dbt Charts：为 Chat 对话式分析而生
Charts built for Chat
AI 驱动的数据分析时代已至，但现有的方案往往陷入两难：要么是完全失控的代码自由，要么是受限于 UI 的狭窄控制。dbt Labs 开源了 dbt Charts，提出了一种新范式：将图表从 BI 工具的界面中剥离，转化为可审计的 YAML 代码。通过这种声明式语言，AI Agent 可以流畅地生成、修改和版本控制仪表盘，同时保持与 dbt 项目的深度集成。这不仅解决了 Agent 在复杂 UI 中操作笨拙的问题，还让数据栈的可视化层真正实现了代码化治理，让人类与 AI 能更高效地协作。
所以今天你只能在代码的混乱自由和 BI 工具的狭窄控制之间做选择。
HN 评论区
89- karakanb
大家好，我是 Burak，DaC 和 Bruin 的创作者：https://github.com/bruin-data/dac
这显然是一个我们非常感兴趣的领域，所以看到有人用不同的方法解决同样的问题，确实令人欣慰。我还没有深入试用过 dbtcharts，但在原理和实际规范上，它看起来与 DaC 非常相似。我相信行业确实需要这类解决方案，以帮助大家摆脱传统的 BI 工具，因为 BI 已成为大型组织采用 AI 的最大瓶颈之一。
很高兴看到这一领域出现更多竞争，祝发布顺利！
- mrtimo
Malloy 是 dbt 的替代方案，他们有一个类似的产品叫 Malloyyo [1]，还有 Publisher [3]，你也可以试试他们与 HN 数据对话的演示 [4]。
DBTCharts 声称你可以在本地托管图表，但看起来他们希望你生产环境使用他们的托管服务。而 Malloyyo / Publisher 则可以在任何地方免费使用。如果你喜欢大学橄榄球，可以看看我是如何用 Malloyyo 可视化比赛数据的 [2]。
[1] - https://github.com/malloydata/malloyyo
[2] - https://mrtimo.github.io/cfb-games/games-2026.html?%24SEASON...
- nzoschke
这看起来很棒。
“拆解 BI（Unbundling BI）”绝对是现在的趋势，毕竟现在越来越多的人拥有智能体（agents）、编程智能体、智能体电脑来辅助工作。
我在各种知识工作工具中都看到了这一点。我甚至开始把邮件当作一个 BI 问题来处理——从 Gmail 进行 ETL，然后创建多种不同的视图和报表。
我刚刚在这里写下了一些关于这方面的想法：https://housecat.com/blog/making-gmail-data-fast-for-humans-...
接下来的自然延伸是如何在聊天中更好地可视化这些数据。DBT 表格组件看起来能帮上忙：https://docs.dbtcharts.com/charts/tables/
- thingsilearned
大家好，我是 Chartio 的创始人 Dave（YC'10，现隶属于 Atlassian Analytics），今天正式宣布推出 dbt Charts，这是一个用于声明和渲染仪表板的开源 YAML 方言及工具。
在使用 claude 或其他智能体制作仪表板时，往往会生成大量自由格式的产物，导致难以审计和扩展。dbt Charts 是一种简单的 YAML 方言，用于声明和渲染图表（可以把它理解为仪表板版的 Markdown）。它与 dbt 一样采用 Apache 2.0 许可，并于今日发布。
我们希望这种语言加上 AI 能让 BI 领域更加开放，让仪表板变成简洁且可审计的代码。非常欢迎大家提出任何想法和反馈。
- dgudkov
这挺有意思，但装得比实际更创新。BI 其实早就已经和其他东西解耦了。人们早就用 AI 生成 Excel 和 Power BI 报表了。用 YAML/XML/JSON 都没关系，AI 能生成你让它生成的任何东西。
所以没错，这是 dbt 一个不错且合乎逻辑的发展，但远没有博客文章吹得那么具有创新性。不过，我认为这确实是个好主意，在某些圈子里会很受欢迎。聘请专业的数据设计师是个好主意——数据可视化非常容易出错。