一句話介紹
CoolAIid原本是一種用於室內設計與虛擬佈局的AI工具,但現在的舊版本僅能顯示感謝語及新版本的準備狀態,並引導使用者前往ChatterKB。ChatterKB是一個AI知識庫、文件查詢以及工作流程管理平台,而非室內設計工具。
產品現狀
截至2026年8月22日,CoolAIid舊應用已不再提供室內設計編輯、渲染或訂閱相關的功能,同時也沒有公佈新版本的發布日期。因此,使用者不應再將其視為仍在正常運作的AI裝修工具。
舊頁面稱,該團隊還開發了能將複雜文件轉換為簡單且可執行的報告的工具 ChatterKB,並提供了前往該產品的連結。這僅能證明其為官方推薦的產品,無法證明舊帳戶、作品、積分或訂閱服務會自動遷移。
| 名稱 | 當前狀態 | 產品方向 | 是否可直接替代 |
|---|---|---|---|
| CoolAIid | 原服務已停止公開使用 | AI室內設計與虛擬佈置 | 無法核實的現行服務 |
| ChatterKB | 正常運營 | AI知識庫、聊天、工作流與Boards | 不能替代室內設計生成 |
原CoolAIid還能使用嗎
目前無法確認原 CoolAIid 是否仍能用於創建房間設計或存取歷史專案。公開應用頁面僅顯示感謝用戶、正在開發下一個版本以及推薦 ChatterKB 的相關資訊,並未提供設計工作台。
- 沒有可核實的現行室內設計生成入口
- 沒有公開新版上線時間或功能清單
- 沒有可核實的現行CoolAIid套餐與價格
- 沒有說明舊作品、帳戶和付費權益如何處理
- ChatterKB的定位已轉為企業知識與自動化
ChatterKB是什麼
ChatterKB由Beatspoken LLC所運營,是一個專為團隊及企業設計的AI知識工作平台。它將文件、筆記、外部工具、即時通訊功能、自動化流程以及可即時更新的看板等元素整合在一起,使用者可以針對內部資料提出問題,並將答案轉化為可編輯的知識。
平台支援多種模型服務,目前官網顯示有Claude、ChatGPT、Gemini、Grok、Perplexity、Meta以及部分其他模型。實際可選版本及每次對話所消耗的積分,會隨著模型與任務的複雜度而改變。
主要功能
企業知識庫
使用者可以建立知識庫,並上傳 PDF、Word、Excel、PowerPoint、CSV、JSON、Markdown 以及純文字等格式的檔案。系統會處理這些檔案的內容,使其能夠用於搜尋、提問、比較以及後續的工作流程中。
文件問答與渠道檢索
聊天助手會從知識庫及連接的資料來源中尋找相關內容,再產生回答。企業RAG方案強調提供有出處的回答以及文件片段的定位,但關鍵結論仍應回傳至原始文件進行核對。
聊天記憶與知識沉澱
個人對話記憶會在同一知識庫中延續,用戶可以高亮、刪除和整理記憶。需要共享的結論可以主動保存為知識庫文件,個人聊天歷史不會因為共用知識庫而自動公開給其他成員。
自然語言工作流
使用者以一般語言描述目標,系統便會產生包含模型、工具、順序及條件的步驟。工作流程可立即執行,或依照計劃運作;當遇到需要人工判斷的情況時,則可暫停並等待輸入。
Boards動態看板
聊天中的報告、圖表和摘要可以固定到看板上,並在資料更新後自動刷新。看板適合用於向客戶報告、呈現經營摘要以及持續監控,但其輸出品質則取決於資料來源的更新情況以及工作流程的設定。
文件與外部材料同步
目前可從Google Drive、Notion、Slack和YouTube等渠道導入資料,也能上傳本地檔案。官方說明同步預設由用戶手動觸發,源檔案不會被平台直接修改。
模型與工具選擇
每個知識庫都可以啟用或關閉不同的工具,以此減少不必要的權限與積分消耗。該平台還提供網頁搜尋、網頁解析、檔案讀寫、表格分析、Python執行、報告儲存以及通知等功能。
MCP連接
