PromptQL

PromptQL: Ваш многопользовательский AI-агент для управления общим контекстом

В современной рабочей среде поддержание актуального контекста часто превращается во «вторую работу», которую никто не хочет выполнять. Информация разбросана по разным каналам: Slack, электронные таблицы, тикеты в CRM и базы данных. PromptQL решает эту проблему, предлагая командам многопользовательский AI-агент, который действует как «общий мозг» для всей компании.

PromptQL — это не просто очередной чат-бот, это интеллектуальная система, которая собирает знания из всех ваших инструментов и делает их доступными для каждого участника команды в режиме реального времени. С PromptQL контекст не устаревает, а накапливается в процессе реальной работы.

Что такое PromptQL?

PromptQL представляет собой многопользовательский AI-агент (multiplayer AI agent), концептуально схожий с Claude или ChatGPT, но с критически важным отличием — наличием общих тредов и единой базы знаний.

Основная задача PromptQL — автоматизировать процесс сбора и актуализации информации. Вы направляете PromptQL на уже имеющийся у вас контекст, и как только вы вносите одно исправление, оно закрепляется в системе навсегда и становится доступным для всех. Больше не нужно переспрашивать коллег или искать информацию в заброшенных Wiki-страницах; PromptQL обеспечивает мгновенный доступ к «коллективному разуму» вашей организации.

Основные характеристики PromptQL

PromptQL обладает уникальным набором возможностей, которые делают его незаменимым инструментом для современных команд:

• Общий мозг и треды: Все участники команды могут взаимодействовать с AI в общих ветках обсуждений, обогащая общую базу знаний.
• Обучение на исправлениях: PromptQL учится каждый раз, когда его корректируют. Если вы укажете агенту на ошибку в источнике данных, он запомнит это и будет использовать правильную информацию в будущем.
• Глубокая интеграция с источниками: Система способна извлекать данные из Slack, Google Docs, тикетов, CRM и таблиц хранилищ данных (Data Warehouse).
• Прозрачность процессов: На каждой задаче PromptQL показывает свою работу — источники, которые он использовал, и предположения, которые сделал.
• Автоматическое создание Wiki: Контекст накапливается на основе реальных задач, превращаясь в цитируемые и структурированные знания.
• Управление областями доступа (Scopes): Гибкая настройка прав позволяет безопасно управлять внешними, конфиденциальными и личными данными.

Как работает PromptQL: От данных к навыкам

Процесс работы с PromptQL построен на принципе «научи один раз — навык получат все».

1. Сбор контекста: PromptQL начинает работу с данными, которые уже разбросаны по вашим инструментам (Slack, документы, CRM, Snowflake, PostHog и др.).
2. Выполнение задач: Когда пользователь задает вопрос или просит выполнить анализ, AI анализирует доступные источники.
3. Корректировка: Если AI делает неверное предположение (например, использует устаревший столбец в базе данных), пользователь вносит правку прямо в потоке работы.
4. Закрепление знаний: Это исправление становится «навыком» или изменением в семантической модели. Теперь PromptQL знает, как правильно, и это знание доступно всей команде.

Как использовать PromptQL

Использование PromptQL интуитивно понятно и интегрировано в привычный рабочий процесс.

Шаг 1: Подключение источников данных

Вы можете подготовить базу знаний для проекта всего за 60 секунд. Просто укажите PromptQL на нужные каналы Slack, документы Google Docs, таблицы в Snowflake или аналитику PostHog. Система просканирует их и создаст начальные Wiki-страницы.

Шаг 2: Создание общих тредов

Вместо того чтобы вести личные переписки с AI, используйте общие треды. Это позволяет коллегам видеть ход рассуждений AI и при необходимости подключаться к обсуждению.

Шаг 3: Обучение системы в реальном времени

Если PromptQL выдает результат, основанный на неверных данных, используйте функцию «Edit» (Редактировать). После внесения правки нажмите «Add to wiki» (Добавить в вики). Теперь это знание задокументировано.

Шаг 4: Управление доступами

Используйте «Scopes» для разделения информации. Вы можете создать отдельные пространства для работы с клиентами, внутренних нужд команды финансов или личных заметок.

Сценарии использования (Use Cases)

PromptQL находит применение в самых разных вертикалях бизнеса, обеспечивая высокую точность и скорость обработки данных.

Финансовые услуги

Трансформация рабочих процессов с данными в сфере FinServe. AI-аналитики помогают быстро консолидировать отчетность и проверять источники доходов.

Здравоохранение

Использование AI-аналитиков для управления рабочими процессами с медицинскими данными, обеспечивая точность и соблюдение протоколов.

Розничная торговля (Retail)

Оптимизация цепочек поставок и анализ поведения покупателей с помощью интеллектуальных ассистентов.

Поддержка клиентов и Customer Success

Пример из практики: Менеджер спрашивает о рисках оттока клиента Acme. PromptQL анализирует использование продукта и тикеты в поддержку. Если выясняется, что негативные отзывы связаны с известным техническим багом, а не с качеством продукта, это знание фиксируется в Wiki, чтобы в будущем не помечать этот паттерн как риск оттока.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В: На каких платформах доступен PromptQL? О: Вы можете скачать PromptQL для Linux (AppImage и .deb), а также установить мобильные приложения из iOS App Store и Google Play.

В: Нужно ли мне вручную обновлять Wiki? О: Нет. PromptQL стимулирует обновление базы знаний прямо в процессе выполнения задач. Когда вы исправляете AI, система сама предлагает обновить соответствующую страницу в Wiki.

В: Как обеспечивается безопасность конфиденциальных данных? О: Система использует механизм областей доступа (Scopes). Вы можете строго разграничить, какая информация доступна внешним партнерам, а какая — только внутренним отделам (например, HR или финансам).

В: Чем PromptQL отличается от обычного чата с AI? О: Основное отличие в многопользовательской среде и сохранении контекста. В PromptQL знания не исчезают после закрытия чата, а становятся частью корпоративной памяти, доступной всей команде.

«Я больше не веду список дел. Не потому, что работы стало меньше, а потому, что единицей работы теперь является не задача в очереди, а тред, который уже находится в движении». — Анушрут Гупта, Applied AI Lead.

PromptQL — это ваш путь к работе в состоянии потока, где данные всегда под рукой, а контекст никогда не теряется.