Pensieve
Pensieve · AI 學習
Pensieve 是一款 AI 脈絡層，會用團隊已經在用的工具，為你的公司建立一張活的地圖。它讀取 Slack、Notion、Google Drive、GitHub、HubSpot 等來源，再把它們濃縮成一份關於人員、專案與決策的精準圖像。這張地圖就是你的代理程式可以讀取的企業知識庫。你保留手上已經有的 AI，不論是 Claude、Cursor 或 ChatGPT，Pensieve 補上它原本缺少的業務脈絡。
關於 Pensieve
Pensieve 是什麼
Pensieve 是一個你現有 AI 工具可以讀取的企業大腦。它連上團隊工作所在的平台，把散落的知識變成一張結構化的地圖，讓 AI 在動手之前就了解誰是誰、事情怎麼串起來。想像一位聰明的新人到職幾個月內建立起來的圖像，只是它永遠保持最新，而且立即提供給你的代理程式。
它要解決的問題很單純。新員工花頭幾週熟悉環境，有了這份脈絡之後，每場對話都建立在上面。你的 AI 剛好相反，每次工作階段都從零開始，重複研究同樣的事實，再默默用猜測填補空白。Pensieve 藉由給代理程式關於你業務的基礎事實來補上這個落差。如果你拿 AI 做企業任務，卻一直在修正同樣的錯誤假設，那個落差就是原因。
重要的限制在於 Pensieve 不是什麼。它不是答案引擎，也不是第二個聊天機器人，所以不會自己回答問題。它是你的 AI 用來定位的地圖，推理與查詢自家工具的工作仍由代理程式負責。AI 由你提供，脈絡由 Pensieve 供應。
開始使用
- 建立帳號。點頁首的 Try for free，註冊完會帶你回到應用程式，開始建立第一個脈絡。
- 建立脈絡。挑一個原型，例如 Organisation 代表整間公司、Project 代表單一計畫、Personal，或 General 代表其他任何東西。
- 連接來源。Notion 或 Google Drive 最快看到結果，因為兩者都夠密集，幾分鐘內就能浮現真實的人員與專案。儲存前由你決定哪些納入範圍。
- 看著脈絡成形。在 Changes 追蹤進度，並在 Settings 查看你維護知識的用量。
- 接上你的 AI。透過 Pensieve MCP 伺服器連接 Claude、Cursor、ChatGPT 或你自己的代理程式，從此它們會先讀這張地圖。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 知識散落的小團隊：Pensieve 適合把工作分散在 Slack、Notion 與 Drive 的團隊，他們想讓 AI 全部理解，又不想先整理資料。
- 創辦人與營運人員：適合需要快速掌握交易、專案與歷史，而不想親自讀完每一串討論的人。
- 使用 AI 程式代理程式的開發者：跑 Cursor 或自製代理程式的人，能從 MCP 帶來的扎實企業脈絡受益，但仍得連接自己的用戶端。
任務
- 讓 AI 認識你的業務：連接來源，讓代理程式一開始就有資訊，而不是每次工作階段都從頭研究。
- 讓 AI 的回答扎根於真實事實：從跨頁面與來源的排序搜尋中取出細節，並附上回到每個事實出處的引用。
- 讓整體概況保持最新：維護一張會隨連接工具變動而更新的公司地圖，而不是放到過時。
情境
- 新專案啟動：把單一計畫放在它自己的脈絡裡，讓團隊共用同一張圖像。
- 日常的 AI 輔助工作：讓你慣用的 AI 用戶端在對話中途查閱公司地圖。
- 擴充公司知識：等到第一個脈絡證明有用後，再陸續加入更多來源。
主要功能
為你已經在用的工具提供連接器
Pensieve 能連接 Slack、Notion、HubSpot、Google Drive、GitHub 等平台，所以它是從既有內容自我建立。你不必標記任何東西，也不需準備資料。每個連接器都會列出可挑選的資料類型，例如 HubSpot 的備註但不含通話，而第一次讀取後取消勾選某個類型，就會刪掉它帶進來的內容。
一張活的企業地圖
Pensieve 不是堆積文件，而是把所有內容濃縮成一張結構化地圖，涵蓋人員、專案、決策與客戶，以及它們之間的關係。這張地圖會隨連接工具變動而保持最新，這就是快照與你的 AI 真正能信任的東西之間的差別。
適用於每個 AI 用戶端的 MCP 伺服器
Pensieve 執行一個 MCP 伺服器，這是讓 AI 工具與外部服務對話的開放標準。你連接一個 URL、登入一次，你的 AI 就能搜尋地圖、開啟答案背後的頁面，並引用它找到的內容。它可搭配 Claude、Cursor、ChatGPT 與你自己的代理程式，而 Pensieve 並不取代它們。
對應不同範圍的脈絡
一個脈絡就是一張地圖，你可以同時跑好幾個。預設的 Organisation 脈絡涵蓋整間公司，而 Project、Personal 與 General 原型則分別對應單一計畫、你自己的工作，或任何你想追蹤的東西。你把其中一個釘選到工作階段，代理程式就會讀取符合任務的那張地圖。
三種確保準確的讀取模式
那麼資料成長時，這張地圖要如何保持準確？不是每個來源都值得同樣的處理。Pensieve 把刻意的產出當成 Literal 文件，忠實地壓縮；把沒有邊界的對話當成 Distilled 串流，只留下持久的事實；並把相連的結構理解為 Source Trees。這正是地圖保持銳利、而不被雜訊淹沒的原因。
可預測的知識用量
計價以知識單位計算，一個單位涵蓋 10,000 個加權位元組的維護知識。來源回報一個月未更動的內容以 75% 計算，三個月則以一半計算，所以過時素材的成本較低。移除知識後，單位立即空出來。
優缺點
優點
- 用你已經在用的工具自動建立公司地圖，不需標記或準備資料。
- 讓你現有的 AI 留在原位，因為它能透過 MCP 搭配 Claude、Cursor、ChatGPT 與自製代理程式。
- 讓 AI 的回答扎根於可回溯到來源的引用，減少自信卻錯誤的回答。
- 知識單位易讀也易控制，移除資料立即釋出空間。
- 附 100 個知識單位的免費方案，讓小團隊不用綁卡就能試用。
缺點
- 它不是答案引擎，所以不會自己回答問題；推理仍由你的 AI 負責。
- 最強大的連接器如 Slack 與 Website 僅限管理員或擁有者，拖慢了想連接它們的成員。
- 以單位計價需要花點心思讀懂，而超出方案額度的內容會按單位計費。
- 超過 2,000 單位的企業條款需要與業務洽談，無法自助結帳。
常見問題
不用。Pensieve 的設計就是放在你已經在用的 AI 背後。你透過它的 MCP 伺服器連接 Claude、Cursor、ChatGPT 或你自己的代理程式，它們會在正常工作流程中讀取你的公司地圖。Pensieve 並不打算自己當聊天機器人。
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