ChatterKB可透過Zapier MCP連接大量外部應用,同時也提供Local MCP Bridge,以便將本機上運行的MCP服務整合到聊天功能中。企業亦可使用專用的MCP託管服務,但該服務有獨立的定價方式,不應與主產品的價格混為一談。
企業RAG與私有部署
企業服務可支援客戶的自有雲環境、專屬VPC或本地部署方案,並能與現有的知識系統相連接。官網特別展示了自有AWS環境、租戶隔離、審計記錄以及存取控制等功能,而實際的架構與責任範圍則需在專案合約中確認。
- 用團隊文件和連接的數據源構建可檢索知識庫
- 在多份文件中提問、比較並生成結構化結果
- 把有價值的聊天內容保存為可編輯知識
- 使用自然語言創建、運行和定時執行工作流
- 將報告、圖表和摘要固定為可刷新Boards
- 按知識庫管理模型、內部工具和MCP權限
- 為企業提供訂製RAG、客戶託管與本地部署選項
文件與資料來源支援
| 渠道或格式 | 當前支援 | 使用說明 |
|---|---|---|
| PDF與純文本 | 支持 | 用於長文檔問答、摘要和檢索 |
| Word與PowerPoint | 支持 | 提取文件和演示內容後加入知識庫 |
| Excel與CSV | 支持 | 可透過自然語言分析表格並生成圖表 |
| JSON與Markdown | 支持 | 適合結構化數據和可編輯知識內容 |
| Google Drive | 支持 | 用戶選擇檔案並手動觸發同步 |
| Notion | 支持 | 可導入指定頁面或區分並保留基礎結構 |
| Slack | 支持 | 選擇頻道導入關鍵討論和決策 |
| YouTube | 支持 | 透過影片或播放清單處理字幕內容 |
| 企業系統 | 訂製支援 | 可連接SharePoint、Confluence、對象儲存與自訂介面 |
使用教學
創建第一個知識庫
- 註冊ChatterKB後,建立一個僅服務單一主題的知識庫,並為其設定清晰的名稱。
- 先上傳少量無敏感資訊的代表性文件,檢查標題、表格和段落是否正確解析。
- 選擇合適模型並只啟用檢索、讀取等必要工具,減少權限和積分消耗。
- 提出包含具體文件、時間範圍和輸出格式的問題,並要求答案指出依據。
- 逐條核對關鍵結論後,再把可靠內容保存回知識庫。
連接外部資料
- 在知識庫連線設定中選擇Google Drive、Notion、Slack或其他所需渠道。
- 採用最小權限原則,只授權必要檔案、頁面、頻道或工作區範圍。
- 完成首次導入後抽查檔案數量、更新時間、權限繼承和重複內容。
- 源內容變化時手動重新同步,並記錄本次同步的範圍和時間。
- 成員權限變更後同步檢查ChatterKB訪問權,避免原系統撤權後副本仍可讀取。
創建自然語言工作流
- 用一句話描述目標,再明確輸入資料、執行頻率、輸出結構和接收對象。
- 檢查系統生成的每個步驟、模型、工具和條件分支,刪除不必要的權限。
- 先用測試資料手動運行,確認錯誤時會暫停而不是繼續寫入下游系統。
- 核對報告、圖表或通知結果,並為高風險結論增加人工批准步驟。
- 測試穩定後再設定定時執行,持續監控積分、失敗記錄和資料來源變化。
連接本地MCP工具
- 從知識庫設定中下載Local MCP Bridge,並在受控的Mac或Windows電腦中解壓後運行。
- 在橋接配置頁添加需要的MCP服務,保存後檢查工具列表與權限範圍。
- 複製本機連線位址並加入 ChatterKB,切勿將存取令牌發送到公共聊天或代碼倉庫。
- 新建對話並先執行只讀的工具列表測試,確認連接來自預期設備。
- 逐步開放寫入類工具,並為敏感操作設定人工確認、日誌和撤銷方案。
適合哪些用戶
- 諮詢與研究團隊:匯總多份客戶資料並生成可重複使用的報告
- 市場與銷售團隊:將品牌資料、案例和客戶資訊轉為工作流
- 法務與合規團隊:在權限控制下檢索合約、政策和法規資料
- 財務與運營團隊:分析表格、生成經營摘要和動態看板
- 知識管理人員:沉澱個人經驗並建立團隊可檢索知識
