# Docs

- [What is Ovidens](/docs): Ovidens is where your whole team does its analytics at speed with AI, with every logic block configurable, auditable, and versioned, and no infrastructure to manage.
- [Administration](/docs/administration): Manage your Ovidens workspace in one place - members and roles, where the record of who did what lives, and your usage against your plan.
- [Audits](/docs/administration/audit-trail): The Audit Analytics app - the admin-only surface that shows who changed what and when across your workspace, with backlinks to the changed resource.
- [Connected systems](/docs/administration/connected-systems): What a connected system is, how an admin issues and manages its API credential on the API credentials tab of the Access page, what its access options mean, and where its activity shows up.
- [Build with Vera](/docs/analytical-apps/build-with-vera): Build and maintain your pipeline, knowledge base and Visualisation in a continuing conversation with Vera.
- [Export and import an app](/docs/analytical-apps/export-import): Download an analytical app as a portable bundle file and import it into another workspace - what travels with it, what does not, and when to use it.
- [Knowledge Base](/docs/analytical-apps/knowledge-base): The Knowledge Base keeps notes, documents, and context about your data and your app. Vera can consult it or help you write it during a conversation.
- [Analytical apps overview](/docs/analytical-apps/overview): An analytic app shapes data and presents it in a Visualisation your team works in. Learn its three parts, the build loop, and how Vera can set the whole thing up for you.
- [Analytic app data](/docs/analytical-apps/pipeline/analytic-data): An analytic-app-data node imports the result of a node from another of your analytic apps into this pipeline. Choose the source app, the node to import, and optionally which columns.
- [Datasets](/docs/analytical-apps/pipeline/datasets): A dataset node is an input table you fill with your own data. Learn how to define columns and types, import a CSV or Excel file, and edit data by hand.
- [Indicator data](/docs/analytical-apps/pipeline/indicator-data): An indicator-data node pulls metrics from one of your indicator apps into this pipeline. Choose the source app, indicators, period range, and dimension filters.
- [Pipeline overview](/docs/analytical-apps/pipeline/overview): The Data Pipeline is the set of steps that shape your raw data into the results your Visualisation uses. Learn about nodes, connections, running, and run history.
- [SQL nodes](/docs/analytical-apps/pipeline/sql-nodes): A SQL node transforms data by reading from earlier nodes with a query. You do not need to know SQL; Vera writes the query from a plain-language description.
- [Validation results](/docs/analytical-apps/pipeline/validation): The validations you configure on a dataset node are executed on every run and published as two nodes you can query - one listing every rule, one listing every failing row.
- [Skills & the AI widget](/docs/analytical-apps/skills): Package a reusable, app-specific AI task once and hand it to end users as a one-click AI widget and to your own AI tools as an MCP prompt.
- [Visualisation](/docs/analytical-apps/visualisation): The Visualisation is where your team works with a finished analytic app - reading results, filtering, entering data, running it, and downloading data. Learn the widgets and how to build it.
- [Was ist Ovidens](/docs/de): Ovidens ist der Ort, an dem Ihr gesamtes Team seine Analytik mit KI in hohem Tempo betreibt, wobei jeder Logikbaustein konfigurierbar, prüfbar und versioniert bleibt und keine Infrastruktur zu verwalten ist.
- [Administration](/docs/de/administration): Verwalten Sie Ihren Ovidens-Workspace an einem Ort - Mitglieder und Rollen, wo die Aufzeichnung darüber liegt, wer was getan hat, und Ihre Nutzung im Verhältnis zu Ihrem Tarif.
- [Audits](/docs/de/administration/audit-trail): Die App Audit Analytics - die nur für Admins zugängliche Ansicht, die zeigt, wer was wann in Ihrem Workspace geändert hat, mit Rücklinks zur geänderten Ressource.
- [Verbundene Systeme](/docs/de/administration/connected-systems): Was ein verbundenes System ist, wie ein Admin dessen API-Zugangsdaten auf dem Tab API-Zugangsdaten der Seite Zugriff ausstellt und verwaltet, was die Zugriffsoptionen bedeuten und wo die Aktivität sichtbar wird.
- [Mit Vera erstellen](/docs/de/analytical-apps/build-with-vera): Erstellen und pflegen Sie Datenpipeline, Wissensdatenbank und Visualisierung im fortlaufenden Gespräch mit Vera.
