共享線程與共享脈絡
團隊在共享 AI 線程中協作,而不是各自分散在不同聊天紀錄裡。PromptQL 會讓工作空間中的每個人都能取得相同脈絡,讓下一位接手的人不必從頭開始。
PromptQL 是一個供團隊使用的多人 AI 工作空間,專為想要共享脈絡而不是孤立聊天紀錄的團隊打造。這項產品被定位為團隊大腦,協助大家在共享的 AI 線程中工作、用來源與假設展現工作內容,並把有用的脈絡轉成可供他人重用的 wiki 更新。
網站將 PromptQL 定位於脈絡分散在多個系統、而人們總是不斷重複解釋同樣事情的情境。它先從 Slack、文件、工單、CRM 與資料倉儲表格等工具中的既有資訊出發,再把工作過程中的修正轉成附來源的知識、可重用技能與語意模型變更。
團隊在共享 AI 線程中協作,而不是各自分散在不同聊天紀錄裡。PromptQL 會讓工作空間中的每個人都能取得相同脈絡,讓下一位接手的人不必從頭開始。
PromptQL 會從工作流程中的修正學習。首頁說明修正會保留給所有人,並成為可重用的技能、團隊知識或語意模型變更。
在每個任務中,PromptQL 會顯示所使用的來源與做出的假設。首頁也描述了附來源、受範圍限制的知識,並具備版本歷史與編輯控管。
PromptQL 會從散落在 Slack、文件、工單、CRM 與資料倉儲表格中的脈絡開始。它可以找出模糊之處、向隊友詢問缺少的脈絡,並把結果轉成 wiki 更新。
定價採用以 Operational Language Units 為基礎的用量計費。定價頁面說 OLUs 會將 token 類型與模型標準化,包含基礎架構與 sandbox 主機成本,並提供逐步使用量明細。
平台支援每個線程選擇模型,並提到開放權重與專有模型。定價頁面列出的企業功能包含 SSO、私有網路、專屬 VPC/BYOC、稽核軌跡與細緻權限控管。
客戶成功或帳戶團隊可以詢問某個帳戶是否有風險,整合使用量與工單訊號,並保留重複模式背後的原因,讓團隊不必一再重新學習同一個問題。
營收、營運或財務團隊可以釐清某個指標應該來自哪裡,記錄正確的單一事實來源,並標記過時假設,讓後續線程使用更新後的語意模型。
支援、產品與工程團隊可以透過找出知道答案的隊友,來解決缺少脈絡的問題,然後把答案轉成附來源的 wiki 更新,供未來會話使用。
行銷與其他高度依賴知識的團隊可以把 PromptQL 當作重複性需求的起點,讓工作從一個線程開始,而不是從獨立的工單與後續追蹤佇列開始。
PromptQL 是一個多人 AI 工作空間,讓團隊能在共享線程中協作,並把產生的脈絡轉為建議的 wiki 編輯。網站將其描述為團隊 AI 工作的共享大腦。
定價頁面說 PromptQL 以 Operational Language Units(OLUs)衡量使用量,這是一種將不同類型的 token 與模型整合成單一計費單位的標準化單位。
可以。定價頁面說你可以按線程切換模型,甚至在同一線程中途切換。頁面也指出 PromptQL 可使用其模型陣容中的所有模型,而且會持續擴充。
網站首頁說 PromptQL 會從已分散在 Slack、文件、工單、CRM 與資料倉儲表格中的脈絡出發,而示範頁面則強調語意層與工具 schema 等挑戰。
PromptQL 被定位為適合團隊使用的產品,支援共享 AI 線程、wiki 更新與範圍受控的存取權限。所提供的公開頁面並未明確說明團隊規模限制或部署設定。
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