版本： 0.3.0
在本機用 SQL 查詢 CSV、Excel、Parquet 等檔案，無需安裝資料庫。
設計說明： 本指南說明如何操作產品。第一次試用可先讀 文件導覽（依角色選 分析師 / PM / 業務與運營 / 平台啟用（數據工程） 引言）；若你想理解為什麼這樣設計，再讀 系列導讀與產品定位。
1. 歡迎使用 Lantide Data
1.1 Lantide Data 是什麼
Lantide Data 是一款桌面應用程式，讓你直接用 SQL 語法查詢電腦上的各種資料檔案——不需要安裝任何資料庫軟體、不需要匯入資料到遠端伺服器，所有操作都在你的電腦本機完成。
只要把存放資料檔案的資料夾指給 Lantide Data，你就可以像操作傳統資料庫一樣，對這些檔案撰寫 SQL 查詢、檢視結果、匯出報表。產品內建 AI Agent 協作分析，可產出可審閱、可批註的 Plan 與 Report，而不只是聊天視窗裡的一次性回答。
1.2 三種工作方式
Lantide Data 支援三條互補路徑，你可以依任務複雜度與慣用工具選擇，或混用：
路徑 A：手動 SQL
載入本地文件夾或數據庫連線 → 在 SQL 編輯器撰寫查詢 → 檢視結果 → 匯出。適合你已清楚表結構、只需快速驗證或單次取數的場景。完整操作見 §2.8 與 §5–§6。
路徑 B：Agent 協作分析
用自然語言描述分析目標 → Agent 探索資料並草擬 Plan → 必要時以短問答（一次一題）對齊口徑 → 你審閱、批註修訂 → 按下 Execute 後 Agent 逐步執行 SQL → 產出含數字與限制說明的 Report。適合多步驟分析、需要口徑對齊與正式交付的場景。第一次完整體驗見 §2。聊天輸入區可切換 Agent（可改產物）與 Ask（只問不改）；見 §12.1.1。
若你只是問一個簡單的 SQL 語法問題，Agent 會直接回答，不必建立專案。若分析在過程中變複雜，Agent 也可能建議你從快速分析升級為專案模式。
路徑 C：外部 AI Agent 協作（MCP Server）
如果你平時使用 Cursor、Codex、Claude 或其他支援 MCP 的 AI Agent，可以讓它透過 Lantide 的本機 MCP Server 讀取資料環境、建立分析 artifact、執行受權限保護的操作，並把成果沉澱在 Lantide。你仍可在 Lantide 檢視 Plan、Report、查詢步驟、審批、Save History、audit 與外部 Agent 的實際活動。這不是另一個資料庫或雲端服務；host 只在你的本機 loopback 位址上提供服務。完整設定與使用方式見 §13。
1.3 Agent 分析的五個階段
無論漏斗、留存或 KPI 監控，Agent 在專案分析模式下大致遵循以下五個階段。下表說明你會看到什麼以及你能控制什麼——細節操作見 §2；介面與按鈕說明見 §11、§12。
| 階段 | 你會看到 | 你的控制 |
|---|---|---|
| 1 接題與模式 | Agent 判斷這是簡單 SQL 問題還是資料分析；若尚未聚焦專案，可能詢問快速分析或專案分析 | 選擇模式；補充分析目標、分母定義、時間範圍或成功指標 |
| 2 探索與計畫 | Agent 先查看表結構與欄位，再草擬 Plan：含分析目標、分母（denominator）、粒度（grain）、join key 與場景相關的驗證 checkpoint；若仍有未定口徑，可能以 ask_user 一次一題對齊並寫回 Plan | 回答對齊問題；審閱 Plan 草稿；此時尚未執行正式取數 |
| 3 審閱與修計畫 | 你可對 Plan 加批註或對話修訂；Agent 以增量方式修改被點名的段落，而非整份重寫；方向大改時也可能先短問答再改計畫 | 局部修訂口徑與步驟；在你滿意並按下 Approve & Execute 前，Agent 不會擅自開始取數 |
| 4 執行 SQL | Plan 進入 Executing；Agent 先讀取 Plan，再詢問執行模式（前台／混合）；建立 Todo 後逐步執行；Plan 中 Pipeline 階段會建立 SQL 分頁 | 選擇執行模式（前台／混合）；若中斷可用 Continue 恢復；過長或過複雜的 SQL 可能被要求拆成較小步驟 |