- 自動化負責人:透過MCP和連接器組合跨工具流程
- 受監管企業:評估客戶託管、VPC或本地部署方案
典型使用場景
| 場景 | 建議配置 | 主要產出 |
|---|---|---|
| 內部政策問答 | 政策知識庫加檢索工具 | 帶依據的答覆與相關文件定位 |
| 客戶研究報告 | 多文件加網頁檢索工作流 | 結構化摘要、對比與建議 |
| 銷售資料中心 | 品牌知識庫加公開分享 | 客戶自助問答與線索內容 |
| 週報自動化 | 定時工作流加數據連接 | 可刷新報告和Board |
| 表格數據分析 | Excel或CSV加Python工具 | 趨勢、異常、圖表和解釋 |
| 本地工具編排 | Local MCP Bridge | 在聊天中調用受控桌面工具 |
產品優勢
- 把知識庫、聊天、工作流和動態看板放在一個產品中
- 支援多模型選擇,可按品質、速度與積分消耗切換
- 覆蓋常見辦公文件、表格、外部知識源和網頁內容
- 自然語言工作流降低非技術團隊的自動化門檻
- 個人記憶與主動共享知識分開,便於團隊沉澱經驗
- MCP、Zapier和企業整合擴展外部操作能力
- 提供DPA、子處理方清單和企業託管選項
使用限制與注意事項
- CoolAIid舊室內設計功能已不可核實,ChatterKB不能用於房間渲染
- 積分消耗隨模型、記憶、工具數量和工作流複雜度變化,預算不完全固定
- 目前自助套餐都列為1名用戶,真正團隊協作可能需要Business定制方案
- 月付與年付頁面顯示的知識庫數量不同,購買前應以結算頁為準
- 外部材料同步主要由用戶手動觸發,內容可能落後於源系統
- 導入後的副本可能讓原源權限與知識庫權限不一致,需要單獨治理
- AI回答、表格分析及自動化動作仍可能出錯,高風險輸出必須審核
- 啟用寫入類工具、網頁工具或MCP會擴大權限與提示注入風險
- 商業、企業RAG和MCP託管屬於不同服務範圍,需分別確認報價
價格與套餐
截至2026年8月22日,ChatterKB公開了Free、Plus、Pro、Pro XL和Business五種主產品套餐。積分是根據任務的實際工作量來計算的,一般性的簡單聊天只需要少量積分,而自動化工作流程則需要相對更多的積分。
| 方案 | 月付價格 | 知識庫 | 每月積分 | 用戶 |
|---|---|---|---|---|
| Free | 0美元 | 1個 | 20 | 1名 |
| Plus | 20美元 | 3個 | 300 | 1名 |
| Pro | 50美元 | 5個 | 800 | 1名 |
| Pro XL | 100美元 | 10個 | 1600 | 1名 |
| Business | 每月250美元起 | 訂製 | 訂製 | 訂製 |
年付頁面標示的價格為八折,Plus、Pro和Pro XL的每月費用分別為16美元、40美元和80美元,因此一年的總費用則分別為192美元、480美元和960美元。此外,年付方案下可使用的知識庫數量分別為7個、10個和15個,這與月付方案有所不同。
| 方案 | 年付折算月價 | 年度總價 | 年付頁知識庫 |
|---|---|---|---|
| Plus | 每月16美元 | 每年192美元 | 7個 |
| Pro | 每月40美元 | 每年480美元 | 10個 |
| Pro XL | 每月80美元 | 每年960美元 | 15個 |
| Business | 每月250美元起 | 訂製 | 訂製 |
官方定價說明可隨時升級或降級,升級立即生效,降級則在下一計費週期執行。年付方式提供30天的退款保證,超過前30天通常不退款;月付方式的取消及退款細節則需在付款前再次確認。
積分與模型怎麼計算
積分並非固定的消息數量,同一個問題會因模型、上下文長度、連接工具以及執行步驟的不同而有所差異。根據公開資料,簡單的聊天大約需要1到5個積分,而工作流程則通常需要10個積分以上;最近的平均數值顯示,一個工作流程所需的積分約為普通聊天的12倍。
