Kolleger stiller de samme spørsmålene i Slack hele dagen, og svaret er alltid begravet i et dokument ingen finner. Skriv /ask etterfulgt av spørsmålet ditt, så søker denne kommandoen i kunnskapsbasen din og svarer rett i kanalen.
sonnet3 dagerSlack APIpgvectorClaudeSupabase
Claude
87ROI
73Scale
$4.6k96Saved
ROI for
README.md
Hvorfor denne subagenten
Kolleger stiller de samme spørsmålene i Slack hele dagen, og svaret er alltid begravet i et dokument ingen finner. Skriv /ask etterfulgt av spørsmålet ditt, så søker denne kommandoen i kunnskapsbasen din og svarer rett i kanalen.
Hvert svar lenker tilbake til kildedokumentet, så folk kan grave dypere eller rette opp utdatert informasjon. Svaret dukker opp inline der alle ser det, noe som stille kutter de gjentatte spørsmålene over tid.
Slik kjører den
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.
Lager en embedding av spørringen og henter de mest relevante utdragene fra den indekserte kunnskapsbasen din.
pending
Genererer et svar forankret i de utdragene med lenker til kildedokumentene.
pending
Svarer inline i kanalen, så både den som spør og teamet ser svaret.
pending
Eksempel på 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.