| 5 報告與收尾 | Agent 產出 Report：含具體數字、場景必備項（如漏斗的 stage 定義與最大流失）以及 limitations | 批註修訂 Report；可一鍵匯出 HTML；必要時可開新 Plan 做 follow-up |
1.4 能力地圖（依主題分組）
以下按主題整理主要能力；每組僅摘要，詳細操作請點連結。
- 資料與查詢 — DuckDB 引擎開箱即用，支援 CSV、Parquet、Excel 等格式；每個工作區有一個初始資料夾。經 Connections 可掛載 PostgreSQL、MySQL、SQLite、Additional folder、Cloud folder 與 SQL Server / Azure SQL；可與本地檔案做跨源分析。內建 SQL 語法高亮編輯器；結果可匯出 CSV、Parquet 等。見 §3–§6、§4.5、§9。
- 快取與血緣 — 查詢結果可快取為中間表供後續引用；多步分析可選保留 SQL 分頁並以 Source Run 重跑上游鏈路，血緣圖視覺化依賴關係。見 §7、§8。
- 專案與交付 — 專案內編輯 Plan / Report（Visual 或 Markdown）、Reference docs（大型參照本體，可從本機文件匯入或由 Agent 原生建立，見 §11.3.1）、Plan 狀態機、沉浸式批註、專案焦點模式；Plan 可安全 Stop & Replan，並保留部分成果與替代 Plan 關係；Report 可一鍵轉 HTML，表格可複製至 Excel；Analysis Lineage 可由 Plan／Report／HTML 回看正式證據脈絡。
.lantide可攜性（專案／工作區／Application／Full backup）與何時用哪種匯出見 §11.1.0；操作細節見 §11.1。另見 §10、§11.10。 - AI 副駕駛 — 快速分析與專案分析雙軌；聊天可切 Agent／Ask（Ask 只問不改產物）；Agent 可直接建立 SQL 分頁、執行查詢、開啟 Plan / Report；狀態指示、對話 Fork、檔案變更條與 per-message 撤回、背景執行與生成中操作防護（見 §12.1.1、§12.2、§12.14）。見 §12。
- Skills — 可重用的分析方法論與交付規範（Skill Library）；對話以
/顯式載入；可與內建 Agent 及 MCP 外部 Agent 共用同一份 definition。見 §14。 - 外部 AI Agent 整合 — 將 Lantide 作為本機 MCP Server，供 Cursor、Codex、Claude 等外部 Agent 使用；可選一次性 Quick connection 或可跨重啟的 Persistent connection，並保留 Plan / Report / evidence、Activity、Save History 與審批紀錄。見 §13。
- 分析品質 — 內建場景方法論（漏斗、A/B、留存等），Plan 含驗證 checkpoint，Report 含具體數字與 limitations；另含 11 種統計／ML 工具（t 檢定、迴歸、聚類等）。見 §12.9、§12.10。
- 治理與偏好 — Agent Memory（Queued Knowledge 審批後注入）、深色／淺色主題、記憶體監控 Dashboard。見 §15–§17。
1.5 支援的本地數據檔案格式
| 格式 | 副檔名 | 說明 |
|---|---|---|
| CSV | .csv |
逗號分隔值 |
| TSV | .tsv |
Tab 分隔值 |
| 純文字 | .txt |
文字檔（以分隔符讀取） |
| JSON | .json |
JSON 格式 |
| JSON Lines | .jsonl |
每行一筆 JSON |
| Parquet | .parquet |
欄式儲存格式 |
| Excel | .xls / .xlsx |
Excel 活頁簿（需指定工作表） |
1.6 主畫面導覽
[圖片] 應用程式主畫面總覽截圖，標註各主要區域：左側邊欄（工作區、Data、Projects、Cached）、中央編輯器（SQL / Markdown 分頁）、下方結果面板、右側 AI 面板（Astroid 圖示）。