问题所在
每位客户的上下文都在某个人脑中，而不是系统里
你的团队一遍又一遍地向每个 AI 工具解释同一位客户、同一种语气和同一套规则。客户越多，浪费的时间越多。
- 每位客户每周花 30 到 60 分钟，重新解释 AI 本应知道的内容
- 新成员需要两到四周才能投入工作，因为上下文只在团队内部口口相传
- 客户负责人离开时，客户上下文也随之流失
工作方式
组织一次，处处继承
Wefta 将上下文组织为三个层级：Space、Group 和 Topic。上层设定的内容会自动应用到下层，直到更具体的内容将其覆盖。
- 01
创建 Space
Space 是层级的顶端，可以代表你的公司，也可以只代表你自己。其他内容都存在其中。
- 02
添加 Groups 和 Topics
Group 可以是客户、部门或项目集合。Topic 是具体的工作线索。
- 03
在任意层级设定上下文
在 Space 中设定一次语气，为某个 Group 覆盖它，Wefta 会自动解析正确的值。
- 04
连接你已经在使用的 AI
Wefta 通过 MCP 连接 Claude、ChatGPT 和其他工具，让上下文随时可用。
一览全局
每个 Space、Group 和 Topic 都有地图，始终保持最新
一张实时地图，而不是需要维护的文件夹
你记录的所有内容都会成为一张相互连接的可视化地图的一部分。任何变化都会立即更新，不需要翻找文件夹，也不需要手动同步文件。
- 无论是十个还是一万个 Topic，都保持快速清晰
- 记录或编辑内容后立即更新
- 无需担心文件丢失或忘记同步
客户 A
正式、精准的语气
客户 B
轻松、直接的语气
一个 Space，多个客户，彼此不会混淆
Group 只继承自己分支上方的内容，永远不会继承相邻 Group 的定义。为某位客户设定的语气只属于该客户。
两者位于同一个 Space，但谁也看不到对方的上下文。这对同时服务多个客户至关重要。
你将获得
容纳一切，同时保持清晰
级联继承
在顶层设置一次规则，只在确实需要不同的地方覆盖它。
每次变更都有记录
不会静默覆盖。每次修正都会保留被替换的值，便于追踪决策演变。
连接每一种 AI
将上下文带入 Claude、ChatGPT 及未来的工具，无需在每个工具中重复解释。
从现有工作中采集
导入文档、笔记和对话，让 Wefta 将它们转换为结构化、可复用的上下文。
为真实团队而建
角色、审计记录和客户隔离，满足处理他人数据的企业需求。
更多上下文入口
电子邮件、Slack 和更多来源将逐步自动提供上下文。
“纬线穿过织机固定的经线结构，承载出图案。Wefta 就是客户上下文存在并随之流动的地方。”
Wefta, 名称的由来