Question 1

Was ist ThreadMemory?

Accepted Answer

ThreadMemory ist ein KI-Wissensrouter, der Team-Chat-Plattformen — Slack, Discord und Telegram — mit Produktivitätstools wie Notion, Jira, GitHub Issues und Confluence verbindet. Die 7-stufige KI-Pipeline von ThreadMemory klassifiziert wichtige Diskussionen automatisch in 5 Typen (Bugs, Ideen, Entscheidungen, Wissen, Prozesse) und leitet sie an das richtige Ziel weiter. Ohne manuellen Aufwand — das Wissen Ihres Teams wird erfasst, während es entsteht.

Question 2

Welches Problem löst ThreadMemory?

Accepted Answer

ThreadMemory löst das Wissensverlust-Problem, das 90% der Remote- und Hybrid-Teams betrifft, die Slack, Discord oder Telegram nutzen. Wichtige Entscheidungen, Bug-Reports und Prozessänderungen verschwinden innerhalb von 24 Stunden im Chat-Verlauf. Die KI von ThreadMemory überwacht ausgewählte Kanäle, klassifiziert 5 Inhaltstypen mit 88% Genauigkeit über 92 Testszenarien und leitet wichtige Diskussionen automatisch an Notion, Jira, GitHub Issues oder Confluence weiter — in unter 3 Minuten, nachdem das Gespräch ausgereift ist.

Question 3

Für wen wurde ThreadMemory entwickelt?

Accepted Answer

ThreadMemory wurde für kleine bis mittelgroße Teams von 5 bis 20 Personen entwickelt — Startups, Entwicklerteams und Remote-First-Organisationen, die Slack für die Kommunikation und Notion, Jira oder GitHub für das Projektmanagement nutzen. Die Workspace-basierte Preisgestaltung von ThreadMemory beginnt bei $0/Monat (Free-Plan) mit 4 bezahlten Stufen bis zu $149/Monat (Team) und ist damit auch für Teams in der Frühphase zugänglich. Die Einrichtung dauert weniger als 3 Minuten — kein Code, keine Workflow-Builder, keine IT-Abteilung erforderlich.

Question 4

Wie richte ich ThreadMemory ein?

Accepted Answer

ThreadMemory verbindet sich in unter 3 Minuten mit Ihrem Slack-Workspace durch eine 4-Schritte-Einrichtung: (1) Anmelden mit Google oder Slack OAuth, (2) den ThreadMemory Slack-Bot mit channels:history- und channels:read-Berechtigungen autorisieren, (3) auswählen, welche Kanäle überwacht werden sollen, und (4) Ihre erste Routing-Regel in einfacher Sprache erstellen — zum Beispiel: „Sende Bug-Reports aus #engineering an Jira.“ Kein Code, keine Regex, keine Workflow-Builder erforderlich. Der Free-Plan umfasst 1 Quelle, 1 Ziel und 20 Dokumente pro Monat ohne Kreditkarte.

Question 5

Welche Chat-Plattformen unterstützt ThreadMemory?

Accepted Answer

ThreadMemory unterstützt derzeit Slack als voll funktionsfähigen Quell-Connector mit OAuth-Bot-Installation, Kanalauswahl, Thread-Erkennung und Echtzeit-Event-Webhooks. Discord- und Telegram-Quell-Connectors befinden sich auf der Roadmap. Für Ziele leitet ThreadMemory an 4 Plattformen weiter: Notion (formatierte Seiten mit Blöcken und Eigenschaften), GitHub Issues (Issues mit Labels und Beschreibungen), Jira (Tickets mit Projektzuordnung) und Confluence (strukturierte Dokumentationsseiten). Jeder der 4 Ziel-Adapter formatiert Inhalte nativ für seine Plattform.

Question 6

An welche Ziel-Tools leitet ThreadMemory weiter?

Accepted Answer

ThreadMemory leitet klassifizierte Inhalte an 4 Ziel-Tools weiter, jeweils mit einem dedizierten Format-Adapter, der Chat-Diskussionen in native Dokumentformate umstrukturiert: Notion erstellt formatierte Seiten mit korrekten Blöcken, Eigenschaften und Datenbankeinträgen. GitHub Issues erstellt Issues mit Labels, Beschreibungen und Markdown-Formatierung. Jira erstellt Tickets mit korrekten Feldern, Projektzuordnung und Schweregrad-Stufen. Confluence erstellt strukturierte Dokumentationsseiten mit Überschriften und Kontext.