- [App exportieren und importieren](/docs/de/analytical-apps/export-import): Eine Analyse-App als portables Bundle herunterladen und in einen anderen Workspace importieren - was mitwandert, was nicht, und wann sich das lohnt.
- [Wissensdatenbank](/docs/de/analytical-apps/knowledge-base): Die Wissensdatenbank bewahrt Notizen, Dokumente und Kontext zu Ihren Daten und Ihrer App auf. Vera kann sie lesen oder Ihnen im Gespräch beim Schreiben helfen.
- [Übersicht über Analyse-Apps](/docs/de/analytical-apps/overview): Eine Analyse-App formt Daten und stellt sie in einer Visualisierung dar, in der Ihr Team arbeitet. Lernen Sie ihre drei Bestandteile, den Aufbauzyklus und wie Vera das Ganze für Sie einrichten kann.
- [Analyse-App-Daten](/docs/de/analytical-apps/pipeline/analytic-data): Ein Analyse-App-Daten-Knoten importiert das Ergebnis eines Knotens aus einer anderen Ihrer Analyse-Apps in diese Pipeline. Wählen Sie die Quell-App, den zu importierenden Knoten und optional, welche Spalten.
- [Datensätze](/docs/de/analytical-apps/pipeline/datasets): Ein Datensatz-Knoten ist eine Eingabetabelle, die Sie mit Ihren eigenen Daten füllen. Erfahren Sie, wie Sie Spalten und Typen definieren, eine CSV- oder Excel-Datei importieren und Daten von Hand bearbeiten.
- [Indikatordaten](/docs/de/analytical-apps/pipeline/indicator-data): Ein Indikatordaten-Knoten zieht Kennzahlen aus einer Ihrer Indikator-Apps in diese Pipeline. Wählen Sie die Quell-App, die Indikatoren, den Periodenbereich und die Dimensionsfilter.
- [Pipeline-Übersicht](/docs/de/analytical-apps/pipeline/overview): Die Datenpipeline ist die Abfolge von Schritten, die Ihre Rohdaten zu den Ergebnissen formen, die Ihre Visualisierung verwendet. Erfahren Sie mehr über Knoten, Verbindungen, das Ausführen und den Ausführungsverlauf.
- [SQL-Knoten](/docs/de/analytical-apps/pipeline/sql-nodes): Ein SQL-Knoten transformiert Daten, indem er mit einer Abfrage aus früheren Knoten liest. Sie müssen kein SQL beherrschen; Vera schreibt die Abfrage aus einer Beschreibung in einfacher Sprache.
- [Validierungsergebnisse](/docs/de/analytical-apps/pipeline/validation): Die an einem Dataset-Knoten konfigurierten Validierungen werden bei jedem Lauf ausgeführt und als zwei abfragbare Knoten veröffentlicht - einer listet jede Regel, einer jede fehlerhafte Zeile.
- [Skills & das KI-Widget](/docs/de/analytical-apps/skills): Verpacken Sie eine wiederverwendbare, app-spezifische KI-Aufgabe einmal und stellen Sie sie Endnutzern als KI-Widget mit einem Klick sowie Ihren eigenen KI-Werkzeugen als MCP-Prompt bereit.
- [Visualisierung](/docs/de/analytical-apps/visualisation): Die Visualisierung ist der Ort, an dem Ihr Team mit einer fertigen Analyse-App arbeitet - Ergebnisse lesen, filtern, Daten eingeben, ausführen und Daten herunterladen. Lernen Sie die Widgets kennen und wie Sie sie aufbauen.
- [Mit Vera erstellen](/docs/de/indicator-apps/build-with-vera): Erstellen, ändern und verstehen Sie Kennzahlen, Dimensionen und Berechnungen im fortlaufenden Gespräch mit Vera.
- [Konsistenzprüfungen](/docs/de/indicator-apps/checks): Eine Konsistenzprüfung sichert eine Beziehung zwischen Datenpunkten - eine Aufschlüsselung, die eine Summe ergeben muss, ein Teil, der das Ganze nicht überschreiten darf - und blockiert die Freigabe eines Berichtszeitraums, bis sie erfüllt ist.
- [Erfassungsübersicht](/docs/de/indicator-apps/collection-overview): Die Erfassungsübersicht ist eine integrierte Zusammenfassung einer Indikator-App - Vollständigkeit, Mitwirkende, Lücken und Trends - erzeugt aus Ihren Daten, ohne dass etwas einzurichten ist.
