I colleghi fanno le stesse domande su Slack tutto il giorno, e la risposta è sempre sepolta in un documento che nessuno riesce a trovare. Digita /ask seguito dalla tua domanda e questo comando cerca nella tua knowledge base, poi risponde direttamente nel canale.
sonnet3 giorniSlack APIpgvectorClaudeSupabase
Claude
87ROI
73Scale
$4.6k96Saved
ROI for
README.md
Perché questo subagent
I colleghi fanno le stesse domande su Slack tutto il giorno, e la risposta è sempre sepolta in un documento che nessuno riesce a trovare. Digita /ask seguito dalla tua domanda e questo comando cerca nella tua knowledge base, poi risponde direttamente nel canale.
Ogni risposta riporta al documento sorgente, così le persone possono approfondire o correggere informazioni superate. La risposta compare inline dove tutti la vedono, il che riduce con discrezione le domande ripetute nel tempo.
Come gira
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Calcola l'embedding della query e recupera gli snippet più pertinenti dalla tua knowledge base indicizzata.
pending
Genera una risposta fondata su quegli snippet, con i link ai documenti sorgente.
pending
Risponde inline nel canale, così sia chi chiede sia il team vedono la risposta.
pending
Esempio di output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Answer the slash-command question using only the retrieved KB snippets; include source links, admit gaps.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.