Motor predictivo multiagente
Motor predictivo multiagente
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Descripción
Motor predictivo multiagente: mediante la simulación de interacciones en redes sociales de usuarios del mercado objetivo, descubre de forma proactiva escenarios de tabú cultural, religioso o político que podrían desencadenarse al lanzar funciones del producto, y genera recomendaciones de prueba específicas.
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EscribirPrevisión de contenido viral
Antes de publicar contenido en WeChat Channels, cuentas oficiales de WeChat, Douyin, Xiaohongshu, Kuaishou, Bilibili, Zhihu o Weibo, obtén una revisión previa que tenga en cuenta los riesgos normativos, la reacción de los usuarios y el potencial de difusión. Tanto si se trata de un guion hablado para vídeo corto, una publicación con texto e imágenes, un artículo para una cuenta oficial de WeChat, un texto para Moments, un guion para una retransmisión en directo o un mensaje privado, el análisis parte del texto original para determinar la plataforma, la categoría, el público objetivo y el objetivo de publicación, y después identifica riesgos como promesas de resultados, expresiones absolutas, restricciones de sectores específicos o inducción a dirigir el tráfico. La revisión combina información reciente y trazable sobre las normas, marca frase por frase las expresiones de alto, medio y bajo riesgo, explica los fundamentos de cada decisión y ofrece versiones de reemplazo listas para usar que conservan el tono y el ritmo originales. También señala las diferencias de revisión entre plataformas. Para el público objetivo, simula la reacción durante los tres primeros segundos o al inicio de la lectura, genera comentarios verosímiles de apoyo, cuestionamiento y reacción adversa, e identifica la frase con mayor probabilidad de provocar críticas. En la evaluación de difusión, la Skill puntúa de forma explicable el gancho, la emoción, el valor informativo adicional, la identificación, la facilidad para volver a contarlo, el potencial de lectura completa o visualización hasta el final y la ruta de acción. Ofrece la adecuación a cada plataforma, intervalos de probabilidad y sugerencias de cambio priorizadas. El resultado incluye un resumen rápido en la conversación y un informe completo para ayudarte a decidir si publicar directamente, hacerlo tras modificar el texto o reescribirlo, además de conservar una versión limpia para volver a probarla.
Percepción de Tendencias
Para el ámbito finanzas/tecnología/negocios especificado por el usuario, busca automáticamente en fuentes multiplataforma, filtra pistas preliminares y clave, y desentierra eventos relacionados en los últimos 10 años, generando un informe de análisis estructurado. Paso 1: Recopilación de información de múltiples fuentes - Busca noticias de los últimos 30 días, cubriendo Cuenta Oficial de WeChat, WallStreetCN, 36Kr (alta prioridad), Huxiu, Xueqiu, TMTPOST (prioridad estándar) - Registra título, fecha, plataforma, resumen y enlace original - Filtra inicialmente duplicados, publicidad y contenido de baja credibilidad Paso 2: Deduplicación y agregación de información - Agrega eventos iguales según objeto principal, hecho principal y ventana de tiempo (7 días) - Cuenta cuántas fuentes independientes lo mencionan - Elimina eventos de bajo valor y genera lista de eventos candidatos Paso 3: Análisis de eventos y clasificación de pistas Criterios de pistas preliminares (cumple uno): evento anómalo, alta discusión (3 o más fuentes), movimiento inusual, hito importante de la industria, noticias negativas de grandes empresas Criterios de pistas clave (cumple 2 o más): conflicto dramático, espacio de significado explotable, más de 3 actores, actualidad (dentro de 14 días) - Al menos 5 pistas clave, total 10-25 - Cada pista incluye: título del evento, resumen, análisis profundo de puntos aprovechables (valor de escritura detallado), marcado de criterios cumplidos Paso 4: Excavación de relaciones profundas - Amplía el alcance de búsqueda a 10 años - Extrae entidades clave, busca: hitos históricos del sujeto, evolución de políticas del sector, dinámicas de competidores en el mismo período, cambios en la cadena industrial aguas arriba y abajo - Se incluye cualquier relación, marcando tipo y año Paso 5: Salida estructurada La salida incluye: 1. Bloque de pistas clave; 2. Bloque de pistas preliminares; 3. Sugerencias de investigación Cada pista incluye: resumen del evento, marcado de criterios cumplidos, análisis profundo de puntos aprovechables, eventos relacionados (historial de 10 años), enlaces de referencia Herramientas: búsqueda web, generación de documentos largos Recursos de referencia: sin referencias fijas, el usuario puede añadirlas al input
InvestigaciónRadar de productos IA nicho
Un motor sistemático para descubrir oportunidades en productos de IA nicho, v3.1. Combina el rigor matemático de la v2.0 con la metodología de ejecución de App掘金: una escala de anclaje de cinco niveles y una puntuación de intensidad de la demanda mediante transformación logarítmica; la escasez de oferta ponderada por categoría; una función de decaimiento temporal de las señales; un análisis de la reacción de la competencia y de los riesgos de plataforma; y un marco de validación con actualización de priors y posteriores bayesianos. La v3.1 añade la capa de detección de oferta SonarPing: incorpora sus escaneos diarios de nuevos productos de IA, la eliminación de productos de fachada y homogeneizados, las pruebas prácticas y los datos de instantáneas de series temporales. Así, separa los competidores ineficaces de la oferta nominal, calcula la tasa de oferta efectiva, la velocidad de entrada de nuevos productos y la velocidad de inactivación, y convierte la semivida estática en una ventana de oportunidad dinámica impulsada por el flujo de oferta real. Integra el ecosistema de más de 130 blogueros chinos de Twitter, comunidades en chino y datos de comportamiento de pago como fuentes de señales de demanda de alta calidad. Ayuda a desarrolladores independientes a identificar oportunidades de AaaS y suscripción B2C con poca competencia y alta densidad de problemas, y genera informes de radar ejecutables y una matriz de canales de promoción.
Información
- Versión
- v3
- Última actualización
- Créditos por ejecución
- Según el uso
- Modelos
- Automático
