Denne side er oversat fra engelsk.
Forsknings- og analyseplatforme
Kliv er en AI-appbygger. Beskriv din multiagent-forskningsplatform til diskussion — dokumenthylder, agenter per korpus, citerede svar, resultater og rapporter — så bygger den den rigtige app.
Skriv bare din idé i tekstfeltet, så bygger AI den for dig
Kliv er ikke et enkelt chatværktøj eller en dokumentfremviser — det er en AI, der bygger software for dig.
Du beskriver den app, du har brug for, med dine egne ord, og Kliv bygger den: dokumenthylder, agenter, spørgsmålstråde, citatvisninger, resultater, rapporter, roller og skærmbilleder. Det, du får, er en rigtig applikation, som er din egen. Du kan bruge den, ændre den senere ved at bede om det, og køre den på dit eget domæne. Det er ikke en skabelon med dit navn på.
På denne side er den app et forskningsrum, hvor flere afgrænsede agenter svarer ud fra hver sit korpus. Kliv bygger alle slags webapps; dette er én af dem.
Forskningsteams har ofte brug for at vide, hvilken kilde der sagde hvad. Én assistent, der blander alt sammen, er det forkerte valg, når værdien ligger i sporbarhed.
Et batteriteardown-firma vil måske holde patentansøgninger, interne teardown-noter og leverandøroplysninger adskilt. Hver kildetype bør svare fra sin egen hylde, og det menneskelige team bør sammenligne svarene.
Kliv bygger den struktur: én agent per dokumenthylde, det samme spørgsmål sendt til dem alle, svar med citater, og resultater der bevarer tråden bag konklusionen.
Fem elementer gør en ugentlig forskningsdiskussion til et arkiv.
Patentansøgninger, teardown-noter, leverandøroplysninger eller ethvert andet korpus kan uploades og holdes opdateret som separate videnbaser.
Hver agent svarer kun ud fra sin egen hylde. Patentagenten har ikke læst teardown-billederne, så dens svar betyder »ansøgningerne siger dette«.
En ugentlig session kan have spørgsmål sat i kø på forhånd, hver knyttet til den rapport eller det projekt, den understøtter.
Et resultat gemmer spørgsmålet, hver hyldes svar, citater og den menneskelige vurdering, linket tilbage til hele diskussionen.
Resultater kan flyde ind i udkast til afsnit, og udkast til afsnit ind i den udgivne rapport, som kunderne læser.
Sådan kunne én forskningsvirksomhed bruge den. Det er kun et eksempel — du ville beskrive dine egne dokumenter, agenter, spørgsmål og rapporteringsproces.
Ugens læsestof rejser en påstand om en tørelektrodeproces. Rasmus tilføjer den som spørgsmål fire, tagget til Q3-katoderapporten.
Under sessionen går spørgsmålet til patentagenten, teardown-agenten og leverandøroplysnings-agenten på samme tid. Hvert svar citerer de sider, det har brugt.
Patentagenten citerer afsnit 0142 i en ansøgning. Teardown-agenten peger på cellefotos fra marts og en materialetabel, der modsiger det. Begge citater kan efterprøves.
Katrines team beslutter, at processen er patentanmeldt, men endnu ikke sat i produktion. Vurderingen gemmes med kildeangivelse og dato.
Resultatet havner i et rapportudkast med trådene vedhæftet, så en kundes indsigelse måneder senere kan besvares ud fra journalen.
Kliv bygger ud fra din beskrivelse, så jo flere detaljer du giver, jo tættere bliver den første version. Beskriv hver dokumenthylde, hvem der kan stille spørgsmål, krav til citater, resultater og rapportering. Her er tre at bygge videre på:
Adskilte evidensgrupper, parallelle svar og medarbejdervurderinger.
“Byg en forskningsplatform til politik. Opret separate hylder til forsøgsregistre, myndighedsvejledninger og vores egne notater; giv hver hylde sin egen agent; lad medarbejderne stille ét spørgsmål til alle agenter, før de skriver udkast; kræv citater på hvert svar; og gem en menneskelig vurdering som et resultat.”
Ugentlige ansøgninger, hyldebegrænsede svar og advokatgennemgang.
