Dobra odpowiedź wymaga znajomości relacji, ale ten kontekst znajduje się w Monday i Airtable, nie w Outlooku. Ludzie odpisują więc po omacku albo przeskakują między trzema narzędziami, żeby przypomnieć sobie, kim w ogóle jest ten klient.
Dobra odpowiedź wymaga znajomości relacji, ale ten kontekst znajduje się w Monday i Airtable, nie w Outlooku. Ludzie odpisują więc po omacku albo przeskakują między trzema narzędziami, żeby przypomnieć sobie, kim w ogóle jest ten klient.
Ten asystent wyszukuje nadawcę w Twoich rekordach Monday i Airtable i przygotowuje odpowiedź, która już zna kontekst: otwartą transakcję, ostatnie zamówienie, nierozwiązane zgłoszenie. Szkic czeka w Outlooku wraz z podlinkowanymi rekordami źródłowymi. Odpowiadasz tak, jakbyś pamiętał każde konto — bez wychodzenia ze skrzynki, żeby cokolwiek wygrzebywać.
Jak działa
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.
Wyszukiwanie danych kontaktu w Monday i Airtable w celu uzyskania historii, deali i otwartych zadań.
pending
Generowanie odpowiedzi wykorzystującej pobrany kontekst, np. oczekujące zamówienie lub ostatnią rozmowę.
pending
Zapisywanie szkicu w Outlooku z powiązanymi rekordami źródłowymi do przeglądu przez użytkownika.
pending
Przykładowe wyjście
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
For an incoming email, pull the sender's records from Monday and Airtable and draft a reply that references their current context.
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.