Колеги цілий день ставлять у Slack одні й ті самі питання, а відповідь завжди закопана в доці, яку ніхто не може знайти. Введіть /ask і своє питання — ця команда шукає по вашій базі знань і відповідає прямо в каналі.
sonnet3 дніSlack APIpgvectorClaudeSupabase
Claude
87ROI
73Scale
$4.6k96Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Колеги цілий день ставлять у Slack одні й ті самі питання, а відповідь завжди закопана в доці, яку ніхто не може знайти. Введіть /ask і своє питання — ця команда шукає по вашій базі знань і відповідає прямо в каналі.
Кожна відповідь містить посилання на документ-джерело, тож можна заглибитися або виправити застарілу інформацію. Відповідь з'являється прямо в чаті, де її бачать усі, — і це поступово зменшує кількість повторних питань.
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.
Інтегруйте запит та знаходьте найрелевантніші фрагменти з вашої індексованої бази знань.
pending
Генеруйте відповідь, спираючись на ці фрагменти, з посиланнями на документацію.
pending
Відповідайте прямо в каналі, щоб і запитуючий, і вся команда бачили відповідь.
pending
Приклад результату
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.