明的，哪些是猜测的。

权威

无需再次确认即可直接复用。

来自结构定义由数据库本身声明：字段类型、主外键、约束。
显式声明由人工定义或来源于 API 接口文档。
人工确认经过团队成员核对与批准。
已验证通过真实数据进行确定性核验。

确证

复用时附带相关事实依据。

运行中观测在实际查询和数据浏览中反复出现。
数据推断根据数据分布与模式推断得出。

建议

仅作参考展示，绝不盲目信任。

AI 建议由模型推导建议，仍需核实。
假设有待测试的推测，绝不静默复用。

orders.customer_ref → customers.id示例

运行中观测在重复查询中出现
已验证值已根据数据验证
人工确认已由团队确认

这样重用就无需调用模型。

调查，不只是生成 SQL。

查询只是调查中的一步。DataTug 围绕整个调查过程构建：问题、你采取的路径、证据以及你在此过程中学到的东西。

数据库客户端

你
SQL
数据库

AI 数据库客户端

你或代理
生成的 SQL
数据库

DataTug

你 + AI
调查
含义
关联数据
证据
可复用知识

进入方式

自然语言
SQL
TugQL
导航
网格
图表
CLI
TUI
代理

它们相辅相成。无论你是否编写 SQL，都可以选择对下一步来说最快的方式。

不同之处

代理理解含义
不仅是表和列的名称，还有它们所代表的含义。
计划中
跨数据源工作
在一个查询中连接数据库与外部数据集。
可用
跨会话记忆
你确认过的内容及其证据，下次仍然存在。
评估中
一个会话，三种界面
Web、终端 UI 和 CLI 在同一个会话上工作。
可用

不要让 AI 猜测它可以查找的内容。

Chinook 说“USA”，人口数据说“us”，而 ISO 将同一个国家称为 USA 和“United States”。这是需要查找的事实，而不是让模型在每次问题时重新计算的内容。因此将其保存为表：一次存储、版本化，像代码一样审查。

参考数据：country_aliases真实演示数据

别名	国家	匹配方式
Czech Republic	cz	手动匹配
Netherlands	nl	手动匹配
USA	us	手动匹配
Ireland	ie	等于 ISO 名称

三个需要人工处理的名称，一个不需要。映射是一等数据，而不是模型在每次问题时重新推断的内容。

同一行，作为 Git 中的文件真实文件

# 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'"
}

四种持久调查数据

参考数据
国家、货币、内部 ID 和标准、状态映射、查找表。
快照
用于事件、测试失败、迁移演练和回归夹具的时间点副本。
缓存数据
保留外部或昂贵的数据，以便只获取一次，而不是每次运行都获取。
会话数据
选定的记录、可疑交易、中间连接和临时映射。

存放位置

inGitDB

可用

数据版本化与持久化

inGitDB 现已上线：Git 中的人类可读文件，可分支、可在拉取请求中审查，并可在 CI 中重现。计划从 DataTug 内部以这种方式管理项目数据。

inGitDB

OVDB

可用

访问与共享

OVDB 及其公共目录现已上线，提供了一种发现和描述各种数据库源的通用方法。计划通过目录在 DataTug 内部自动发现源。

OVDB

一份智能，多种界面。

会话属于 DataTug，而不属于界面。在终端中开始，在浏览器中打开网格，然后带着相同的上下文回来。或者反过来。

Terminal-to-web session hand-off可用

终端示意

$ datatug

会话 chinook-countries ● 已同步

› 按人口比例计算，哪些国家/地区的音乐消费最高？

✓ 已将 Chinook 与世界银行人口数据连接。

o 在浏览器中打开网格

DataTug.app示意

会话: chinook-countries

从你的终端继续

爱尔兰
捷克
芬兰

随时返回终端；这是同一个会话。

脚本和嵌入式视图

CLI
用于管道和脚本的一次性命令，内置托管 AI。
Managed AI in the CLI可用
嵌入
将实时网格或图表放在任何页面上。
<datatug-grid> and <datatug-chart> embeds可用

你的模型，或我们的。

DataTug AI 不绑定于一个提供商。

自带密钥
在浏览器或 CLI 中，使用你自己的 API 密钥与你已经信任的提供商。
Browser chat with your own API key可用
托管 AI
DataTug 托管的 AI，无需设置密钥：在 CLI 和 Web 应用中使用。你的提示、模式和查询文本会发送到云端。行值不会。
Managed AI in the CLI可用Managed AI in the web app可用

当答案需要的不止是文字时，弹出一个 Bubble。

Bubble 是一个小型交互界面，例如网格、图表或检查器，它出现在对话中，并与其他 Bubble 组合成更丰富的工具。UIBubbles 是它们的开放标准。

UIBubbles runtime计划中

与 Bubble 聊天概念

将排名靠前的国家显示为网格。

以下是按每百万人销售额排序的国家。

国家	每百万人
爱尔兰	8.3
捷克	8.3
芬兰	7.4
加拿大	7.3

将其制成图表。

已制作图表，并与网格关联。

爱尔兰捷克芬兰加拿大

为什么爱尔兰映射到 IRL？

以下是该映射的证据。

通过项目参考数据从“爱尔兰”映射
已检查名称：24。已解析：24。

弹出一个 Bubble

这是手工构建的概念体验。Bubble 运行时已列入计划。关于 UIBubbles

知识不应重置在开发的每个阶段。

一个阶段学到的关于数据的知识应该为下一阶段保留。DataTug 和 MeaningGraph 的目标是将其从最初的想法一直带到日常支持。

构想
探索已存在的数据和领域知识。
设计
定义实体、含义、标识符、关系和映射。
开发
开发人员和代理使用已知信息，并将发现反馈回去。
可能发生事故
测试
调查故障，比较环境，保留你发现的边缘情况。
可能发生事故
运维
支持和代理利用迄今为止学到的一切来调查真实行为。
可能发生事故

