Щоб відповісти добре, треба знати контекст стосунків, але цей контекст живе в Monday та Airtable, а не в Outlook. Тож люди відповідають наосліп або перемикаються між трьома інструментами, щоб згадати, хто цей клієнт.
Щоб відповісти добре, треба знати контекст стосунків, але цей контекст живе в Monday та Airtable, а не в Outlook. Тож люди відповідають наосліп або перемикаються між трьома інструментами, щоб згадати, хто цей клієнт.
Цей асистент шукає відправника у ваших записах Monday та Airtable і готує відповідь, яка вже знає контекст: відкриту угоду, останнє замовлення, невирішений запит. Чернетка чекає в Outlook із посиланнями на вихідні записи. Ви відповідаєте так, ніби пам'ятаєте кожного клієнта, не виходячи зі скриньки, щоб шукати деталі.
Як він працює
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.
Шукає цього контакту в Monday та Airtable, витягуючи історію взаємодії, угоди та відкриті завдання.
pending
Формує чернетку відповіді, використовуючи отриманий контекст: наприклад, статус очікування замовлення або деталі останньої розмови.
pending
Зберігає чернетку в Outlook із посиланнями на вихідні записи для перевірки автором.
pending
Приклад результату
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.