¿Cómo organiza la información PromptQL?

Extrae puntos clave de conversaciones en hilos y los vincula en una wiki dinámica, creando una base de conocimientos buscable con habilidades e información relevante.

¿Quién puede beneficiarse de usar PromptQL?

Equipos y organizaciones que deseen centralizar el conocimiento colectivo de chats, reuniones o discusiones para mejorar la colaboración y reducir los silos de información.

¿PromptQL se integra con herramientas existentes?

Sí, se integra con plataformas populares de mensajería y colaboración para capturar y estructurar conversaciones automáticamente.

¿Es seguro PromptQL para datos sensibles del equipo?

Sí, utiliza cifrado de nivel empresarial y controles de acceso para garantizar que los datos del equipo permanezcan privados y seguros.

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¿Qué es PromptQL?

PromptQL es un agente de IA multijugador que organiza automáticamente el contexto compartido de conversaciones en hilos, creando una wiki interconectada de habilidades y conocimientos. Funciona como Claude o ChatGPT, pero con hilos compartidos y un cerebro compartido, eliminando la necesidad de que los usuarios mantengan el contexto manualmente. La herramienta aprende al ser corregida, partiendo del contexto ya disperso en Slack, documentos, tickets, CRM y tablas de almacenes de datos. Muestra su trabajo en cada tarea, citando fuentes y suposiciones, para que las correcciones se conviertan en habilidades reutilizables, conocimiento del equipo o cambios en el modelo semántico.

Application scenarios

Éxito del cliente
Maya puede preguntar si un cliente como Acme corre riesgo de abandono, y PromptQL analiza datos de uso, sentimiento de tickets de soporte y CRM para identificar riesgos.
Escalamiento de soporte
Sam puede proporcionar contexto sobre retrasos recurrentes en exportaciones, que PromptQL aprende y aplica a futuras evaluaciones de abandono.
Informes de ingresos
Dana puede solicitar ingresos del primer trimestre por región para una presentación ejecutiva, y PromptQL extrae datos de tablas analíticas.
Siembra de wiki
Maya puede sembrar una wiki para una nueva cuenta como AcmeCorp, y PromptQL lee Slack, Google Docs, Snowflake, PostHog y Salesforce CRM para crear páginas de wiki.
Gestión del conocimiento
La herramienta captura ambigüedades y conflictos, evita la degradación del contexto y sugiere actualizaciones de contexto mientras las personas trabajan.
Colaboración en equipo
Varios usuarios pueden corregir la IA una vez, y esa corrección se convierte en contexto compartido para todos, como habilidades reutilizables como "excluir cuentas de prueba de los ingresos".

Core Features

Hilos y cerebro compartidos
PromptQL opera como un agente de IA multijugador con hilos compartidos y un cerebro compartido, a diferencia de herramientas de un solo usuario como Claude o ChatGPT.
Inicio automático de contexto
Siembra contexto compartido desde fuentes existentes (Slack, Google Docs, Snowflake, PostHog, Salesforce CRM) en menos de 60 segundos.
Aprende con correcciones
Los usuarios corrigen la IA una vez, y esa corrección se convierte en una habilidad reutilizable, conocimiento del equipo o cambio en el modelo semántico para todos.
Transparencia de fuentes
En cada tarea, PromptQL muestra su trabajo: las fuentes que consultó y las suposiciones que hizo.
Creación de wiki
La herramienta crea automáticamente páginas de wiki a partir del contexto que recopila, con estadísticas reales que muestran las contribuciones de un equipo de 70 personas.
Sugerencia de contexto
Sugiere actualizaciones de contexto mientras las personas trabajan, capturando nuevo contexto y vinculándolo para evitar la degradación.
Gestión de conflictos
PromptQL captura ambigüedades y conflictos, permitiendo a los usuarios resolverlos en el flujo de trabajo.
Integración multiplataforma
Lee desde Slack, Google Docs, Snowflake (datos de consumo), PostHog (analítica de producto) y Salesforce CRM.

Usuarios objetivo

PromptQL está diseñado para equipos que necesitan mantener contexto compartido sin actualizaciones manuales de wiki. Los roles ideales incluyen gerentes de éxito del cliente (como Maya), agentes de soporte (como Sam), analistas de datos y cualquier persona en operaciones o informes de ingresos. Beneficia a equipos de cualquier tamaño, con estadísticas de uso real de un equipo de 70 personas, pero escala a organizaciones más grandes.

¿Cómo usar PromptQL?

Comienza: Visita el sitio web de PromptQL y haz clic en "Comenzar" o "Reservar demo".
Descarga la app: Instala el cliente de escritorio para Mac (Apple Silicon) o Windows, o la app móvil desde la App Store de iOS o Google Play.
Conéctalo a tu contexto: Vincula PromptQL a tus fuentes de datos existentes: Slack, documentos, tickets, CRM y tablas de almacenes de datos.
Corrígelo una vez: Cuando la IA haga una suposición, corrígela o etiqueta a un compañero que sepa. La corrección se convierte en contexto compartido.
Usa la wiki: PromptQL crea automáticamente páginas de wiki a partir del contexto que recopila; revisa y edita las contribuciones antes de agregarlas a la wiki.
Trabaja en el flujo: Haz preguntas como "¿Está en riesgo de abandono?" o "Obtén ingresos del primer trimestre por región", y PromptQL muestra su trabajo con fuentes citadas.

Revisión de resultados

PromptQL cumple su promesa de eliminar el "segundo trabajo" de mantener el contexto. La demo muestra un flujo de trabajo realista donde Maya pregunta sobre riesgo de abandono, PromptQL analiza múltiples fuentes de datos, y Sam proporciona contexto correctivo que se convierte en una habilidad reutilizable. Las estadísticas reales de contribuciones a la wiki de un equipo de 70 personas sugieren que la herramienta se usa activamente y es efectiva. Para equipos abrumados por hilos dispersos de Slack y wikis desactualizadas, PromptQL ofrece una solución práctica y automatizada que acumula contexto a partir del trabajo real, en lugar de degradarse en una wiki manual.

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