Due mesi fa, un avviso di sicurezza è scattato alle 2 del mattino. Qualcuno del nostro team di Rilevamento e Risposta ha trascorso l'ora successiva a saltare tra gli strumenti solo per determinare se si trattasse di una vera minaccia o di un falso positivo. Oggi, quella stessa chiamata richiede minuti (grazie a Scruff). Scruff è il nostro Agente Personalizzato del team di sicurezza. Costruito interamente in Notion + MCP. 1/n

Scruff è l'Agente Personalizzato del nostro team di sicurezza. Costruito interamente in Notion + MCP. Quando scatta un avviso, Scruff estrae dati dal nostro stack di sicurezza, esegue il runbook pertinente, redige le scoperte iniziali. Un umano esamina e prende la decisione. Oltre 6 ore risparmiate a settimana. 95% di accuratezza nella classificazione delle minacce.

Il nostro team DART (Detection & Response) mantiene Notion sicuro, monitorando le minacce, indagando sugli incidenti, proteggendo i dati degli utenti 24 ore su 24. Ma gran parte del loro tempo è stata spesa su meccaniche: cercare nei log, correlare tra gli strumenti, formattare i report.

Abbiamo valutato i fornitori di automazione della sicurezza. Alcuni promettevano di ridurre i tempi di indagine della metà. Ma mentre ci addentravamo, ci siamo chiesti: potremmo semplicemente costruirlo in Notion? Quindi abbiamo messo a confronto agenti personalizzati. Scruff contro i fornitori per 4 settimane. Scruff ha vinto su:

Sotto il cofano, Scruff è composto da blocchi di costruzione di Notion: - Un database dove atterrano gli avvisi (questo attiva Scruff) - Runbook memorizzati come pagine (tipo di avviso = runbook) - Una pagina di note affinché Scruff possa apprendere dalle indagini passate - Integrazioni MCP per estrarre dati dai nostri strumenti di sicurezza - Un Agente Personalizzato con istruzioni specifiche per il dominio Nessuna piattaforma separata o confusione di integrazioni.

Le persone comprendono concettualmente che questo tipo di automazione è possibile. Ma l'inerzia per costruire è alta, specialmente se gli strumenti sembrano sconosciuti. Ciò che ha sbloccato la situazione è stato definire piccoli ambiti. Un tipo di avviso, un runbook, un test. Poi espandere da lì. Abbiamo definito il ruolo di Scruff in inglese semplice. Abbiamo usato Notion AI per aiutare a redigere il prompt. Abbiamo iterato con il team. La maggior parte del lavoro non era tecnica. Era semplicemente scrivere come funzionavano già le indagini e poi lasciare che Scruff seguisse quel processo.

Ora con Scruff: L'allerta si attiva → Scruff raccoglie il contesto + esegue l'analisi → revisione umana → decisione. Meno lavoro noioso.

Dopo aver dimostrato Scruff internamente, altri team hanno iniziato a costruire i propri: - Marketing → monitorare le menzioni del marchio + redigere risposte - Vendite → qualificare i lead + aggiornare il CRM - Ingegneria → integrare i PRD con una revisione tecnica Ogni team ha trasformato il lavoro ripetitivo e specifico del dominio in un compagno AI che lavora 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Questo è ciò verso cui si dirigono gli agenti. Compagni di squadra che gestiscono interi flussi di lavoro. Raccogliendo contesto, seguendo il processo, evidenziando decisioni, così puoi concentrarti sul lavoro che ha realmente bisogno di te. Scruff è solo l'inizio 🐕

I risultati:

Questo è ciò verso cui si dirigono gli agenti. Compagni di squadra che gestiscono interi flussi di lavoro—raccogliendo contesto, seguendo processi, evidenziando decisioni—così puoi concentrarti sul lavoro che ha realmente bisogno di te. Scruff è solo l'inizio 🐕