Basedash AI Kit

Hey everyone，我是 Basedash 的 Max。

今天我们要发布 Basedash 开发者平台：我们 AI 分析平台的所有功能——AI 数据分析师、自动每日洞察、自动化、仪表盘——现在都通过 API 开放，你可以把它集成到自己的产品里。

过去一年我们一直在为内部团队交付这些功能。开发者平台把它们变成了基础设施：你的产品分析功能，由 Basedash 驱动，用你的 UI 呈现。用 "POST /chats" 创建一个对话，把分析师的回答流式传输到你的界面里，渲染它生成的图表，管理仪表盘和自动化——所有操作都按客户粒度实施行级安全控制。之前我们支持嵌入 UI；现在你可以完全自建 UI。

正好赶上 OpenAI 日：AI 分析师由 GPT-5.6 驱动，目前在 BI Bench（我们公开的 AI 数据分析师基准测试）上排名第一。

我们做这个是因为反复收到同一个需求：团队内部很喜欢这个分析师，想把它放到客户面前。首批集成在几天内就交付了面向客户的 AI 分析，而不是内部搭建所需的几季度。

PH 社区的朋友：联系时提一下 Product Hunt，我们会延长你的试用期。很乐意回答任何问题或帮你把 Basedash 集成到产品里。

过去一年我们观察到客户在内部使用 AI 分析师，有一个需求不断出现：“我们能把这个放到我们自己客户面前吗？”

今天的发布就是答案。不用花几个月从零构建 AI 驱动的分析、仪表盘、洞察和报告，你可以把我们的 API 接入自己的产品，几天内就交付面向客户的分析功能。

我对此特别兴奋，因为我们已经看到一些公司用它为数千名用户提供分析能力。看着一个最初是内部 BI 工具的东西变成其他产品的基础设施，真的很不真实。

如果你在构建 B2B SaaS 产品，并且曾想过“我们应该有像 Stripe、Linear 或 HubSpot 那样的分析功能”，我很想知道你在做什么。欢迎提问或交流用例。

恭喜开发者平台上线。

既然团队现在可以把 AI 分析嵌入面向客户的产品，你们如何评估每个客户范围内的答案正确性，特别是在涉及行级权限和模糊业务指标的情况下？

通过 API 嵌入 AI 分析很聪明 👏 把它作为基础设施来发布完全合理。

恭喜发布。关于操作方面有个问题——既然分析师会读取客户数据，而 Basedash Actions 可以让它对这些数据采取行动，你们有没有考虑过来自数据内部的 prompt 注入，比如支持工单或嵌入了指令的文本字段，而不是来自提问的用户？好奇这部分是否与只读聊天路径分开隔离/沙箱化。

GPT-5.6 的 Sol、Terra 和 Luna 解锁了什么，让你的发布成为可能？