Seus bancos de dados.
O lugar feliz deles.

Para cada entidade de negócio, a Lily escreve as queries do dia a dia que você realmente roda — “pedidos recentes de um cliente”, “buscar por e-mail” — parametrizadas e prontas para abrir no editor. Somente leitura e validadas com EXPLAIN antes de serem oferecidas; geradas sob demanda quando você explora uma entidade.

Descreva uma mudança em linguagem natural — “adicionar soft delete”, “deixar o e-mail único” — e a Lily gera o DDL de ida e o rollback exato, com base nas suas colunas, chaves e índices reais. Nada roda até você abrir no editor e confirmar; mudanças destrutivas são sinalizadas e passam pelas mesmas proteções de escrita de qualquer instrução.

Pergunte “onde guardamos os reembolsos?” e a Lily ranqueia as tabelas e colunas reais que guardam esse conceito — cada uma com um motivo de uma linha — buscando pelo significado do schema, não só pelos nomes. Clique num resultado para ir direto à tabela. A busca usa só metadados, nunca as suas linhas.

Antes de qualquer UPDATE, DELETE, TRUNCATE ou DROP, a Lily estima quantas linhas serão afetadas e quais tabelas são alcançadas por chave estrangeira — sem nunca executar a escrita. As mais arriscadas (sem WHERE, TRUNCATE, DROP) pedem que você digite o nome da tabela para confirmar.

A Lily sinaliza colunas com dados pessoais — CPF/CNPJ, cartões, e-mails, telefones — usando impressões digitais de formato locais, e as mascara automaticamente antes que qualquer recurso de IA veja uma linha. Seus dados nunca saem da sua máquina para a classificação.

PostgreSQL, MySQL/MariaDB, SQLite, SQL Server, Redis, MongoDB, DynamoDB, Trino e ClickHouse — cada um com uma interface ajustada ao seu modelo de dados. Túneis SSH com autenticação por agent, chave com passphrase e senha, para bastions corporativos.

Ordene qualquer coluna (números, datas e texto tratados do jeito certo) e filtre com operadores de verdade — sem refazer a query. Congele as primeiras colunas enquanto o resto rola, clique num cabeçalho para ver count/sum/avg/min/max na hora, gere um gráfico do resultado ou deixe a IA local resumir os padrões.

Audite qualquer banco com correções prontas para rodar e uma revisão de arquitetura feita por IA — regras de schema, índices e segurança (RLS, grants PUBLIC, índices sem uso) para bancos relacionais, TTLs e chaves grandes no Redis, índices e tamanho de documentos no MongoDB. Pule de um valor para a linha que ele referencia, encerre queries travadas e veja qualquer plano como uma árvore visual de custos do EXPLAIN.