Question 7

Kann ich steuern, welche Kanäle ThreadMemory überwacht?

Accepted Answer

ThreadMemory überwacht nur die Slack-Kanäle, die Sie ausdrücklich auswählen — niemals Ihren gesamten Workspace. Jede Quellverbindung zeigt alle verfügbaren Kanäle an, und Sie schalten die Überwachung pro Kanal ein oder aus. Der Starter-Plan unterstützt bis zu 5 überwachte Kanäle, Pro unterstützt 15, und Team bietet unbegrenzte Kanäle. Sie können auch kanalspezifische Routing-Regeln erstellen: „#engineering Bugs → Jira“ und „#product Entscheidungen → Notion.“ Nicht überwachte Kanäle werden vollständig ignoriert — der Bot von ThreadMemory empfängt keine Events von ihnen.

Question 8

Wie funktioniert die KI-Pipeline von ThreadMemory?

Accepted Answer

ThreadMemory verarbeitet jede Nachricht durch eine 7-stufige KI-Pipeline, die von 9 River-Job-Workern auf einem Go-Backend betrieben wird. Die Stufen sind: (1) Aufnahme & Klassifizierung — Nachrichten werden in 5 Typen klassifiziert (Bug, Idee, Entscheidung, Wissen, Prozess) mit Wichtigkeitsbewertung, (2) Embedding — Text wird über OpenAI-Embeddings in 1.536-dimensionale Vektoren umgewandelt und in pgvector gespeichert, (3) Clustering — semantisch ähnliche Nachrichten werden mit einem cosine similarity-Schwellenwert von 0,85 gruppiert, (4) Zusammenfassung — jedes Cluster erhält eine menschenlesbare Zusammenfassung, (5) Triage — typspezifisches Routing und Dringlichkeit werden bestimmt, (6) Reifeprüfung — das System wartet, bis Diskussionen abgeschlossen sind, bevor es weiterleitet, (7) Materialisierung — Inhalte werden für das Ziel-Tool formatiert und zugestellt.

Question 9

Wie entscheidet ThreadMemory, was wichtig ist?

Accepted Answer

ThreadMemory verwendet ein 2-stufiges KI-Klassifizierungssystem zur Bestimmung der Wichtigkeit. Stufe 1 (Aufnahme & Klassifizierung) bewertet jede Nachricht von 0 bis 100 über 5 Inhaltstypen — Bugs, Ideen, Entscheidungen, Wissen und Prozesselemente — unter Verwendung von GPT-4o-mini mit strukturierten Ausgabeschemata. Stufe 2 (Triage) wendet typspezifische Schwellenwerte an: Bug-Reports können Entwurfs-Artefakte bei einem niedrigen Konfidenzwert von 0,35 erstellen, während Entscheidungen 0,55 und mindestens 2 Teilnehmer erfordern. Dieser zweistufige Ansatz erreicht 88% Genauigkeit über 92 Golden-Test-Szenarien mit typspezifischer Feinabstimmung, die vorzeitiges Routing halbfertiger Diskussionen verhindert.

Question 10

Was bedeutet „intelligente Reife“ bei ThreadMemory?

Accepted Answer

Das intelligente Reifesystem von ThreadMemory verwendet typspezifische Schwellenwerte, um zu bestimmen, wann eine Diskussion bereit zur Weiterleitung ist — und verhindert so, dass halbfertige Gespräche zu unvollständigen Jira-Tickets oder Notion-Seiten werden. Bug-Reports verwenden einen niedrigen Entwurfs-Schwellenwert (0,35), sodass sie schnell als Entwürfe weitergeleitet und dann automatisch aktualisiert werden, während die Diskussion bis zum vollen Schwellenwert von 0,65 fortschreitet. Entscheidungen erfordern einen höheren Wert von 0,55 und mindestens 2 Teilnehmer, um sicherzustellen, dass ein Ergebnis erreicht wurde. Wissenseinträge benötigen 0,55 mit inhaltlicher Substanzprüfung. Jeder der 5 Inhaltstypen (Bug, Idee, Entscheidung, Wissen, Prozess) hat sein eigenes, unabhängig abgestimmtes Reife-Prompt-Template.

Question 11

Halluziniert ThreadMemory oder macht Fehler?

