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SuprSend AI

SuprSend AI

SuprSend AI是一个AI优先的多渠道通知平台,为开发者提供MCP服务器、CLI、Agent技能等AI原生接口,帮助高效管理和调试通知。

Maker 说

嘿,朋友们!👋

我是Nikita,SuprSend的联合创始人。我们从2022年开始构建通知基础设施——已有500多家公司使用它通过邮件、短信、推送、WhatsApp、Slack、Microsoft Teams和应用内通知发送客户互动通知。

今天我们正式推出AI优先的通知平台。

问题在于:通知基础设施有太多运动部件。工作流、模板、偏好设置、租户、渠道、路由逻辑。新客户在写代码之前要花几周时间学习这些组件如何连接。我们尝试过更好的文档、更好的UI——有帮助但没解决根本问题。

所以我们推出了6个AI原生界面:

→ MCP Server - 在Cursor、Claude、Windsurf内部提供24个工具。构建工作流、创建用户、管理偏好设置、调试投递——全部在IDE里完成。一个prompt就能完成过去需要20行API代码的工作。
→ CLI - 将通知配置作为代码。拉取、在Git中版本管理、通过CI/CD推进。你的通知栈像其他代码一样部署。
→ Agent Skills - 将领域知识加载到AI上下文中,使其不会幻觉你的API。
→ SuprSend Agent - 仪表盘中的AI副驾,面向PM和运维人员。
→ Slack Agent - 在Slack中触发、调试、管理。
→ Claude Extension - 直接在Claude中使用SuprSend。

这与单纯在产品中“添加AI”有何不同:

→ 每个AI动作都自动遵循通知最佳实践:渠道选择、频率限制、偏好级联、垃圾信息规避。你不需要成为通知专家——AI已经是了。
→ 覆盖整个团队:工程师在Cursor里,PM在仪表盘里,运维在Slack里。同一个平台,每个界面。
→ 生产安全:破坏性操作受限,更新先读后写,生产环境可锁定为只读。

我们看到的成果:
→ 集成时间:从几周缩短到几小时
→ 模板创建:从约8小时缩短到5分钟
→ 测试设置:从15分钟手动工作缩短到一个prompt

提供免费套餐 - 试试看:suprsend.com/ai

非常希望得到你的反馈——还缺什么?哪些通知问题你还在手动解决?

很高兴在这里回答任何问题!🙌

热门评论

PH 用户
我现在每天都在用 SuprSend Agent。最大的省时功能是投递追踪——当有人说“我没收到通知”时,我过去要翻查日志、检查偏好设置、渠道可用性、工作流执行。现在只需问 copilot“为什么用户 X 没收到确认”,它10秒内就能追踪完整路径。过去需要15分钟。
PH 用户
作为营销人员,Slack Agent 出奇地好用。以前需要打开面板才能做的快速查询,现在“给我看上次活动的投递统计”或“对免费层级用户的活动,哪个渠道表现最好”——直接在 Slack 频道里完成,整个团队都能看到。对于每天20次快速检查来说,比切换应用快多了。
PH 用户
Agent Skills 这个思路很聪明。把通知 schema 预加载到 AI 上下文中,意味着模型在推理时不用猜字段名。在 RetainSure,我们一直在构建面向客户的告警管道,其中主要投递失败时的渠道回退逻辑是最难的部分。MCP 服务器是同步向调用它的智能体暴露投递失败信息,还是需要轮询?
PH 用户
同一底层基础设施提供六种 AI 原生接口,这步棋走对了。其中 Agent Skills 部分尤为突出:将领域知识加载到上下文中,这样 AI 就不会幻觉你的 API schema——这是大多数平台团队忽略的。当通知配置在智能体会话之间演变时,你们如何处理 schema 漂移?
PH 用户
多渠道通知最难的部分不是发送逻辑,而是编排层,它要在用户偏好与紧急程度冲突时决定哪个渠道胜出。这里的 AI 路由角度很有趣。当用户可能在几秒内通过邮件和推送收到同一条通知时,你们如何处理跨渠道的去重?
PH 用户
我试了下新智能体和Slack App集成。说实话,省了我不少时间。

试着通过智能体搭了个工作流,速度快得惊人。我喜欢的是它居然会考虑那些我自己可能忽略的边界情况。

不过真正让我心动的是分析功能。以前要是出错了,我得翻日志查半天问题出在哪。现在直接问它就行——而且就在Slack里,体验更棒。

所以现在下班前我直接戳它一下——今天发了多少通知、参与度怎么样、有没有出问题,有的话原因是什么、怎么修。30秒就搞定。
热门产品Nikita Navral2026-05-22原文

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