Assistente de IA

O DataRunner não embute modelo nem revende tokens. Em Configurações → Integrações você conecta a sua própria conta da Anthropic (Claude), da OpenAI (GPT) ou do Google (Gemini), e o consumo é cobrado por eles, direto de você. A chave é cifrada em repouso como a de qualquer conexão de banco.

• Dá para conectar mais de um provedor; o card diz qual está respondendo, porque três selos de "conectado" seriam lidos como três fatos independentes e não são — o assistente chama um.
• O campo do modelo aceita um id específico. Vazio, vale o padrão do catálogo — trocar o id é como se acompanha um modelo novo sem esperar uma versão nossa.
• O botão "Testar" faz uma chamada de verdade ao provedor e mostra o que ele respondeu. Uma chave revogada falha aqui, e não no meio de um pedido.
• Sem nenhuma chave conectada o produto inteiro funciona igual — o assistente é a única coisa que fica desligada.

O seu pedido e a estrutura do banco da conexão escolhida: nomes de tabela, nomes de coluna, tipos e as descrições que você escreveu no catálogo. Linhas da sua base não são enviadas. A chamada sai do nosso servidor para o provedor, com a sua chave, e a resposta não é guardada além da consulta que você salvar.

A qualidade do SQL depende quase inteiramente dessa estrutura. Uma conexão de PostgreSQL, MySQL, SQL Server ou SQLite tem introspecção, então o modelo enxerga o schema; nas outras engines ele escreve no escuro, e vale conferir a consulta linha a linha antes de agendar.

Na bancada, abra Ferramentas → IA e descreva o que você quer ver. "Gerar SQL" devolve a consulta enquanto ela é escrita, com uma explicação e avisos quando a saída contém verbo destrutivo. "Substituir o SQL do editor" leva o resultado para o editor, onde ele é seu para revisar, rodar e salvar como qualquer outro.

Analise o banco: faturamento da semana por região,
com a variação sobre a anterior.
Toda terça às 10h, horário de Brasília.

As cinco coisas que a frase acima carrega são as cinco que voltam: o dado, o recorte, a comparação, a cadência e o fuso. E o contrário também vale — tire a terça-feira e o cron não vem, tire o "horário de Brasília" e o fuso não vem. O modelo não inventa agendamento que ninguém pediu, e o cartão diz, quando o fuso falta, que vale o padrão do workspace e nunca UTC.

Com a chave "Propor agendamento também" ligada, o mesmo pedido volta com mais do que SQL: a expressão cron, o fuso daquele agendamento, a leitura em português do cron e um nome para o relatório. Nada disso é aplicado — a tela mostra a proposta e um botão. O SQL errado mostra número errado numa tela e alguém percebe; o cron errado entrega para destinatários reais num horário que ninguém escolheu, e o primeiro a saber é um destinatário.

1. 01Configurações → Feature flags → ligue "ai_autoconfigure". Nasce desligado em todo workspace, de propósito: quem decide ampliar o que a saída de um modelo pode encostar é o tenant, não nós.
2. 02Na bancada, escreva o pedido e use "Propor agendamento também".
3. 03Confira o cron contra a leitura em português ao lado dele — é ela que deixa um humano validar a expressão sem interpretar cron.
4. 04"Aplicar e agendar" cria o agendamento e, quando ainda não existe, o relatório que vai entregá-lo. O aviso diz isso em vez de deixar você achar um relatório que não pediu.

Ctrl/⌘ I abre o assistente de qualquer tela. Ali o pedido não é sobre dados, é sobre o workspace — e a resposta é um plano de ações, cada uma com o motivo de estar ali e uma caixa que decide se ela acontece. O catálogo é fechado: o modelo não consegue nem descrever uma ação que o produto não saiba executar.

Cada ação carrega a permissão que exige, e ela é conferida contra o seu papel no workspace antes de aplicar. Um viewer recebe o plano e não consegue aplicá-lo — o mesmo limite de sempre, e não um segundo caminho por fora.

• Dashboards: descreva o painel e o modelo escolhe os widgets, o gráfico de cada um e qual das suas consultas alimenta cada painel — dizendo quando nenhuma serve.
• Métricas: várias de uma vez, porque o que se pede na prática é um conjunto ("saúde do funil") em que o valor está nas definições serem consistentes entre si.
• Contexto da conexão: o modelo lê o schema e escreve o que aquele banco é — domínio, tabelas que importam, como se ligam. É a única saída de IA do produto que pode ser guardada sem aprovação campo a campo, porque o pior caso é um parágrafo ruim que alguém corrige. Continua editável: o modelo lê estrutura, não intenção.
• E-mail: assunto e corpo de campanha, template e relatório, a partir de uma descrição.