Accepted Answer

ThreadMemory enthält ein Self-Review-Gate in der Materialisierungsstufe, das KI-generierte Inhalte validiert, bevor sie Ihr Notion, Jira oder GitHub erreichen. Das Self-Review prüft die faktische Konsistenz mit den Originalnachrichten, verifiziert, dass keine Informationen erfunden wurden, und bestätigt, dass der Inhalt zum klassifizierten Typ passt. Zusätzlich verwendet ThreadMemory eine cosine similarity-Deduplizierungsprüfung von 0,85, um zu verhindern, dass dieselbe Diskussion doppelte Artefakte erzeugt. Die Pipeline erreicht 88% Genauigkeit über 92 Testszenarien — und jedes weitergeleitete Dokument verlinkt zurück zu den originalen Chat-Nachrichten zur menschlichen Überprüfung.

Question 12

Wie geht ThreadMemory mit langen Diskussionen um?

Accepted Answer

Das Token-Budget-System von ThreadMemory verarbeitet Diskussionen jeder Länge durch eine 4-stufige adaptive Strategie. Stufe 1: Einzelne Nachrichten werden bei der Aufnahme auf 1.500 Tokens begrenzt, um konsistente DB-Speicherung sicherzustellen. Stufe 2: Cluster-Prompts verwenden eine adaptive Kaskade — wenn ein Prompt das 100.000-Token-Budget überschreitet, reduziert das System progressiv aktuelle Nachrichten, dann Cluster, dann teilt es den Batch auf. Stufe 3: Für Cluster mit mehr als 80 Nachrichten wählt eine Head+Tail-Strategie die frühesten 10 und neuesten 70 Nachrichten aus, um den Kontext zu bewahren. Stufe 4: Embedding-Text wird vor dem OpenAI-API-Aufruf auf 8.000 Tokens gekürzt (8.191-Token-Limit).

Question 13

Wie verbindet sich ThreadMemory mit Slack?

Accepted Answer

ThreadMemory verwendet 2 separate Slack-OAuth-Flows zur Sicherheitsisolierung. Flow 1 (Anmeldung): Standard-OAuth mit openid-, profile- und email-Scopes — authentifiziert den Benutzer und liefert grundlegende Team-Informationen. Flow 2 (App-Installation): Bot-OAuth mit channels:history-, channels:read-, chat:write- und users:read-Scopes — gibt dem Bot von ThreadMemory Lesezugriff auf ausgewählte Kanäle und die Fähigkeit zu antworten. Das Bot-Token wird mit AES-256-GCM-Envelope-Verschlüsselung (mandantenspezifischer Datenverschlüsselungsschlüssel) vor der Speicherung verschlüsselt. ThreadMemory empfängt Nachrichten über die Events-API-Webhooks von Slack in Echtzeit — kein Polling, keine Verzögerungen.

Question 14

Kann ThreadMemory verschiedene Themen an verschiedene Tools weiterleiten?

Accepted Answer

Die Routing-Rule-Engine von ThreadMemory ermöglicht es Ihnen, unbegrenzt Regeln zu erstellen, die bestimmte Inhaltstypen und Kanäle verschiedenen Ziel-Tools zuordnen. Zum Beispiel: „Bug-Reports aus #engineering → Jira“, „Produktentscheidungen aus #product → Notion“, „Architekturwissen aus #backend → Confluence“ und „Feature-Ideen aus jedem Kanal → GitHub Issues.“ Jede Regel verwendet einfache Sprache — die KI von ThreadMemory interpretiert die Absicht und ordnet eingehende klassifizierte Inhalte zu. Der Pro-Plan ($79/Monat) und Team-Plan ($149/Monat) unterstützen unbegrenzte Routing-Regeln; der Starter-Plan ($29/Monat) unterstützt bis zu 5 Regeln.

Question 15

Funktioniert ThreadMemory auch mit anderen Tools außer Slack und Notion?

Accepted Answer

ThreadMemory unterstützt derzeit 1 Quelle (Slack) und 4 Ziele (Notion, GitHub Issues, Jira und Confluence). Discord- und Telegram-Quell-Connectors befinden sich auf der Produkt-Roadmap. Jedes Ziel hat einen dedizierten Format-Adapter — Jira-Tickets enthalten Felder, Schweregrad und Projektzuordnung; GitHub Issues verwenden Markdown mit Labels; Confluence-Seiten haben strukturierte Überschriften und Abschnitte. Alle 4 Adapter beinhalten Rate-Limiting, Retry-Logik und Circuit-Breaker für Zuverlässigkeit. Die Atlassian-Connectors (Jira und Confluence) verwenden OAuth 2.0 3LO (3-Legged OAuth) für sicheren Workspace-Zugriff.