事故是一种状态，而不是第六个阶段。

它可能发生在你开发、测试、预发布或生产时。早期事故是一份礼物：它在客户发现之前就暴露了问题，而此时修复成本还很低。

每一次都会启动一次聚焦调查，而它所带来的经验会回流到未来的工作中。

最好的生产事故是已经在测试中捕获的那一个。

压力揭示真相。留住它。

事故是高压时刻，系统和数据的重要真相会在此浮现。留住这些真相，而不是在事故结束后将其丢失。

Incidentius integration计划中

DataTug
在事故发生过程中帮助你开展调查。
MeaningGraph
保留已经确立的内容：含义、关系和诊断知识。
Incidentius
承载事故本身：事件、背景和响应。

理念在于：发现成果始终保留着回到教会它的那起事故的关联，并会在未来事故、开发、回归测试和预防中再次出现。

访问 Incidentius.com

控制为先。

让 AI 访问生产数据应当从设计上就是安全的。以下是逐项声明，说明今天已经成立的事实，以及仍待实现的部分。

Local execution
在你自己的机器上、紧邻你的数据运行 DataTug：查询在本地执行。使用托管 AI 时，你的提示、模式（schema）和查询文本会发送到云端。行数据值不会。
可用
Access policies
通过由策略强制执行的已保存查询，限定某个角色可以读取的数据范围，目前适用于 SQLite 和 inGitDB 数据源。未设置策略时，访问不受限制，且终端数据库查看器尚未应用策略。
可用
Read-only connections
以只读方式连接数据源，确保调查过程无法更改数据源。
计划中
Approve an investigation step
在调查步骤运行前对其进行批准，而不是一次性信任整个计划。
计划中
Meaning-driven masking on the server
在服务端对敏感值进行掩码处理，依据字段的含义而非字段名称来驱动。
计划中
Control over what reaches a model
决定哪些内容可以到达外部模型，精细到字段级别。
计划中
Audit trail merged with provenance
审计轨迹与来源记录是同一份记录：是谁或什么执行了该操作，依据了哪些证据。
计划中

各个组件如何协同配合。

你在上文已逐一了解了它们。每个组件都只承担一项职责，并且都不必作为起始前提。

调查与认知
DataTug
您与 AI 协同分析关联数据的工作空间。
工作区
理解语义
MeaningGraph
字段、取值与关联关系的真实业务含义及其依据。
meaninggraph.io
访问与共享
OVDB
跨异构数据源统一访问与发布数据的标准化方式。
openvaultdb.com
数据版本化与持久化
inGitDB
以 Git 可读文件管理参考数据与快照。
ingitdb.com
交互与扩展
UIBubbles
直接嵌入问答中的表格、图表与数据探查器。
uibubbles.org
沉淀故障认知
Incidentius
保存故障现场与处置过程，使实战经验长期留存。
incidentius.com

如今适合谁，以及谁应当再等等。

DataTug 尚处于早期阶段。以下是它目前已经能很好地服务的对象，以及应当再等等的对象。

目前最适合

你调查的数据分布在多个位置。
你在终端与浏览器之间切换，并希望两者共享同一个会话。
你想自带模型密钥，或在 CLI 或浏览器中使用托管 AI。
你喜欢可以自行检查、编写脚本并运行的工具。
你更愿意与我们一同塑造语义和溯源，而不是被动等待它们出现。

目前还不是最适合

你需要已经理解你的字段含义的 AI。MeaningGraph 集成已在计划中。
你需要在应用内获得逐步的证据追踪。该功能正在开发中；本页面展示的是原型。
你需要面向多团队的仪表盘构建器。DataTug 用于调查；它不是 BI 套件。
你想要为每个 agent 提供一键式设置。本地 MCP 服务器需要运行中的 DataTug 守护进程，以及 stdio 客户端配置。
你需要针对生产数据的服务端脱敏与审批门禁。两者都已在计划中。

目前已可用的功能，以及仍待实现的功能。

本列表跟踪 DataTug 的能力状态。生态项目的可用性另行说明。

可用

已发布。你今天即可使用。

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

预览

从开始到结束全程可用，但尚未在所有场景可用。

MCP Apps explorer (developer preview)

开发中

正在构建中。暂请勿依赖。

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

计划中

已设计并排期，尚未开始。

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

评估中

我们正在验证的想法。它可能会改变或被放弃。

MeaningGraph learning loop

先体验一下。确信之后再安装。

实时演示正在开发中。今天你可以在此页面走一遍原型，或安装 CLI 自行运行真实查询。

查看 DataTug 如何回答安装 CLI 阅读文档

在 GitHub 上点星CLI 在 Free 计划限额内可免费用于个人和商业用途。查看定价. AI 技能是开源的（MIT）。 GitHub 上的技能.

接下来会发生什么

提问即将推出：在实时演示中运行一个问题，无需注册。今天：本页面上的原型。开发中
检查打开调查的任一步骤，以表格和图表查看结果。开发中
保留保留调查、克隆演示项目以及连接你自己的数据都已在计划中。计划中

您的数据有意义。让 AI 理解它。

结果：每百万人销售额

调查

DataTug.app→

Terminal UI & CLI→

Integrated into your AI agent→

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

每百万人销售额

知识有来源

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证据

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推断一次。验证。记住。重用。

每次调查都让下一次更智能。

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事故是一种状态，而不是第六个阶段。

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