工具简介
DataLang 是「开发者工具与 API」分类下的一款 AI 工具，需付费订阅使用，可在网页端上使用。官网域名是 datalang.io。
如何使用
- 打开 datalang.io 并注册账号，了解可用的能力与配额
- 按文档创建项目或获取访问凭证
- 在本地或测试环境按示例完成一次最小调用
- 验证通过后接入正式项目，逐步扩大使用范围
查看官网原文（英文）
以下为收录时的原文，语言与页面不同，未做翻译。
DataLang lets users build chatbots that pull data from SQL databases, cloud services, files, and websites. The step‑by‑step workflow covers data source setup, view creation, GPT training, and deployment via URL, widget, API, or ChatGPT Store.
官网介绍
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编程与调试 · 常用提示词
下面这些都能直接复制，把里面的变量换成你自己的情况就能用。
- 技术选型：把「我觉得」换成可比较的维度对两三个候选方案按同一组维度打分，给出加权结论，并说明什么条件下结论会反转。
- 引入第三方库之前该查什么从维护活跃度、体积、许可证、安全记录、可替代性五个角度评估一个依赖，给出引入或自研的建议。
- 给代码加注释：解释为什么，不解释是什么只给需要的地方加注释，写清约束与踩过的坑，并顺手产出接口文档。
同类工具怎么选
下面是同一类目下已经写好的对比与替代清单。读完这个工具能做什么，接着看它和谁比、有没有更顺手的方案。
开发者工具与 API类工具的对比
- Dify、扣子的对比Dify 和扣子的横向对比：私有化部署、模型自由度、零代码编排、渠道发布，附选型结论。
- n8n、Dify的对比n8n 和 Dify 的横向对比：系统集成、LLM 编排、知识库、自托管成本，附选型结论。
- 扣子、n8n的对比扣子和 n8n 对比：搭建门槛、模型接入、系统集成能力、数据合规与部署方式，附选型结论与组合用法。
编程开发类工具的国内替代
- Cody 国内替代Cody 的差异点是「先检索整个代码库，再回答」。这类需求在存量项目里最强烈：新人上手、跨模块改调用、查某个约定俗成的写法。这份清单给出国内可用的代码库级问答方案。
- Cursor 国内替代Cursor 需要海外网络与订阅。这份清单给出国内可直接使用的 AI 编程替代方案，含整仓改写、代码补全、中文交互三类，并说明迁移成本。
- GitHub Copilot 国内替代GitHub Copilot 需要海外订阅与网络。这份清单给出国内可用的替代方案：IDE 内补全、独立 AI 编辑器、中文注释驱动，并说明各自的迁移成本。
对比结论与替代建议为编辑整理，价格与额度以各工具官网为准。