- [Erhebungsrunden](/docs/de/indicator-apps/collection-rounds): Erfassen Sie die Zahlen einer Indikator-App bei namentlich bekannten Personen - benennen Sie die Einheiten, von denen berichtet wird, legen Sie fest, wer für jede verantwortlich ist, definieren Sie, was eine Runde abfragt, und genehmigen oder retournieren Sie jede Antwort.
- [Daten](/docs/de/indicator-apps/data): Der Tab Daten zeigt den Datensatz eines Datenpunkts - was er ist und jede für ihn erfasste Zahl im Zeitverlauf -, damit Sie eine Zahl lesen und korrigieren können, ohne ein Formular zu öffnen.
- [Weitere Dimensionen](/docs/de/indicator-apps/dimensions/other-dimensions): Eine Dimension schlüsselt eine Metrik auf, zum Beispiel nach Region oder Standort, sodass Sie einen Wert pro Mitglied erfassen. Lernen Sie Mitglieder, Ebenen und das Zuweisen einer Dimension zu einem Indikator kennen.
- [Zeitdimension](/docs/de/indicator-apps/dimensions/time): Jeder Indikator wird Periode für Periode verfolgt. Lernen Sie, wie Sie das Erfassungsintervall wählen, wie Perioden beim Erfassen und Betrachten von Werten funktionieren und wie Zeitraster zusammenhängen.
- [Gruppen](/docs/de/indicator-apps/groups): Eine Gruppe ist ein optionales Label, das Indikatoren in Abschnitte gliedert, damit eine lange Liste übersichtlich bleibt. Lernen Sie, wie Sie eine Gruppe erstellen und Indikatoren hinein- und herausbewegen.
- [Formel-Indikator](/docs/de/indicator-apps/indicators/formula): Ein Formel-Indikator wird für Sie aus anderen Indikatoren ermittelt, für jede Periode und jedes Dimensionsmitglied. Lernen Sie, wie Sie eine Berechnung aufbauen, was jede Funktion tut, die Granularitätsregeln und was bei fehlenden Werten passiert.
- [Eingabe-Indikatoren](/docs/de/indicator-apps/indicators/input): Eingabe-Indikatoren sind die Kennzahlen, die Sie von Hand erfassen, ein Wert pro Periode. Lernen Sie die fünf Typen (numerisch, Text, boolesch, Auswahl, Datei), ihre gemeinsamen Einstellungen und welche davon Formeln verwenden können.
- [Übersicht über Indikator-Apps](/docs/de/indicator-apps/overview): Eine Indikator-App sammelt und verfolgt Metriken im Zeitverlauf. Lernen Sie ihre Bausteine kennen - Indikatoren, Dimensionen und Gruppen - und wie Vera sie für Sie einrichten kann.
- [Die generierte Pipeline](/docs/de/indicator-apps/pipeline): Jede Indikator-App erzeugt aus ihrer eigenen Konfiguration eine SQL-Pipeline. Lesen Sie jeden Schritt vollständig, sehen Sie die Zeilen, die er erzeugt hat - und sehen Sie, welche erfassten Werte nicht mehr zu der Struktur passen, gegen die sie erfasst wurden.
- [Eine Erhebungsrunde beantworten](/docs/de/indicator-apps/questionnaire): Der Fragebogen ist das geführte Formular, das Sie aus einer Erhebungsrunde heraus öffnen - Abschnitt für Abschnitt, mit Vollständigkeit, Vorjahreswert und Kommentaren genau dort, wo Sie sie brauchen.
- [KI-Transparenz](/docs/de/infrastructure/ai-transparency): Wie KI in Ovidens funktioniert - die Modelle und der Anbieter hinter Vera, welche Daten sie erreichen, die menschliche Aufsicht und die Kontrollen, und wie sich das auf den EU AI Act abbildet. Informativ, keine Rechtsberatung.
- [Unterauftragsverarbeiter und KI-Daten](/docs/de/infrastructure/sub-processors): Die Unterauftragsverarbeiter für KI und Kern-Hosting, die Ovidens zur Verarbeitung von Kundendaten nutzt, wo diese Daten verarbeitet werden, die Kein-Training-Aussage und wie man einen Auftragsverarbeitungsvertrag anfordert. Informativ, keine Rechtsberatung.