| 影響因素 | 為什麼增加消耗 | 優化方式 |
|---|---|---|
| 高成本模型 | 不同模型每次平均積分不同 | 先用輕量模型篩選,再升級關鍵任務 |
| 長對話記憶 | 每輪攜帶更多上下文 | 拆分主題並清理過時記憶 |
| 多個連接工具 | 需要檢索和處理更多渠道 | 按知識庫關閉無關工具 |
| 多步驟工作流 | 每個步驟都可能調用模型和工具 | 合併重複步驟並限制重試 |
| 大批量文件 | 索引、分析和比較範圍更大 | 分批上傳並限定檢索範圍 |
平台與集成
| 平台或整合 | 當前狀態 | 說明 |
|---|---|---|
| 網頁端 | 支持 | 知識庫、聊天、工作流和Boards主界面 |
| Mac與Windows | 支援橋接工具 | 用於連接本機MCP服務 |
| Google Drive | 支持 | 選擇檔案並手動同步 |
| Notion與Slack | 支持 | 導入頁面或頻道內容 |
| Zapier MCP | 支持 | 擴展到大量第三方應用 |
| 企業系統 | 訂製 | 可連接知識平台、對象儲存和自訂介面 |
| 客戶雲與本地部署 | 企業方案 | 需根據基礎設施和合規要求實施 |
| 行動應用 | 未發現 | 沒有核實到官方原生客戶端 |
隱私與安全
ChatterKB在GDPR情境下將客戶視為資料控制者,將平台視為資料處理者,並提供DPA及標準合約條款。其公開的安全措施包括傳輸與靜態加密、邏輯租戶隔離、最小權限原則、金鑰保護、監控以及事件應變機制。
官方聲明,客戶資料不會被用於模型的訓練、微調,或是用於在客戶帳戶之外對模型進行改進。同時,相關條款也賦予平台為了提供及改善服務而儲存及處理使用者內容的權限,企業應透過DPA及訂單文件來確認具體的範圍。
| 項目 | 公開說明 | 用戶應該做什麼 |
|---|---|---|
| 內容所有權 | 用戶保留上傳內容所有權 | 確保自己有權上傳相關資料 |
| 模型訓練 | 不用於訓練或微調模型 | 在合同中保留該承諾 |
| 數據位置 | 部分處理在美國,可申請部分歐盟儲存 | 按合規要求選擇區域 |
| 刪除與導出 | 終止或書面請求後刪除或返還 | 確認具體保留期限與導出格式 |
| 子處理方 | 公開雲平台、身分、對象儲存和模型服務商 | 訂閱變更通知並評估跨境傳輸 |
| 客戶託管 | 企業方案支援自有基礎設施 | 明確運維、備份和事件責任 |
API、MCP、GitHub與開源狀態
ChatterKB公開展示了內部工具、Zapier MCP、Local MCP Bridge以及獨立的MCP託管功能,但並未提供適用於所有用戶的完整公共REST API參考資料或官方通用SDK。內部工具的名稱或下載用的橋接程式,不能等同於開放平台的API。
目前尚未發現屬於 ChatterKB 或 CoolAIid 的官方 GitHub 源碼倉庫以及開源許可證,因此這兩個產品都無法被視為開源軟體。在搜尋結果中出現的、名稱相同的 Chatterbox 語音模型及社群專案,則屬於其他團隊所開發的。
| 項目 | 結論 | 說明 |
|---|---|---|
| ChatterKB網頁平台 | 商業閉源服務 | 未公開完整源代碼 |
| Local MCP Bridge | 提供下載 | 用於連接本機MCP服務,未核實開源許可 |
| Zapier MCP | 支持 | 透過第三方MCP擴展外部工具 |
| MCP託管 | 獨立付費服務 | 專用實例與調用量套餐另計 |
| 公共API與SDK | 未完整公開 | 生產集成需向官方確認 |
| 官方GitHub | 未發現 | 不能用同名社區專案代替 |
基本資訊
| 字段 | 內容 |
|---|---|
| 原工具名稱 | CoolAIid |
