Denne siden er oversatt fra engelsk.
Forsknings- og analyseplattformer
Kliv er en AI-appbygger. Beskriv forskningsplattformen din med flere agenter — dokumenthyller, én agent per kildesamling, siterte svar, funn og rapporter — så bygger den den ekte appen.
Skriv bare ideen din i tekstboksen, så bygger AI den for deg
Kliv er ikke et enkelt chatteverktøy eller en dokumentviser — det er en AI som bygger programvare for deg.
Du beskriver appen du trenger med egne ord, og Kliv bygger den: dokumenthyller, agenter, spørsmålstråder, kildevisninger, funn, rapporter, roller og skjermbilder. Det du får er en ekte applikasjon som er din egen. Du kan bruke den, endre den senere ved å be om det, og drifte den på ditt eget domene. Det er ikke en mal med navnet ditt på.
På denne siden er den appen et forskningsrom der flere avgrensede agenter svarer ut fra hver sin kildesamling. Kliv bygger alle slags nettapper; dette er én av dem.
Forskningsteam trenger ofte å vite hvilken kilde som sa hva. Én assistent som blander alt sammen, er feil løsning når verdien ligger i sporbarhet.
Et selskap som demonterer batterier for analyse, kan ha patentsøknader, interne teardown-notater og leverandøropplysninger som bør holdes atskilt. Hver kildetype bør svare ut fra sin egen hylle, og de ansatte bør sammenligne svarene.
Kliv bygger nettopp den strukturen: én agent per dokumenthylle, samme spørsmål sendt til alle, svar med kildehenvisning, og funn som beholder tråden bak konklusjonen.
Fem registre gjør en ukentlig forskningsdiskusjon om til et arkiv.
Patentsøknader, teardown-notater, leverandøropplysninger eller enhver annen kildesamling kan lastes opp og holdes oppdatert som separate kunnskapsbaser.
Hver agent svarer kun ut fra sin egen hylle. Patentagenten har ikke sett teardown-bildene, så svaret dens betyr «det står i søknadene».
En ukentlig sesjon kan ha spørsmål satt opp på forhånd, hvert av dem koblet til rapporten eller prosjektet det støtter.
Et funn lagrer spørsmålet, svaret fra hver hylle, kildehenvisningene og den menneskelige konklusjonen, koblet tilbake til hele diskusjonen.
Funn kan flyte inn i utkast til avsnitt, og utkastene inn i den publiserte rapporten kundene leser.
Slik kan én forskningsbedrift bruke det. Det er bare et eksempel — du ville beskrevet dine egne dokumenter, agenter, spørsmål og rapporteringsprosess.
Ukens lesning avdekker en påstand om en tørrelektrode-prosess. Erik legger den til som spørsmål fire, merket til Q3-katoderapporten.
Under møtet går spørsmålet samtidig til patentagenten, teardown-agenten og leverandøragenten. Hvert svar siterer sidene det er basert på.
Patentagenten siterer avsnitt 0142 i en søknad. Teardown-agenten viser til cellebilder fra mars og en materialtabell som motsier den. Begge kildehenvisningene kan sjekkes.
Kajas team konkluderer med at prosessen er patentert, men ennå ikke i produksjon. Konklusjonen lagres med kildeangivelse og dato.
Funnet havner i et rapportutkast med trådene vedlagt, slik at en kundeinnvending måneder senere kan besvares ut fra dokumentasjonen.
Kliv bygger ut fra beskrivelsen din, så jo mer detalj du gir, desto nærmere blir den første versjonen. Ta med hver dokumenthylle, hvem som kan stille spørsmål, krav til kildehenvisning, funn og rapportering. Her er tre å bygge videre på:
Separate kunnskapsgrunnlag, parallelle svar og konklusjoner fra staben.
“Bygg en forskningsplattform for politikkutforming. Lag separate hyller for kliniske studieregistre, myndighetsveiledninger og våre egne notater; gi hver hylle sin egen agent; la staben stille ett spørsmål til alle agentene før utkast skrives; krev kildehenvisning på hvert svar; og lagre en menneskelig konklusjon som et funn.”
Ukentlige søknader, hyllebegrensede svar og advokatgjennomgang.
“Bygg et verktøy for patentovervåking. Nye søknader havner på en patenthylle hver uke, en agent svarer kun ut fra disse søknadene, flaggede påstander sendes til en advokats gjennomgangsliste, og hver gjennomgåtte påstand beholder kildehenvisninger og en status.”
Én agent per selskap og en mandagsnotat-arbeidsflyt.
“Bygg en plattform for konkurrentanalyse. Mat resultatpresentasjoner og årsrapporter inn i separate hyller per selskap, gi hvert selskap sin egen agent, sammenlign svarene på én skjerm, og gjør godkjente funn om til mandagsnotatet.”
Hver hylle bygges opp av dokumenter teamet ditt laster opp. En agent leser kun sin egen hylle og ingenting annet. Når en hylle ikke har grunnlag for et svar, bør agenten si det.
Hver utveksling bevares. Tråder kobles til funn, funn kobles til rapporter, og kjeden lever i din egen database. Hvis en kunde stiller spørsmål ved noe, kan svaret spores.
En app med flere agenter er nyttig når sporbarhet er viktig. Hvert svar navngir hylla si, og uenighet blir data teamet ditt kan vurdere. Hvordan Kliv bygger AI-apper forklarer det bredere mønsteret.
Kliv er en AI som bygger skreddersydde nettapper ut fra en beskrivelse. Du beskriver forskningsarbeidsflyten din, og Kliv bygger appen du eier.
En ekte app. Kliv bygger dokumenthyllene, agentene, spørsmålstrådene, kildevisningene, funnene, rapportene og rollene rundt din egen prosess.
Ja. Du kan legge til hyller, endre funn, justere roller eller legge til en rapportarbeidsflyt ved å be om det.
Nei. Hver agent svarer på samme spørsmål ut fra sin egen hylle. Teamet ditt sammenligner svarene og registrerer konklusjonen.
I appens filarkiv, privat som standard, og de mater separate kunnskapsbaser per hylle.
Bare hvis du designer det slik. Standardmønsteret er atskillelse, slik at hvert svar tydelig navngir kildegrunnlaget sitt.
Ja, hvis du velger det. En kunderolle kan stille spørsmål mot kun publiserte rapporter, med hver kundes spørsmål holdt atskilt.
Svaret har kildehenvisninger, så du kan sjekke sidene. Det menneskelige konklusjonslaget finnes slik at teamet ditt kan overstyre og registrere den avgjørelsen.
Ja. Funn kan bli utkast til avsnitt, med lenker tilbake til trådene og kildehenvisningene bak dem.
Ja. Plattformen kan driftes på ditt eget domene.
Ja. Koden synkroniseres til ditt eget Git-repositorium, og registrene dine kan eksporteres.
Nei. Du beskriver hyllene og laster opp dokumentene; appen håndterer kunnskapsbasene for disse agentene.
Bygget av skapere
Se ekte applikasjoner bygget med Kliv av utviklere og skapere 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 hyllene, agentene, spørsmålene, kildehenvisningene, funnene og rapportarbeidsflyten så detaljert du vil. Kliv bygger forskningsrommet rundt dem.