- [Integrationen](/docs/de/integrations): Die zwei Wege, auf denen andere Software mit Ihrem Workspace arbeitet - eine KI-Assistenz im Namen einer Person oder ein unbeaufsichtigtes System auf eigene Rechnung - und wie Sie zwischen ihnen wählen.
- [Zugangsdaten](/docs/de/integrations/api/credentials): Wie ein Admin die API-Zugangsdaten ausstellt und verwaltet, mit denen sich ein verbundenes System anmeldet, auf dem Tab API-Zugangsdaten der Seite Zugriff, was die Zugriffsoptionen bedeuten und wo die Aktivität sichtbar wird.
- [Automation API](/docs/de/integrations/api/overview): How to connect an unattended system to an Ovidens workspace - mint a token, push a CSV, run a pipeline and pull the result.
- [Validate and apply the staged CSV (asynchronous; poll the import for the outcome)](/docs/de/integrations/api/reference/commit-import)
- [Generate an output node's result as CSV (asynchronous; poll the export)](/docs/de/integrations/api/reference/create-export)
- [Stage a CSV import and mint its upload URL](/docs/de/integrations/api/reference/create-import)
- [One app with its inbound and outbound port counts](/docs/de/integrations/api/reference/get-app)
- [Redirect to the human integration guide](/docs/de/integrations/api/reference/get-docs-redirect)
- [One export's status and a short-lived download URL once it is ready](/docs/de/integrations/api/reference/get-export)
- [One staged import's status and outcome, with a fresh upload URL while staging](/docs/de/integrations/api/reference/get-import)
- [A short-lived download URL for the failed import's full error report](/docs/de/integrations/api/reference/get-import-errors)
- [The machine contract for this API, generated from the live route schemas](/docs/de/integrations/api/reference/get-open-api-document)
- [Protected-resource metadata for the automation API](/docs/de/integrations/api/reference/get-protected-resource-metadata)
- [One run's status, per-node outcomes and failure summary](/docs/de/integrations/api/reference/get-run)
- [The calling credential's identity, workspace, effective and granted scopes](/docs/de/integrations/api/reference/get-whoami)
- [List the workspace's apps](/docs/de/integrations/api/reference/list-apps)
- [The app's dataset nodes and their declared column schemas](/docs/de/integrations/api/reference/list-datasets)
- [The app's output nodes from its latest successful published run](/docs/de/integrations/api/reference/list-outputs)
- [The app's run history, newest first](/docs/de/integrations/api/reference/list-runs)
- [All operations](/docs/de/integrations/api/reference/overview): Every operation of the Automation API, generated from its published contract.
- [Run the app's pipeline (asynchronous; poll the run for the outcome)](/docs/de/integrations/api/reference/start-run)
- [Eigene KI verbinden](/docs/de/integrations/mcp): Verbinden Sie Ihre eigene KI, etwa Claude, per MCP mit Ihrem Ovidens-Workspace - ein Admin gibt externe KI für Sie frei, Sie passen Ihre eigenen KI-Einstellungen an und fügen dann die Connector-URL des Workspace in Ihrer KI hinzu.
- [Objekt-IDs und KI-Agenten](/docs/de/integrations/object-ids): Kopieren Sie die ID eines Widgets, einer Seite, eines Knotens oder eines anderen Objekts in Ovidens und geben Sie sie Ihrer KI - sie liest genau dieses Objekt, wie es eingerichtet ist und was es zeigt, in einem Schritt.
- [Marketplace](/docs/de/marketplace): Fertige App-Vorlagen durchsuchen und eine davon in Ihren Workspace installieren - was Sie erhalten, was mit Beispiel- und Referenzdaten passiert und wie Aktualisierungen funktionieren.
- [Apps](/docs/de/overview/apps): Eine App ist ein in sich geschlossenes Zuhause für eine Analyse. Erfahren Sie den Unterschied zwischen Analyse- und Indikator-Apps, wie der Zyklus aus Entwurf und Veröffentlichung funktioniert und wie Sie eine App erstellen, archivieren, exportieren und importieren.
- [Erhebung-Apps im Überblick](/docs/de/survey-apps/overview): Eine Erhebung-App sammelt Antworten von Personen ohne Ovidens-Konto. So bauen, veröffentlichen und teilen Sie ein Formular - und so landen die Antworten in Ihrem Workspace.
