DB Pilot

어시스턴트는 SQL 에디터, 테이블 뷰어, Python 블록, 그리고 차트 도구 안까지 들어간다. 쿼리 생성, 자기가 쓰지 않은 쿼리 설명, 오류 수정을 요청하면, 고른 데이터베이스와 테이블의 문맥을 활용한다. 원하는 건 대략 알지만 정확한 문법은 모르는 사람을 위한 자연어에서 SQL로 가는 지름길이다. OpenAI, Anthropic, Google, xAI의 최신 모델을 지원하고, 키를 넣으면 어떤 제공자의 자체 모델도 쓴다.

노트북은 DB Pilot을 평범한 SQL 클라이언트와 갈라놓는 부분이다. 각 블록에는 SQL, Python, 텍스트, 차트 중 하나가 들어가고, Jupyter 노트북처럼 순서대로 실행된다. 쿼리 결과는 뒤따르는 Python 블록에서 쓸 수 있고, Pandas나 Polars 데이터프레임은 뒤따르는 SQL 블록에서 쓸 수 있다. 두 언어를 오가는 데 복사와 붙여넣기가 필요 없다. 블록은 Jinja로 매개변수화하고, 비밀 값은 환경 변수로 둔다.

노트북은 입력 필드, 날짜 필터, 테이블, 차트를 갖춘 작은 대시보드로 바뀐다. 같은 파일이 작업 메모이자 남에게 건네는 보고서가 된다. BI 도구보다 가볍게 만든 건 의도적이다. 목표는 반복 가능한 분석이지 전사 대시보드가 아니다.

테이블 뷰어는 스프레드시트를 다루듯 레코드를 훑고 고치게 해 준다. 행을 넣고, 고치고, 지우며, SQL을 쓰지 않고 필터와 정렬을 한다. 작은 데이터베이스를 맡은 사람에게는 DELETE를 잘못 칠까 봐 드는 부담을 덜어 준다.

이 SQL 에디터는 문맥에 맞춰 테이블, 컬럼, 키워드, 함수를 자동 완성해서 정확한 이름을 떠올리는 수고를 줄인다. 어시스턴트와 맞물리면 이 칸은 AI가 붙은 SQL 에디터가 된다. 원하는 결과를 적으면 확인할 수 있는 쿼리가 나온다. SQL 서식을 정리하고, 다시 돌릴 수 있는 기록을 남기며, 자주 쓰는 문장을 즐겨찾기로 고정한다.

앱 데이터와 연결 정보는 모두 내 컴퓨터에 남고, 비밀번호는 운영체제 키체인에 보관된다. 데이터베이스 연결은 내 컴퓨터와 서버 사이에서 직접 이뤄진다. 어시스턴트는 어떤 테이블과 컬럼이 있는지 보고 정확한 SQL을 쓰지만, 데이터베이스의 실제 행은 읽지 않는다.

결과를 내보내거나 CSV, JSON, NDJSON, Markdown으로 클립보드에 복사한다. 동료에게 넘기는 대부분의 경우를 이걸로 감당한다. 차트 도구로는 코드 없이 시각화를 만들고, 결과 그리드 안에서 기간별 값을 비교한다.