Apprenez à l'IA comment travaille votre équipe

Un skill est un ensemble réutilisable d'instructions en langage courant sur un sujet précis : une définition du revenu, une méthode d'analyse, une convention d'équipe ou une préférence de graphique. Chaque skill a un nom et jusqu'à 50 000 caractères d'instructions. Les agents de Basedash voient la liste des skills disponibles et ne chargent les instructions complètes que si la demande s'y prête : vous apprenez une chose à l'IA une fois, au lieu de la répéter dans chaque prompt.

Chaque agent voit le catalogue des skills et, quand une demande correspond à l'un d'eux, il charge ses instructions complètes avant de répondre. Vous pouvez vérifier quels skills ont façonné une réponse dans la trace de raisonnement, où une étape comme « Reading Revenue analysis skill » se déplie pour montrer les instructions. Les skills servent dans le chat, la génération de graphiques, les dashboards, les automatisations et les insights, ainsi que dans Slack et les clients MCP, qui passent par le même agent.

Seuls les admins de l'organisation peuvent créer, modifier ou supprimer des skills, ce qui garde les playbooks partagés cohérents pour tous. Les admins les écrivent dans les paramètres, rubrique AI context, demandent à l'IA d'en rédiger ou d'en mettre à jour un dans le chat, ou les gèrent via l'API REST. Les membres profitent de chaque skill sans pouvoir le modifier, et peuvent toujours personnaliser leurs propres réponses avec le contexte IA personnel de leur profil.

Le contexte global est un seul bloc de texte que chaque agent charge en entier : il convient à quelques faits durables, comme ce que vend votre entreprise ou ce que votre équipe entend par MRR. Les skills sont de nombreux ensembles nommés, un sujet chacun, et seuls les pertinents se chargent : ils conviennent aux playbooks plus longs. Le contexte de groupe se situe entre les deux : des instructions pour une équipe, comme les conventions de reporting de la finance, appliquées à tous les membres du groupe.

Oui, quand ça vaut la peine. Tout membre peut demander à l'IA de retenir une préférence, qu'elle enregistre dans son contexte IA personnel. Quand un admin partage un savoir durable sur l'organisation, l'IA l'enregistre au niveau le plus précis possible : une description sur une source de données, une table ou une colonne, le contexte global ou un skill. Les détails propres à une seule conversation ne sont pas enregistrés, et tout ce que l'IA conserve reste visible et modifiable, dans les paramètres ou sur la page Data.

Ce que vous dites dans la conversation l'emporte. Les instructions explicites d'un chat passent avant les skills et le contexte enregistré : vous pouvez demander les réservations plutôt que le revenu GAAP, juste cette fois, sans rien modifier. Les données réelles priment aussi sur les notes : si le contexte décrit une colonne d'une façon et que les résultats montrent autre chose, l'IA suit les résultats. Pour changer le comportement par défaut pour tous, un admin met à jour le skill ou le contexte.

Le contexte IA personnel ne façonne que vos propres réponses, et les agents de Basedash ont pour consigne de ne jamais copier d'informations personnelles dans le contexte de l'organisation. Le contexte partagé, comme le contexte global et les skills, ne peut être modifié que par les admins, qu'ils le fassent eux-mêmes ou via l'IA. Sur les plans Enterprise, les modifications du contexte global et des skills faites par l'IA figurent dans les logs d'audit, et les données clients ne servent jamais à entraîner des modèles d'IA.