- [Antworten lesen](/docs/de/survey-apps/responses): Die Antworten einer Erhebung lesen - die generierte Übersicht, die Einzelansicht, Antworten löschen und die Antworten in einer Analyse-App verwenden.
- [Mit Vera interagieren](/docs/de/tips/interact-with-vera): Stellen Sie Fragen und erstellen oder pflegen Sie Ihre Apps im fortlaufenden Gespräch mit Vera. Erfahren Sie mehr über Rückfragen, Werkzeuge und KI-Verbrauch.
- [Tastaturkürzel](/docs/de/tips/keyboard-shortcuts): Ovidens hat Tastaturkürzel, die überall funktionieren (Suchen und Apps wechseln, Seitenleiste umschalten, Hilfe), und einen umfassenderen Satz für die Editoren - und jedes davon lässt sich in den Einstellungen ändern.
- [Suche](/docs/de/tips/search): Die Suche bringt Sie direkt zu jeder App, jedem Indikator oder Knoten, und die Dokumentationssuche findet jede Seite. Erfahren Sie, wie Sie jede öffnen und die Knotensuche auf der Pipeline-Arbeitsfläche nutzen.
- [Die Dokumentation mit einem KI-Assistenten nutzen](/docs/de/tips/use-the-docs-with-ai): Jede Seite dieser Dokumentation gibt es als reines Markdown und die ganze Website als eine Datei, sodass Sie eine Anleitung oder alle zusammen an einen KI-Assistenten übergeben und in eigenen Worten Fragen stellen können.
- [Build with Vera](/docs/indicator-apps/build-with-vera): Create, change and understand indicators, dimensions and calculations in a continuing conversation with Vera.
- [Consistency checks](/docs/indicator-apps/checks): A consistency check guards a relationship between datapoints - a breakdown that must sum to a total, a part that cannot exceed the whole - and blocks approval of a reporting period until it holds.
- [Collection Overview](/docs/indicator-apps/collection-overview): Collection Overview is a built-in summary of an indicator app - completeness, contributors, gaps, and trends - generated from your data with nothing to set up.
- [Collection rounds](/docs/indicator-apps/collection-rounds): Collect an indicator app's figures from named people - name the units you report from, say who is responsible for each one, define what a round asks for, and approve or send back each answer.
- [Data](/docs/indicator-apps/data): The Data tab is one datapoint's record - what it is, and every figure collected for it over time - so you can read and correct a number without opening a form.
- [Other dimensions](/docs/indicator-apps/dimensions/other-dimensions): A dimension breaks a metric down, for example by region or site, so you collect one value per member. Learn about members, levels, and assigning a dimension to an indicator.
- [Time dimension](/docs/indicator-apps/dimensions/time): Every indicator is tracked period by period. Learn how to choose the collection interval, how periods work for collecting and viewing values, and how time grains relate.
- [Groups](/docs/indicator-apps/groups): A group is an optional label that organises indicators into sections so a long list stays tidy. Learn how to create one and move indicators in and out.
- [Formula indicator](/docs/indicator-apps/indicators/formula): A formula indicator is worked out for you from other indicators, for every period and dimension member. Learn how to build a calculation, what each function does, the grain rules, and what happens when a value is missing.
- [Input indicators](/docs/indicator-apps/indicators/input): Input indicators are the metrics you collect by hand, one value per period. Learn the five types (numeric, text, boolean, select, file), their shared settings, and which ones formulas can use.
- [Indicator apps overview](/docs/indicator-apps/overview): An indicator app collects and tracks metrics over time. Learn its building blocks, indicators, dimensions, and groups, and how Vera can set it up for you.
- [The generated pipeline](/docs/indicator-apps/pipeline): Every indicator app generates a SQL pipeline from its own configuration. Read any step in full, see the rows it produced, and see which collected values no longer fit the structure they were collected against.
- [Answering a round](/docs/indicator-apps/questionnaire): The questionnaire is the guided form you open from a collection round - one section at a time, with completeness, last year's number, and comments right where you need them.
- [AI transparency](/docs/infrastructure/ai-transparency): How AI works in Ovidens - the models and provider behind Vera, what data reaches them, the human oversight and controls in place, and how this maps to the EU AI Act. Informational, not legal advice.
- [Sub-processors and AI data](/docs/infrastructure/sub-processors): The AI and core hosting sub-processors Ovidens uses to process customer data, where that data is processed, the no-training statement, and how to request a Data Processing Agreement. Informational, not legal advice.
