Claude Dashboards：智能体时代的 Jupyter Notebooks

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Claude Dashboards 最近发布了，这恰恰说明 Dashboard 确实没有消亡——如今 Claude 都构建了自己的服务。

集成已接入这些云数据平台：

Claude Dashboards 可连接到 BigQuery、Databricks 或 Snowflake 等数据平台，或 Salesforce 等 CRM 工具，目前处于付费计划的测试阶段。

这延续了 dbt Charts、MotherDuck Dives 以及其他 BI-as-Code 优先工具（如 Rill Data 或 Evidence）的趋势。

# Claude Dashboards 做不到的事：缺点

这就像“实时数据工件”，但控制权不在你手里。

Christophe Blefari 说得最好：

你可以选择使用 Claude Dashboards 并在其之上构建一切，也可以使用我们正在开发的开源版本。借助 nao，你可以做到 Claude Dashboards 能做的一切，并且：

在一个 UI 中管理和自我改进你的上下文层，并用 Git 进行版本控制

使用其他 LLM 提供商（甚至开源提供商）

拥有集中治理

对你的数据使用 RLS

将其自托管在你自己的基础设施中

改进产品，甚至根据自己的需求扩展它

nao 代表任何 BI-as-Code 仪表盘工具，你需要访问工件才能将其集成到数据和开放标准中。紧密集成到 Claude 中对于快速探索或示例来说没问题，但不适合长期管理的仪表盘

# Claude Dashboards 是智能体时代的 Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks 非常适合快速探索或分享深度分析。但它们并不适合集成到你的数据栈或数据管道中。Claude Dashboards 现在也是如此。

# BI-as-Code 仍是未来

任何代码优先的东西都将在长期胜出。这一点再次得到证明；它最初始于 Markdown 与 Agentic Skills，我们用 superpowers 定义的 Specs，以及其他 Spec Driven Development (SDD)。T

随后 Claude 开始在 Claude 内部创建 HTML 仪表板，而今天我们有了完整的图表。但如果没有它的代码，或者不是开源的，你又会再次被锁定，你无法开发，或者更重要的是，**无法长期维护它**。所以它会在很短的时间内就过时。

关于无代码与代码的讨论再次由代码优先胜出，至少在我看来是这样，这也是 Claude Dashboard 需要走向的方向，否则他们就不关心深度 BI 集成，因为 BI 工具可能会更好地与不可知代理集成，所以相反，他们只是试图占领 BI 市场的顶端。

我写了更多关于BI 已死的内容，见 AI 揭示 BI 为何仍然重要，关于 BI 即代码与 GenBI 的新时代以及自助式 BI 终于因 AI 而到来了吗？

# 延伸阅读

BI 工具

来源：使用 Claude 构建实时仪表板并制作动画解说 | Anthropic 的 Claude
参考：Claude Code