Tunay na user journey, nila-lakad
Mag-install, mag-onboard, mag-tap, kumuha ng screenshot, mag-ulat. Nila-lakad ng mga ahente ang iyong tunay na user journey sa pisikal na hardware at nag-fi-file ng maaaring i-replay na ebidensya.
Tatlong sakit na nararamdaman ng bawat koponan ng pagbebenta at BD linggu-linggo. Ang bawat isa ay kung ano talaga ang reklamo ng iyong mga kinatawan, hindi kung ano ang tatawagin ng isang pahina ng tampok.
Ang manual na QA sa tunay na device ay mabagal at mahal.
Ang mga bug sa push notification, deep link, at onboarding flow ay nalalabas dahil wala sinuman ang nagkaroon ng oras para lakad ang bawat journey sa bawat telepono.
Ang bawat daloy ng proseso sa ibaba ay isang hugis na wire-wired mo sa canvas gamit ang pangkat at mga kasangkapan sa ibaba. Hindi isang tampok na ipinapadala namin para sa iyo, isang pattern na iyong kino-configure.
Mag-install, mag-onboard, mag-tap, kumuha ng screenshot, mag-ulat. Nila-lakad ng mga ahente ang iyong tunay na user journey sa pisikal na hardware at nag-fi-file ng maaaring i-replay na ebidensya.
Bine-verify ang mga push notification, deep link, at cross-device behavior sa bawat build, bago gawin ng iyong mga user.
Nagpapatakbo ng mga A/B variant sa pisikal na device bago ang release at nakakakuha ng mga side-by-side na recording para sa desisyon.
Mga tunay na persona mula sa tech_team na pangkat. Ang bawat isa ay may kasamang na-tune na system prompt at isang default na listahan ng mga pinahintulutang kasangkapan. Palitan ang mga modelo bawat persona sa canvas.
Pinaplano ang coverage ng journey at binabasa ang ebidensya bawat build.
Nila-lakad ang app UI screen bawat screen at kinukuha ang bawat hakbang.
Ini-wire ang mga run sa iyong release cadence at nag-fi-file ng mga ulat.
Nagkukumpara ng mga variant nang side by side at nagwa-flag ng kung ano ang nag-regress.
Ang bawat kasangkapan sa ibaba ay isang tunay na nakabahaging kasangkapan mula sa bundle ng Melaya. Mag-allowlist bawat ahente; ilagay ang pag-apruba ng tao sa mga pagsusulat; bawiin ang alinman sa kanila sa isang klik.
Pinapatakbo ang iyong app sa tunay na device: mga tap, swipe, screenshot, step log.
Nag-fi-file ng mga natuklasan sa lugar kung saan na nagtatrabaho ang iyong koponan.
Ginagawang searchable na rekord ang run evidence bawat build.
Nagbabasa ng mga config at log kasabay ng on-device run.
Ang bawat daloy ng proseso ay may kasamang tatlong antas ng access sa kaalaman. Paghaluin at itugma bawat ahente sa canvas. Walang nakabahaging vector space sa ibang nangungupahan, walang sorpresang pagbabasa, walang malabong pagkuha.
includeContextMga dokumento bawat daloy ng proseso na idinaragdag sa input ng mga tiyak na ahente sa bawat takbo. Ang brief ng ICP, playbook, listahan ng presyo, o corpus ng mga nagwaging email. Anumang kailangang naroroon bago mag-isip ang ahente. Pinipili mo kung aling mga persona ang makakatanggap ng kung aling mga dokumento.
rag_retrieveIsang kasangkapan na may saklaw na ibinibigay bawat ahente. Kapag nagpasya ang ahente na kailangan nito ng higit na lalim, ine-query nito ang vector store ng daloy ng trabaho nang on demand. Parehong base ng kaalaman gaya ng Static na konteksto, na ina-access lamang kapag humingi ang modelo.
pipeline_memoryEstado sa antas ng daloy ng proseso na nagdadala mula sa isang takbo patungo sa susunod. Ang pananaliksik kahapon ay nasa saklaw para sa follow-up ngayon. Naaalala ng pangkat kung ano na ang na-prospect nito, kung ano ang naaprubahan, kung ano ang naipadala. Ang audit log ang pangalawang antas na base ng kaalaman.
Ang antas na Sandbox ay libre at walang kard. Sumali sa listahan ng paghihintay at magpapadala kami ng email sa iyo sa sandaling magbukas ang isang slot.
← Bumalik sa lahat ng gamit