| 原工具類型 | AI室內設計與虛擬佈置 |
| 原工具狀態 | 已停止公開服務,舊頁僅保留說明 |
| 官方推薦產品 | ChatterKB |
| 現產品類型 | AI知識庫、文件問答、工作流程和RAG |
| 運營主體 | Beatspoken LLC |
| 免費方案 | 1個知識庫、20積分、1名用戶 |
| 最低付費價 | Plus每月20美元或每年192美元 |
| 主要平台 | 網頁端,另有Mac與Windows本地MCP橋接 |
| 企業部署 | 客戶雲、VPC或本地方案 |
| 是否開源 | 否,未發現官方源碼許可證 |
推薦指數
如果用戶尋找AI室內設計工具,CoolAIid目前的推薦指數為1.0分,因為舊版服務已無法正常使用,且新版也沒有明確的推出時間表。因此,應選擇那些仍在運作中、且其渲染品質及商業條款皆可驗證的類似工具。
如果用戶需要企業知識庫與自動化功能,ChatterKB的推薦指數為4.1分。它的知識累積、工作流程、Boards功能,以及多模型與MCP的組合方式都相當出色,但分數波動、自助式套餐的單用戶使用問題,以及權限同步的問題,則需要事先進行評估。
常見問題
CoolAIid現在還能生成室內設計嗎?
目前沒有可核實的設計工作台,舊應用頁面僅顯示致謝與新版籌備資訊。請勿將歷史功能介紹視為仍可使用的現狀。
CoolAIid改名為ChatterKB了嗎?
公開頁面只能確認舊團隊推薦ChatterKB,無法確認這是功能連續的改名。兩者用途完全不同,帳戶、數據和訂閱也沒有公開遷移說明。
ChatterKB可以設計房間嗎?
不可以。ChatterKB用於文件、知識庫、聊天、工作流程以及報告的製作,並不提供可核實的室內效果圖生成或虛擬佈置功能。
ChatterKB免費嗎?
有Free方案,包含1個知識庫、每月20積分和1名用戶。它適合體驗基礎聊天,複雜工作流會更快用完積分。
最低付費套餐多少錢?
每月需支付20美元,全年總費用為192美元。按月付款時,每個月可存取3個知識庫;按年付款時,則可存取7個知識庫。最終的權益數量以結算頁面所顯示的為準。
支援哪些AI模型?
目前涵蓋 Claude、OpenAI、Gemini、Grok、Perplexity、Meta 以及部分其他模型。具體版本、可用性與平均積分成本會動態調整。
可以自動同步資料嗎?
官方說明,外部資料的同步目前主要由使用者手動觸發。需要即時更新的流程,應將同步檢查納入工作流程或運營規範中。
可以私有化部署嗎?
企業RAG方案支援客戶自有的雲端、專屬VPC或本地部署,首頁亦會顯示自有的AWS環境。具體的雲端平台、零資料外流範圍及運維責任需另行確認。
ChatterKB提供API嗎?
平台具有內部工具、MCP以及企業整合功能,但尚未發現完整的公開通用API與SDK文件。在進行開發整合之前,應先向官方確認其支援範圍及價格。
CoolAIid或ChatterKB是開源的嗎?
未發現歸屬明確的官方源碼倉庫或開源許可證,應按閉源商業服務標註。可下載橋接工具或支援MCP並不代表平台開源。
ChatterKB會用客戶資料訓練模型嗎?
其信任頁面及DPA均明確指出,客戶資料不會被用於模型訓練、微調,或是用於除客戶帳戶以外的產品改進。企業仍應保存適用版本的DPA及訂單條款。
總結
CoolAIid已不再適合作為可用的AI室內設計工具來推薦,舊頁面也沒有提供明確的新版日期。使用者應將其視為已停止運作的過時產品,而非將ChatterKB誤認為是家居裝修功能的升級版本。
ChatterKB是一個用於企業知識管理與自動化處理的獨立平台,適合用於建立與內部資料相關的聊天功能、工作流程以及即時報告。在選擇此平台時,應特別注意點數消耗、團隊席位數量、同步機制、工具權限以及部署相關的合約條款。
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