Question 16

Wie unterscheidet sich ThreadMemory von Zapier oder Make?

Accepted Answer

ThreadMemory ersetzt manuelles Workflow-Building durch KI-gestützte Klassifizierung und Routing. Zapier und Make erfordern, dass Sie für jede Automatisierung einen separaten „Zap“ oder „Szenario“ entwerfen — Trigger, Filter und Aktionen auswählen. Die 7-stufige Pipeline von ThreadMemory erledigt dies automatisch: Sie klassifiziert Nachrichten in 5 Typen, wartet, bis Diskussionen ausgereift sind (intelligente Reife mit typspezifischen Schwellenwerten von 0,35 bis 0,65), und formatiert Inhalte nativ für jedes Ziel. Zapier berechnet pro Aufgabe ($0,01–0,05 pro Ausführung); ThreadMemory verwendet eine feste Workspace-basierte Preisgestaltung ab $29/Monat für unbegrenzte Nachrichtenverarbeitung.

Question 17

Wie unterscheidet sich ThreadMemory von Slack AI?

Accepted Answer

ThreadMemory und Slack AI lösen unterschiedliche Probleme. Slack AI ($10/Nutzer/Monat) bietet In-Slack-Suche und Kanalzusammenfassungen — das Wissen bleibt innerhalb von Slack. ThreadMemory ($29–149/Monat pro Workspace, nicht pro Nutzer) extrahiert wichtige Inhalte aus Slack und leitet sie an externe Tools weiter: Notion-Seiten, Jira-Tickets, GitHub Issues und Confluence-Dokumente. Für ein 10-Personen-Team kostet Slack AI $100/Monat nur für die Suche; der Starter-Plan von ThreadMemory für $29/Monat erfasst und leitet bis zu 100 Dokumente pro Monat an Ihre bestehenden Projektmanagement-Tools weiter.

Question 18

Warum nicht einfach wichtige Nachrichten manuell kopieren?

Accepted Answer

ThreadMemory automatisiert, was Teams derzeit manuell tun — und macht es besser. Manuelles Copy-Paste von Slack nach Jira oder Notion dauert 2–5 Minuten pro Eintrag, erfordert, dass jemand die Nachricht bemerkt, und verliert Kontext (keine Thread-Historie, keine Teilnehmerliste, keine verwandten Diskussionen). Die Pipeline von ThreadMemory verarbeitet jede Nachricht in überwachten Kanälen, klassifiziert 5 Inhaltstypen mit 88% Genauigkeit, gruppiert verwandte Nachrichten in semantische Cluster mittels pgvector-Embeddings (0,85 cosine similarity-Schwellenwert) und liefert formatierte Artefakte mit vollständigem Kontext. Für ein Team, das 10–20 wichtige Diskussionen pro Woche generiert, spart ThreadMemory 2–4 Stunden manueller Dokumentationsarbeit.

Question 19

Was kostet ThreadMemory?

Accepted Answer

ThreadMemory verwendet eine feste Workspace-basierte Preisgestaltung (nicht pro Nutzer), die für Teams jeder Größe vorhersehbar ist. 4 Pläne sind verfügbar: Free ($0/Monat — 1 Quelle, 1 Ziel, 20 Dokumente/Monat), Starter ($29/Monat — 2 Quellen, 2 Ziele, 100 Dokumente/Monat), Pro ($79/Monat — unbegrenzte Quellen und Ziele, 300 Dokumente/Monat) und Team ($149/Monat — alles unbegrenzt, 1.000 Dokumente/Monat). Alle Pläne beinhalten die vollständige 7-stufige KI-Pipeline, AES-256-GCM-Verschlüsselung und Format-Adapter für alle 4 Ziele.

Question 20

Gibt es eine kostenlose Testversion oder einen kostenlosen Plan?