- [Integrations](/docs/integrations): The two ways other software works with your workspace - an AI assistant acting as a person, or an unattended system acting on its own - and how to choose between them.
- [Credentials](/docs/integrations/api/credentials): How an admin issues and manages the API credential a connected system signs in with, on the API credentials tab of the Access page, what its access options mean, and where its activity shows up.
- [Automation API](/docs/integrations/api/overview): How to connect an unattended system to an Ovidens workspace - mint a token, push a CSV, run a pipeline and pull the result.
- [Validate and apply the staged CSV (asynchronous; poll the import for the outcome)](/docs/integrations/api/reference/commit-import)
- [Generate an output node's result as CSV (asynchronous; poll the export)](/docs/integrations/api/reference/create-export)
- [Stage a CSV import and mint its upload URL](/docs/integrations/api/reference/create-import)
- [One app with its inbound and outbound port counts](/docs/integrations/api/reference/get-app)
- [Redirect to the human integration guide](/docs/integrations/api/reference/get-docs-redirect)
- [One export's status and a short-lived download URL once it is ready](/docs/integrations/api/reference/get-export)
- [One staged import's status and outcome, with a fresh upload URL while staging](/docs/integrations/api/reference/get-import)
- [A short-lived download URL for the failed import's full error report](/docs/integrations/api/reference/get-import-errors)
- [The machine contract for this API, generated from the live route schemas](/docs/integrations/api/reference/get-open-api-document)
- [Protected-resource metadata for the automation API](/docs/integrations/api/reference/get-protected-resource-metadata)
- [One run's status, per-node outcomes and failure summary](/docs/integrations/api/reference/get-run)
- [The calling credential's identity, workspace, effective and granted scopes](/docs/integrations/api/reference/get-whoami)
- [List the workspace's apps](/docs/integrations/api/reference/list-apps)
- [The app's dataset nodes and their declared column schemas](/docs/integrations/api/reference/list-datasets)
- [The app's output nodes from its latest successful published run](/docs/integrations/api/reference/list-outputs)
- [The app's run history, newest first](/docs/integrations/api/reference/list-runs)
- [All operations](/docs/integrations/api/reference/overview): Every operation of the Automation API, generated from its published contract.
- [Run the app's pipeline (asynchronous; poll the run for the outcome)](/docs/integrations/api/reference/start-run)
- [Connect your own AI](/docs/integrations/mcp): Connect your own AI, such as Claude, to your Ovidens workspace via MCP - an admin enables external AI for you, you tune your own AI settings, then add the workspace connector URL in your AI.
- [Object IDs and AI agents](/docs/integrations/object-ids): Copy the ID of a widget, a page, a node or any other object in Ovidens and hand it to your AI - it reads exactly that object, how it is set up and what it shows, in one step.
- [Marketplace](/docs/marketplace): Browse ready-made app templates and install one into your workspace - what you get, what happens to the sample and reference data, and how updates work.
- [Apps](/docs/overview/apps): An app is a self-contained home for one analysis. Learn the difference between analytic and indicator apps, how the draft-and-publish cycle works, and how to create, archive, export, and import one.
- [Survey apps overview](/docs/survey-apps/overview): A survey app collects answers from people who have no Ovidens account. Learn how a form is built, published, and shared, and where the answers land.
- [Reading responses](/docs/survey-apps/responses): Read a survey's answers - the generated Summary dashboard, the individual grid, deleting a response, and using the answers in an analytics app.
- [Interact with Vera](/docs/tips/interact-with-vera): Ask questions and build or maintain your apps in a continuing conversation with Vera. Learn about follow-ups, clarification, tools and AI usage.
- [Keyboard shortcuts](/docs/tips/keyboard-shortcuts): Ovidens has keyboard shortcuts that work anywhere (search and switch apps, toggle the sidebar, help) and a fuller set for the app editors - and you can change any of them from Settings.
- [Search](/docs/tips/search): Search jumps you straight to any app, indicator, or node, and the docs search finds any page. Learn how to open each and the node search on the pipeline canvas.
- [Use the docs with an AI assistant](/docs/tips/use-the-docs-with-ai): Every page of these docs is available as plain Markdown, and the whole site as one file, so you can hand a guide, or all of them, to an AI assistant and ask it questions in your own words.