常见问题
产品定位
我完全不会写 SQL，也不懂 Python，可以用 Lantide Data 吗？
可以。您只需要用白话描述想分析的问题，Lantide Data 会协助产生 Plan 与 SQL，并在您确认后执行。您负责审阅分析方向与结果，不需要自己从零撰写程式。
→ 快速开始既然一般 AI 聊天工具也能分析 CSV，为什么还需要 Lantide Data？
一般聊天通常交付一次性的答案；Lantide Data 把分析保存成可审阅的 Plan、可核对的 SQL evidence、Report、Source Run 与资料血缘。资料与查询留在本机工作区，之后仍能回顾口径、理解依赖并接续分析。
→ 为什么分析结论不能停在聊天里已经在用 Claude Code／Codex，什么时候还需要 Lantide？
您不必更换惯用的 Agent 介面。当分析需要审阅正式 Plan 与证据、调整口径、追查旧数字、依血缘重跑或交接给别人时，可让 Claude Code／Codex 透过 MCP Server 使用 Lantide，并把 Plan、Report、SQL evidence 与 Activity 留在可追溯的工作区。
→ 外部 AI Agent 与 MCP Server有些云端 AI 工具也能连 Google Drive 或外部资料库，Lantide Data 差在哪？
核心差别是资料和运算留在哪里。Lantide Data 采用 local-first 架构，透过 DuckDB 在本机读取、查询与快取资料；外部资料库也透过本地查询层整合。这能降低资料外泄、上传延迟与云端逾时风险。
→ Lantide 在资料架构里的位置Lantide Data 的 Harness 包含哪些机制？
Lantide Data 的 Harness 包含状态机、领域工具、Context 工程、IDE 整合与本机资料平面。这些机制共同限制 AI 何时能起草、查询、执行与交付，让分析不只是一次回答，而是可审阅、可重跑、可交付的工作流程。
→ AI 助手外部 Agent 与 MCP
MCP Server 和 MCP Sources 有什么不同？
两者方向相反。MCP Server 让 Claude Code、Codex 等外部 Agent 连入 Lantide，使用本机分析环境并留下可审阅产物；MCP Sources 则是 Lantide 连到外部资料或 API，将结果物化成可查询的表。
→ 让外部 AI Agent 安全连入 Lantide没有 LLM API Key，也能使用 Claude Code／Codex 操作 Lantide 吗？
可以走外部 Agent + MCP Server 路径，不需要在 Lantide 另外设定 LLM API Key；外部 Agent 本身仍依其订阅方案与 MCP 支援条件运作。若使用 Lantide 内建 Agent，则仍需设定自己的 LLM API Key 或其他可用模型端点。
→ 外部 AI Agent 与 MCP ServerSkills
Lantide 支援 Skills 吗？Skill 会增加 Agent 权限吗？
支援。您可以从 Skill Library 汇入方法论，以「/」在内建对话中显式载入，也可选择 Share with external agents。Skill 只提供做事方法，不是工具授权；它不会提高 MCP access mode，也不能绕过 Plan 审批或 audit。
→ Skills（Skill Library）工作流
Plan → Approve → Execute 和口头叫 AI 先写计划有何不同？
一般聊天工具多半只是提示词约束。Lantide Data 则把流程做成产品层级的工程边界：Plan 阶段 AI 只能协助起草，只有人类能按正式 Execute；执行当下的 Plan 会被锁定留存，方便审阅与追溯。
→ Plan → 批注 → Execute → ReportQuick 和 Project 差别？
Quick Analysis 适合临时查询与轻量 SQL 问答；Project Analysis 适合需要 Plan、批注、Execute 与 Report 的正式分析。您可以依问题复杂度选择，不必一开始就进入完整专案流程。
→ Quick Analysis 与 Project Analysis资料更新后，可以依正确顺序重跑分析吗？
可以。Lantide Data 会记录分析步骤之间的资料血缘与 DAG 依赖；资料或查询更新后，Source Run 可依依赖顺序重新执行中介快取与下游结果。系统负责可重跑的执行路径，最终口径与结果仍由人审阅。
→ 快取与 Source Run 要懂到哪接手离职同事留下的一堆 Skills、Markdown、HTML 与 SQL，连 AI Agent 都很难理清时，Lantide 有什么不同？
在一般 AI 分析环境里，专案脉络常散落在聊天纪录、Skills、Markdown、HTML、Notebook 与不同版本的 SQL；不只人难以接手，Claude Code、Codex 等 Agent 也得读取大量文件、猜测彼此关系，既耗费 context tokens，也容易遗漏口径或引用错误版本。Lantide 则把 Plan、Report、SQL evidence、Source Run 血缘与 Activity 依专案结构保存：人可以直接在介面查看全貌，Agent 也能透过 Lantide 的专用资源与工具按需读取正确脉络，减少不必要的上下文载入与无根据推测。若上游资料已被删除或覆写，能否重现完全相同的结果仍取决于原始资料是否保留。
→ .lantide 汇出、汇入与重新绑定分析结果可以怎么分享给主管或客户？
正式分析会产出 Report，保留方法、发现、证据与建议。您也可以生成独立 HTML 报告，用浏览器展示、输出为 PDF，或分享给非技术利害关系人，减少复制贴上与重新排版。
→ 把 Report 变成 HTML 报告：周会分享与微调记忆
知识会不会乱记？如何确保团队口径一致？
不会。AI 从对话中整理出的新规则会先进入 Queued Knowledge，只有主管或授权成员核准后才会注入 AI 上下文。这能让团队与 AI 使用一致的业务定义与计算标准。
→ Agent Memory 与 Plan 别搞混可以关闭记忆吗？
可以。Agent Memory 有总开关，可依专案或合规需求完全关闭。关闭后，AI 不会把新知识写入或注入上下文，适合敏感资料或高度受控的分析场景。
→ Agent Memory（知识库）技术
支援哪些资料格式？
Lantide Data 支援 CSV、Excel、Parquet 等本机档案，并以 DuckDB 作为统一查询层。常见资料可以直接放进工作区，快速映射成可查询资料表。
→ 欢迎使用 Lantide Data资料一定要下载成档案吗？可以使用公司资料库或外部资料服务吗？
不一定。除了 CSV、Excel、Parquet 等本机档案，Lantide Data 也能透过 DuckDB ATTACH 查询 PostgreSQL、MySQL、SQLite 等资料库，或用 MCP Sources 将外部资料与 API 结果物化成可查询、可重新整理的表。
→ 资料浏览器与资料来源若「数据不上云（Local-first）」，AI 是怎么运作的？
Lantide Data 只让 AI 协助理解问题与生成 Plan / SQL，不把您的原始资料送上云端。系统提供的是表格结构描述，例如栏位名称与资料型态；真正查询与运算会回到本机工作区，由 DuckDB 执行。
→ AI 助手AI 助手会不会改坏或删除我的 Excel、CSV 或资料库？
不会。Lantide Data 内建唯读守卫（SELECT-only）与 Harness 防护栏。AI 在工作区中只能读取资料、建立临时计算快取，不能修改、删除或覆盖您的原始档案。
→ 备份、安全边界与常见问题什么是「自备金钥（BYOK）」？
BYOK 是为 Lantide 内建 Agent 设定自己的 LLM API Key，让您自行掌控模型与用量成本。若改用 Claude Code、Codex 等外部 Agent 透过 MCP Server 操作 Lantide，则不需要在 Lantide 另设 LLM API Key；外部服务本身的方案仍各自适用。
→ AI 助手