“Byg et patentovervågningsværktøj. Nye ansøgninger lander på en patenthylde hver uge, en agent svarer kun ud fra de ansøgninger, markerede krav sendes videre til en advokatgennemgangsliste, og hvert gennemgået krav bevarer citater og en status.”
Agenter per virksomhed og et mandagsnotat-workflow.
“Byg en platform til konkurrentanalyse. Indlæs regnskabstranskripter og årsrapporter i separate hylder per virksomhed, giv hver virksomhed sin egen agent, sammenlign svar på én skærm, og omdan godkendte resultater til mandagsnotatet.”
Hver hylde bygges op af dokumenter, dit team uploader. En agent læser kun sin egen hylde og intet andet. Når en hylde ikke har belæg for et svar, bør agenten sige det.
Hver udveksling bevares. Tråde knyttes til resultater, resultater knyttes til rapporter, og kæden ligger i din egen database. Hvis en kunde gør indsigelse, kan svaret spores.
En multiagent-app er nyttig, når sporbarhed betyder noget. Hvert svar navngiver sin hylde, og uenighed bliver til data, dit team kan vurdere. Sådan bygger Kliv AI-apps forklarer det bredere mønster.
Kliv er en AI, der bygger skræddersyede webapps ud fra en beskrivelse. Du beskriver din forskningsworkflow, og Kliv bygger den app, du ejer.
En rigtig app. Kliv bygger dokumenthylderne, agenterne, spørgsmålstrådene, citatvisningerne, resultaterne, rapporterne og rollerne omkring din proces.
Ja. Du kan tilføje hylder, ændre resultater, justere roller eller tilføje en rapport-workflow ved at bede om det.
Nej. Hver agent svarer på det samme spørgsmål ud fra sin egen hylde. Dit team sammenligner svarene og registrerer vurderingen.
I din apps fillager, privat som standard, og de fodrer separate videnbaser per hylde.
Kun hvis du designer det sådan. Standardmønstret er adskillelse, så hvert svar tydeligt navngiver sin kildebase.
Ja, hvis du vælger det. En kunderolle kunne stille spørgsmål udelukkende til udgivne rapporter, med hver kundes spørgsmål holdt adskilt.
Svaret bærer citater, så du kan tjekke siderne. Det menneskelige vurderingslag findes, så dit team kan tilsidesætte og registrere den beslutning.
Ja. Resultater kan blive til udkast til afsnit, med links tilbage til trådene og citaterne bag dem.
Ja. Platformen kan køre på dit eget domæne.
Ja. Koden synkroniseres til dit eget Git-repository, og dine journaler kan eksporteres.
Nej. Du beskriver hylderne og uploader dokumenterne; appen håndterer videnbaserne for de agenter.
Bygget af skabere
Se rigtige applikationer bygget med Kliv af udviklere og skabere over hele verden
A warm platform for dementia-friendly cafés, connecting caregivers, volunteers, and coordinators.
Track remittances and household budgets seamlessly.
Manage your book club easily with proposals, voting, and history tracking.
Portfolio and booking site for Northfern Tattoo Studio.
Sistema de gestión del agua comunitario para aldeas.
職人が作品を展示し、受注管理を行うサイトです。
Crowd-sourced surf condition tracking app.
A portal for HOA management at Riverside Commons.
小規模レストラン向けの予約管理サイトです。
A management tool for Scout Troop 214, focused on outings, advancement, and communication.
A whānau coordination tool for Māori-medium schools.
Mobile library coordinator for Hmong and Lao communities.
A warm platform for dementia-friendly cafés, connecting caregivers, volunteers, and coordinators.
Track remittances and household budgets seamlessly.
Manage your book club easily with proposals, voting, and history tracking.
Portfolio and booking site for Northfern Tattoo Studio.
Sistema de gestión del agua comunitario para aldeas.
職人が作品を展示し、受注管理を行うサイトです。
Crowd-sourced surf condition tracking app.
A portal for HOA management at Riverside Commons.
小規模レストラン向けの予約管理サイトです。
A management tool for Scout Troop 214, focused on outings, advancement, and communication.
A whānau coordination tool for Māori-medium schools.
Mobile library coordinator for Hmong and Lao communities.
Beskriv dine hylder, agenter, spørgsmål, citater, resultater og rapport-workflow i så mange detaljer, du vil. Kliv bygger forskningsrummet omkring dem.