Hyper

Hyper 是什麼？

Hyper 是一套公司知識系統，會從企業的 Docs、Slack、Email 和 Calendar 學習，然後將這些脈絡連接到 AI 工作流程。其目的在於讓 AI 能存取公司內部的工作知識，進而以比單獨模型更完整的脈絡來回答與執行。

這個產品被定位為「自動駕駛的公司大腦」，暗示它會集中組織脈絡，並讓這些脈絡能在連接的 AI 工具中使用。根據來源，Hyper 的目標是幫助 AI 從幾乎沒有脈絡，轉為可運用持續更新的公司資訊。

主要功能

• 從 Docs、Slack、Email 和 Calendar 學習，整合常見工作工具中的脈絡。
• 將公司知識提供給 AI，讓回應與動作能運用組織脈絡，而不只是通用提示。
• 作為共享的公司大腦，表示這個知識層旨在隨時間反映團隊活動與文件內容。
• 連接現有的 AI 工作流程，表示它是位於其他 AI 工具之後或旁邊，而非取代它們。

如何使用 Hyper

典型流程會先連接 Hyper 設計要學習的公司來源，例如文件、Slack、email 與 calendar 資料。當這些來源可用後，系統就能作為 AI 工作流程的脈絡層，讓 AI 在回應或工作時能存取最新的公司資訊。

使用情境

• 希望 AI 回答能以內部文件為依據，而不是通用模型知識的團隊。
• 需要理解近期 Slack 對話、email 脈絡與 calendar 活動的營運或行政工作流程。
• 正在建立內部 AI 助理、且需要共享組織脈絡才夠實用的公司。
• 想在多個工作工具之間擁有單一脈絡層，而不是把資訊分散管理的團隊。

常見問題

• Hyper 會從哪些來源學習？ 來源明確提到 Docs、Slack、Email 和 Calendar。
• Hyper 會如何處理這些資訊？ 它會把這些來源轉換為可接入 AI 的公司知識層。
• Hyper 本身就是 AI 嗎？ 描述顯示 Hyper 是位於 AI 後方的脈絡層或公司大腦，而不是模型本身。
• 來源有提到價格或設定細節嗎？ 沒有。來源內容未提供這些細節。

替代方案

• 傳統知識庫，例如內部 wiki 或文件儲存庫，雖然能保存資訊，但不一定會直接餵給 AI 工作流程。
• 具有檢索功能的 AI 助理，可從連接內容回答問題，但未必被定位為公司層級的知識層。
• 工作場所自動化平台，可串接應用與工作流程，但更著重於任務自動化，而非建立持久的公司大腦。
• 以搜尋為主的企業知識工具，強調跨公司系統找資料，而不是作為 AI 生成的脈絡來源。