- 3개의 Q&A 쌍
- 0개의 대체 질문
- 월 100개의 답변
Askible은 사용자 문의에 대해 스마트하고 자동화된 응답을 제공하여 커뮤니티 상호작용을 개선하고 전체적인 대화 흐름을 향상시킵니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Askible
Askible은 사용자 문의에 대해 스마트하고 자동화된 응답을 제공하여 커뮤니티 상호작용을 개선하고 전체적인 대화 흐름을 향상시킵니다.
추천
Askible란?
Askible은 사용자 질문에 대한 자동화된 응답을 제공하여 커뮤니티 참여를 강화하도록 설계된 강력한 도구입니다. 서버 관리자가 Q&A 쌍을 쉽게 만들고, 삭제하고, 편집하고 관리할 수 있도록 합니다. 다양한 서버 크기와 활동에 맞춘 여러 구독 플랜을 통해 Askible은 커뮤니티가 필요에 가장 적합한 플랜을 찾을 수 있도록 합니다. 사용자 지원 경험을 간소화하여 긴 검색 없이 신속하고 정확한 답변을 제공하여 커뮤니티 구성원에게 시간을 절약해줍니다.
Askible을 사용할 사람은?
- 서버 관리자
- 커뮤니티 관리자
- 고객 지원 팀
- 기술 지원 팀
Askible 사용 방법은?
- 단계 1: /add를 사용하여 Q&A 쌍을 만듭니다.
- 단계 2: /remove를 사용하여 Q&A 쌍을 삭제합니다.
- 단계 3: /edit를 사용하여 Q&A 쌍을 편집합니다.
- 단계 4: /add-alternative를 사용하여 대체 질문을 추가합니다.
- 단계 5: /remove-alternative를 사용하여 대체 질문을 삭제합니다.
- 단계 6: /show를 사용하여 모든 Q&A 쌍을 표시합니다.
- 단계 7: /set-channel <#channel>를 사용하여 Q&A 채널을 설정합니다.
- 단계 8: /cancel을 사용하여 계획을 취소합니다.
- 단계 9: /subscription을 사용하여 구독 상태를 확인합니다.
- 단계 10: /support를 사용하여 도움을 받습니다.
플랫폼
- web
Askible의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- Q&A 쌍 생성
- Q&A 쌍 삭제
- Q&A 쌍 편집
- 대체 질문 추가
- 대체 질문 삭제
- Q&A 쌍 표시
- Q&A 채널 설정
- 구독 플랜 관리
장점
- 커뮤니티 참여 증진
- 사용자 시간 절약
- 지원 프로세스 자동화
- 유연한 요금제
Askible의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 사용자를 효율적으로 참여시키려는 커뮤니티 관리자
- 일반 쿼리를 자동화하는 고객 지원 팀
- 빈번한 질문을 관리하는 기술 지원 팀
Askible의 장점과 단점
장점
자주 묻는 질문에 대한 답변을 자동화하여 커뮤니티 모더레이터의 시간을 절약.
서버 크기 및 활동 수준에 맞춘 유연한 가격 정책.
Q&A 쌍 관리를 위한 간단한 명령어 인터페이스.
응답 품질 및 속도를 향상시켜 커뮤니티 참여를 증진.
단점
오픈 소스 사용 가능성이나 커뮤니티 주도 개선 사항에 대한 표시가 없음.
Discord 플랫폼에 국한되어 있어 사용자 기반 확장이 제한될 수 있음.
Google Play 또는 Apple App Store용 모바일 앱 버전 없음.
상위 등급에서는 매우 큰 서버에 대해 비용이 많이 들 수 있음.
Askible의 가격
| 무료 플랜 있음 | YES |
|---|---|
| 무료 평가판 정보 | |
| 가격 모델 | 프리미엄 |
| 신용카드 필요 여부 | No |
| 결제 시작 | 19 USD |
| 평생 플랜 있음 | No |
| 청구 빈도 | 월간 |
가격 플랜 상세 정보
무료
0 USD성장
19 USD- 25개의 Q&A 쌍
- 5개의 대체 질문
- 월 5,000개의 답변
프로
39 USD- 50개의 Q&A 쌍
- 10개의 대체 질문
- 월 15,000개의 답변
엘리트
99 USD- 1,000개의 Q&A 쌍
- 20개의 대체 질문
- 월 100,000개의 답변
Askible의 자주 묻는 질문
Askible 회사 정보
Askible 리뷰
5/5
Askible의 주요 경쟁자와 대안은?
- QnA Bot
- SupportBee
- Intercom
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
WorFBench는 작업 분해, 계획, 다중 도구 오케스트레이션에 대한 LLM 기반 AI 에이전트를 평가하는 오픈 소스 벤치마크 프레임워크입니다.
워크플로 전반에서 AI 에이전트의 의사 결정 투명성을 모니터링, 기록, 추적, 시각화할 수 있는 Python 기반 툴킷입니다.
OpenDerisk는 맞춤형 위험 평가 파이프라인을 통해 공정성, 프라이버시, 강인성 및 안전성에 대한 AI 모델의 위험을 자동으로 평가합니다.
LLM Coordination은 동적 계획, 검색, 실행 파이프라인을 통해 여러 LLM 기반 에이전트를 조정하는 Python 프레임워크입니다.
실시간 영화 정보, 출연진 세부 정보, 스트리밍 가능성 및 개인 맞춤형 추천을 위한 LLM과 TMDB를 활용한 AI 에이전트입니다.