PromptQL ist ein KI-Tool für Teams, das automatisch geteiltes Wissen aus Chatverläufen in ein vernetztes Wiki aus Fähigkeiten und Informationen organisiert.

Wie strukturiert PromptQL Informationen?

Es extrahiert Schlüsselpunkte aus Unterhaltungen und verknüpft sie zu einem dynamischen Wiki, das als durchsuchbare Wissensdatenbank für Kompetenzen und Erkenntnisse dient.

Für wen ist PromptQL geeignet?

Für Teams und Organisationen, die kollektives Wissen aus Chats, Meetings oder Diskussionen zentralisieren möchten, um die Zusammenarbeit zu verbessern und Wissenssilos zu vermeiden.

Kann PromptQL in bestehende Tools integriert werden?

Ja, es lässt sich in gängige Messaging- und Kollaborationsplattformen einbinden, um Unterhaltungen automatisch zu erfassen und zu strukturieren.

Ist PromptQL sicher für vertrauliche Teamdaten?

Ja, es verwendet Verschlüsselung und Zugriffskontrollen auf Unternehmensniveau, um die Privatsphäre und Sicherheit der Teamdaten zu gewährleisten.

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Was ist PromptQL?

PromptQL ist ein Multiplayer-KI-Agent, der gemeinsam genutzten Kontext aus Thread-Unterhaltungen automatisch in ein vernetztes Wiki aus Fähigkeiten und Wissen organisiert. Es funktioniert ähnlich wie Claude oder ChatGPT, jedoch mit gemeinsamen Threads und einem gemeinsamen Gehirn, sodass Benutzer den Kontext nicht manuell pflegen müssen. Das Tool lernt durch Korrekturen und beginnt mit Kontext, der bereits über Slack, Dokumente, Tickets, CRM und Warehouse-Tabellen verstreut ist. Bei jeder Aufgabe zeigt es seine Arbeit – unter Angabe von Quellen und Annahmen – sodass Korrekturen zu wiederverwendbaren Fähigkeiten, Teamwissen oder semantischen Modelländerungen werden.

Application scenarios

Kundenbetreuung
Maya kann fragen, ob ein Kunde wie Acme ein Abwanderungsrisiko darstellt, und PromptQL analysiert Nutzungsdaten, Stimmung in Support-Tickets und CRM, um Risiken zu identifizieren.
Support-Eskalation
Sam kann Kontext zu wiederkehrenden Exportverzögerungen liefern, den PromptQL lernt und auf zukünftige Abwanderungsbewertungen anwendet.
Umsatzberichterstattung
Dana kann Q1-Umsätze nach Region für eine Vorstandssitzung anfordern, und PromptQL zieht Daten aus Analysetabellen.
Wiki-Befüllung
Maya kann ein Wiki für ein neues Konto wie AcmeCorp anlegen, und PromptQL liest Slack, Google Docs, Snowflake, PostHog und Salesforce CRM, um Wiki-Seiten zu erstellen.
Wissensmanagement
Das Tool erfasst Mehrdeutigkeiten und Konflikte, verhindert Kontextverfall und schlägt Kontextaktualisierungen vor, während die Leute arbeiten.
Team-Zusammenarbeit
Mehrere Benutzer können die KI einmal korrigieren, und diese Korrektur wird zu gemeinsam genutztem Kontext für alle – wiederverwendbare Fähigkeiten wie „Testkonten vom Umsatz ausschließen“.

Core Features

Gemeinsame Threads und Gehirn
PromptQL arbeitet als Multiplayer-KI-Agent mit gemeinsamen Threads und einem gemeinsamen Gehirn, anders als Einzelbenutzer-Tools wie Claude oder ChatGPT.
Automatische Kontextinitialisierung
Es befüllt den gemeinsamen Kontext aus vorhandenen Quellen – Slack, Google Docs, Snowflake, PostHog, Salesforce CRM – in unter 60 Sekunden.
Lernen durch Korrektur
Benutzer korrigieren die KI einmal, und diese Korrektur wird für alle zu einer wiederverwendbaren Fähigkeit, Teamwissen oder semantischen Modelländerung.
Quellentransparenz
Bei jeder Aufgabe zeigt PromptQL seine Arbeit – die Quellen, die es herangezogen hat, und die Annahmen, die es getroffen hat.
Wiki-Erstellung
Das Tool erstellt automatisch Wiki-Seiten aus dem gesammelten Kontext, mit echten Statistiken, die Beiträge in einem Team von 70 zeigen.
Kontextvorschläge
Es schlägt Kontextaktualisierungen vor, während die Leute arbeiten, erfasst neuen Kontext und verknüpft ihn, um Verfall zu verhindern.
Konfliktbehandlung
PromptQL erfasst Mehrdeutigkeiten und Konflikte, sodass Benutzer sie im Arbeitsablauf lösen können.
Plattformübergreifende Integration
Es liest aus Slack, Google Docs, Snowflake (Verbrauchsdaten), PostHog (Produktanalysen) und Salesforce CRM.

Zielgruppe

PromptQL ist für Teams konzipiert, die gemeinsamen Kontext pflegen müssen, ohne manuelle Wiki-Updates. Ideale Rollen sind Kundenbetreuer (z. B. Maya), Support-Agenten (z. B. Sam), Datenanalysten und alle in der Betriebs- oder Umsatzberichterstattung. Es ist für Teams jeder Größe geeignet, mit echten Nutzungsstatistiken aus einem Team von 70, skaliert aber auf größere Organisationen.

Wie verwendet man PromptQL?

Loslegen: Besuchen Sie die PromptQL-Website und klicken Sie auf „Get started“ oder „Book demo“.
App herunterladen: Installieren Sie den Desktop-Client für Mac (Apple Silicon) oder Windows, oder die mobile App aus dem iOS App Store oder Google Play.
Kontext anbinden: Verbinden Sie PromptQL mit Ihren vorhandenen Datenquellen – Slack, Dokumente, Tickets, CRM und Warehouse-Tabellen.
Einmal korrigieren: Wenn die KI eine Annahme trifft, korrigieren Sie sie oder markieren Sie einen Teammitglied, der Bescheid weiß. Die Korrektur wird zu gemeinsamem Kontext.
Wiki nutzen: PromptQL erstellt automatisch Wiki-Seiten aus dem gesammelten Kontext; überprüfen und bearbeiten Sie Beiträge, bevor Sie sie zum Wiki hinzufügen.
Im Arbeitsablauf arbeiten: Stellen Sie Fragen wie „Sind sie ein Abwanderungsrisiko?“ oder „Hole Q1-Umsätze nach Region“, und PromptQL zeigt seine Arbeit mit zitierten Quellen.

Wirkungsbewertung

PromptQL hält sein Versprechen, den „zweiten Job“ der Kontextpflege zu eliminieren. Die Demo zeigt einen realistischen Arbeitsablauf, in dem Maya nach Abwanderungsrisiken fragt, PromptQL mehrere Datenquellen analysiert und Sam korrigierenden Kontext liefert, der zu einer wiederverwendbaren Fähigkeit wird. Die echten Wiki-Beitragsstatistiken eines Teams von 70 deuten darauf hin, dass das Tool aktiv genutzt und effektiv ist. Für Teams, die in verstreuten Slack-Threads und veralteten Wikis ertrinken, bietet PromptQL eine praktische, automatisierte Lösung, die Kontext aus echter Arbeit aufbaut, anstatt in einem manuellen Wiki zu verfallen.

PromptQL