Accepted Answer

ThreadMemory bietet einen dauerhaften Free-Plan — keine zeitlich begrenzte Testversion. Der Free-Plan umfasst 1 Quellverbindung, 1 Ziel, 1 überwachten Kanal und 20 Dokumente pro Monat ohne Kreditkarte und ohne Zeitlimit. Wenn Sie mehr Kapazität benötigen, upgraden Sie sofort über das Dashboard: Der Starter-Plan ($29/Monat) bietet 2 Quellen, 2 Ziele, 5 Kanäle und 100 Dokumente. Jederzeit downgraden — wird zum Ende Ihres Abrechnungszeitraums wirksam, keine Kündigungsgebühren.

Question 21

Was zählt als „Dokument“ bei ThreadMemory?

Accepted Answer

ThreadMemory zählt 1 Dokument jedes Mal, wenn ein Artefakt an ein Ziel-Tool zugestellt wird — 1 Notion-Seite, 1 Jira-Ticket, 1 GitHub Issue oder 1 Confluence-Seite entspricht 1 Dokument. Nachrichten, die keiner Routing-Regel entsprechen, Nachrichten unter den Wichtigkeitsschwellenwerten und übersprungene Nachrichten werden nicht gezählt. Entwurfs-Artefakte (erstellt für Bugs beim 0,35-Schwellenwert, bevor die Diskussion ausgereift ist) zählen als 1 Dokument, auch wenn sie später beim vollen 0,65-Reifeschwellenwert aktualisiert werden. Der Free-Plan umfasst 20 Dokumente/Monat, Starter 100, Pro 300 und Team 1.000.

Question 22

Wie schützt ThreadMemory meine Daten?

Accepted Answer

ThreadMemory implementiert 5 Ebenen des Datenschutzes: (1) Verschlüsselung — AES-256-GCM-Envelope-Verschlüsselung mit mandantenspezifischen Datenverschlüsselungsschlüsseln (DEK) für OAuth-Tokens, Bot-Tokens und API-Anmeldedaten. (2) PII-Erkennung — 7 Regex-Muster bereinigen automatisch AWS-Schlüssel, JWT-Tokens, Kreditkartennummern, E-Mail-Adressen, IP-Adressen, API-Anmeldedaten und Telefonnummern aus KI-generierten Inhalten. (3) Transport — TLS 1.3 für alle Verbindungen zwischen Diensten. (4) Datenbank — PostgreSQL auf Neon mit verschlüsselten Verbindungen. (5) Audit — alle Zugriffe und Pipeline-Entscheidungen werden in audit_logs protokolliert.

Question 23

Speichert ThreadMemory meine Nachrichten?

Accepted Answer

ThreadMemory speichert Nachrichteninhalte verschlüsselt in der Datenbank zur Pipeline-Verarbeitung — Klassifizierung, Clustering und Materialisierung. Jede Nachricht wird bei der Aufnahme auf maximal 1.500 Tokens gekürzt, um Speicher und Prompt-Größe zu begrenzen. Nachrichten werden mit AES-256-GCM-Envelope-Verschlüsselung unter Verwendung mandantenspezifischer Schlüssel verschlüsselt. Rohnachrichten unterliegen automatischen Löschrichtlinien — sie werden nicht unbegrenzt aufbewahrt. Sobald ein Artefakt materialisiert und an Ihr Ziel-Tool zugestellt wurde, werden die Nachrichteninhalte nur noch für Deduplizierungsprüfungen (0,85 cosine similarity-Schwellenwert) und Cluster-Aktualisierungen verwendet.

Question 24

Ist ThreadMemory DSGVO-konform? Kann ich meine Daten löschen?

Accepted Answer

ThreadMemory unterstützt DSGVO-Konformität mit vollständiger Datenportabilität und Löschfunktionen. Sie können: (1) Quellen trennen — stoppt sofort jede Nachrichtenverarbeitung, (2) einzelne Sync-Logs und Artefakte aus dem Activity Feed löschen, (3) Ihren gesamten Workspace löschen — löst kaskadierende Löschung über alle Tabellen aus, einschließlich Nachrichten, Cluster, Artefakte, rate_limits, audit_logs und processing_logs. Die Datenlöschung ist dauerhaft und wird innerhalb von 30 Tagen verarbeitet. ThreadMemory speichert Daten auf Neon-Servern (PostgreSQL) und kann auf Anfrage eine Datenverarbeitungsvereinbarung (DPA) bereitstellen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ThreadMemory?

Erste Schritte

So funktioniert es

Integrationen

Vergleich

Preise & Pläne

Sicherheit & Vertrauen

Noch Fragen?