osFoundry / Platform
Datensätze
Eine strukturierte Tabellenansicht für jedes Datenmodell – Kunden, Rechnungen, Leads. Wie eine Datenbank mit Augen.
Was es ist
Records ist die strukturierte Tabellenansicht von osFoundry: ein Ort, um beliebige Geschäftsobjekte (Kunden, Rechnungen, Leads, Mitarbeiter, Lieferanten, Produkte, Assets, Ausgaben, Einnahmen) als typisierte Zeilen und Spalten zu modellieren statt als verstreute Notizen oder Tabellenblätter. Du startest von einer der 18 eingebauten Vorlagen, die ein sinnvolles Schema mitbringen (eine Kundentabelle kommt mit bereits definierten Spalten für Segment, Lifecycle-Phase, Lifetime Value, Verantwortlichen und Health-Rating; eine Einnahmentabelle mit Quellentyp, Betrag, Steuer, Zahlungsmethode und Status), oder du öffnest ein leeres Custom-Raster und definierst die Felder selbst.\n\nAnders als bei einem gewöhnlichen Tabellenblatt hat jede Spalte einen echten Typ. Text, Zahl, Datum, Boolean, E-Mail, Telefon und URL sind die Basis; darauf kommen Währung, Prozent, Einfach- und Mehrfachauswahl-Dropdowns, Sternebewertungen, Dateianhänge, Relationen, die eine Tabelle mit einer anderen verknüpfen, und Formelspalten. Ein Feld lässt sich als Pflichtfeld markieren, damit Zeilen nicht halb leer gespeichert werden. Du kannst eine CSV oder ein Tabellenblatt importieren und dessen Quellspalten auf deine Felder abbilden, sodass bestehende Daten korrekt landen statt als typloser Klumpen, und das Schema danach über den Schema-Tab umbauen. Tabellen können Daten manuell halten, eine Live-Quelle referenzieren oder sie als Snapshot festhalten.\n\nZur 'Datenbank mit Augen' wird das Ganze dadurch, dass Records im selben Workspace wie dein Chat und deine Agenten liegt. Eine Tabelle lässt sich einer Unterhaltung als Kontext anhängen, sodass ein KI-Modell über deine echten Zeilen nachdenkt: die Einnahmentabelle dieses Quartals zusammenfassen, ins Stocken geratene Leads markieren, Lieferanten gegen Ausgaben abgleichen, und zwar mit dem Modell, für das du deinen eigenen Schlüssel mitgebracht hast. Weil osFoundry eine local-first Desktop-App ist, können sensible Tabellen wie Kundenlisten oder Bankkontodaten auf deinem Gerät bleiben, und für eine Datenbank fallen keine Gebühren pro Platz an.
Wichtige Funktionen
- Baue eine strukturierte Tabelle für jedes Datenmodell: 18 Starter-Vorlagen (Kunden, Rechnungen/Einnahmen, Leads, Mitarbeiter, Lieferanten, Assets) oder ein leeres Custom-Raster, das du selbst formst
- 16 echte Spaltentypen: Text, Zahl, Währung, Prozent, Datum, E-Mail, Telefon, URL, Einfach-/Mehrfachauswahl, Bewertung, Dateianhänge, Relationen zwischen Tabellen, Formeln, Boolean und JSON
- Importiere eine CSV oder ein Tabellenblatt und bilde dessen Spalten auf dein Schema ab, damit bestehende Daten in den richtigen Feldern landen statt als flacher Dump
- Records füttert deine KI: jede Tabelle lässt sich einem Chat oder Agenten als Kontext anhängen, sodass ein Modell über deine echten Zeilen nachdenkt, die 'Datenbank mit Augen'
- Läuft local-first im Desktop-Workspace mit deinen eigenen Schlüsseln: Kunden- und Finanztabellen können auf dem Gerät bleiben, keine Datenbankgebühren pro Platz
Anwendungsfälle
- Ops-Lead: Kundentabelle aus der Vorlage aufbauen, eine bestehende Accounts-CSV importieren und eine KI markieren lassen, welche Accounts kurz vor der Verlängerung stehen
- Gründer/Finanzen: Einnahmen und Ausgaben als typisierte Tabellen mit Währungs-, Steuer- und Statusspalten führen und ein Modell das Quartal zusammenfassen lassen
- Recruiter: eine Kandidaten-Pipeline-Tabelle mit Stufe, Quelle, Bewertung und Lebenslauf-Anhängen führen und einen Agenten über die Zeilen hinweg nach Kriterien vorauswählen lassen
Häufig gestellte Fragen
Wie unterscheidet sich Records von einem Tabellenblatt wie Excel oder Google Sheets?
Jede Spalte hat einen erzwungenen Typ (Währung, Datum, Auswahl-Dropdown, Bewertung, Datei, Relation, Formel) statt loser Zellen, sodass eine Währungsspalte Währung bleibt und eine Auswahlspalte nur ihre definierten Optionen akzeptiert. Außerdem startest du von Vorlagen mit fertigem Schema, kannst Felder zur Pflicht machen, Tabellen per Relation verknüpfen und eine ganze Tabelle einem KI-Modell als Kontext anhängen. Das ist näher an einer Datenbank im Airtable-Stil als an einem freien Blatt.
Kann eine KI meine Records-Daten wirklich lesen und darüber nachdenken?
Ja. Genau darum liegt das Feature im Workspace. Du kannst eine Tabelle einem Chat oder Agenten anhängen, und das Modell denkt über die echten Zeilen nach (zusammenfassen, filtern, abgleichen), und zwar mit deinem eigenen API-Schlüssel (oder einem lokalen/selbstgehosteten Modell). Die KI arbeitet aus deinen strukturierten Daten, statt dass du sie in einen Prompt kopierst.
Wo werden meine Records-Daten gespeichert, liegen sie in der Cloud?
osFoundry ist ein local-first Desktop-Workspace, deine Tabellen können also auf deinem Gerät bleiben statt auf dem Server eines Anbieters. Das ist wichtig bei sensiblen Tabellen wie Kunden, Bankkonten oder Einnahmen. Es gibt keine Datenbankgebühr pro Platz, und weil das gesamte Produkt bring-your-own-key ist, wird kein Datensatz über einen Reseller geleitet, um eine KI darauf anzuwenden.