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各位 HN 的朋友们，我是 Jared。我从 2020 年开始就一直在构建数据工具。从 Polyture，到 AskEdith，再到现在的 Athenic：用自然语言提问，得到图表/仪表盘，然后自动化。它可以连接到 Postgres、Salesforce、Google Ads 等任何系统。 对于那些说“直接将 Claude 连接到你的数据库就行了”的人：想象一下在商业环境中，会涌现出多少相互矛盾的定义和分析结果。 两次询问“我们的收入是多少？”，间隔两天或者问不同的模型。你无法保证会得到相同的结果。现在想象一下，将这种不确定性交给公司里所有不懂技术的使用者。 这不是模型的问题。我们为此付出了沉重的代价。2022 年我们推出 AskEdith 时，你们在这里（https://news.ycombinator.com/item?id=33435361）告诉我们：“你仍然需要检查 SQL”、“信任至关重要”、“答案不会一致”。你们说得对。 现在，Athenic 在语义模型中确定性地定义关键绩效指标（KPI）和公式。语义模型由模块化、可组合的单元组成，可以构建复杂的分析，同时保证确定性和准确性。LLM 的唯一职责是解释你的问题（即使是非技术用户也可以进行二次检查）。 `revenue = sum(order_total − refunds) where status = 'completed'` 询问收入，每个人每次都会得到相同的数字。 在与顶尖初创公司和财富 500 强公司合作了三年，积累了丰富的经验后，我们刚刚发布了 2.0 版本。支持聊天式洞察，以及按计划运行并发送到你邮箱的仪表盘和自动化。欢迎大家来指出我们的不足。

https://gwern.net/doc/economics/automation/1989-david.pdf