Moteur prédictif multi-agents
Moteur prédictif multi-agents
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Description
Moteur prédictif multi-agents - En simulant les interactions sur les réseaux sociaux des utilisateurs du marché cible, découvrez à l'avance les scénarios de tabous culturels, religieux ou politiques que le lancement d'une fonctionnalité produit pourrait déclencher, et générez des recommandations de tests ciblées.
Compétences associées
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ÉcrirePrécontrôle de contenu social
Avant de publier sur WeChat Channels, les comptes publics WeChat, Douyin, Xiaohongshu, Kuaishou, Bilibili, Zhihu, Weibo et d’autres plateformes, obtenez un précontrôle couvrant les risques de conformité, les réactions des utilisateurs et le potentiel de diffusion. Qu’il s’agisse d’une vidéo courte face caméra, d’une note illustrée, d’un article pour compte public WeChat, d’un texte pour les Moments, d’un script de live ou d’un message privé, l’analyse part du texte original pour déterminer la plateforme, la catégorie, le public cible et l’objectif de publication, puis repérer les promesses de résultats, les formulations absolues, les interdits propres à certains secteurs et les incitations à rediriger le trafic. Le précontrôle s’appuie sur des informations récentes et traçables concernant les règles. Il signale phrase par phrase les formulations à haut risque ainsi que celles présentant un risque moyen ou faible, explique les critères retenus et propose une version de remplacement directement utilisable, en conservant le ton et le rythme d’origine. Il indique également les différences de modération entre plateformes. Pour le public visé, il simule les réactions pendant les trois premières secondes ou à l’ouverture de la lecture, génère des commentaires réalistes — favorables, sceptiques ou hostiles — et identifie la phrase la plus susceptible de déclencher des attaques. Pour évaluer la diffusion, la compétence attribue des scores explicables autour de l’accroche, de l’émotion, de la valeur informative ajoutée, de l’identification, de la facilité à reformuler et à partager, du potentiel de lecture complète ou de visionnage jusqu’au bout, ainsi que du parcours vers l’action. Elle fournit l’adéquation à la plateforme, des fourchettes de probabilité et les modifications prioritaires. La livraison comprend un aperçu dans la conversation et un rapport complet, afin de déterminer rapidement s’il faut publier directement, modifier avant publication ou réécrire, puis de conserver une version propre du texte pour une nouvelle évaluation.
Veille d'actualités
Recherche automatiquement sur plusieurs plateformes d'information en fonction du domaine financier, technologique ou commercial spécifié, filtre les pistes préliminaires et les pistes clés, et explore les événements connexes sur 10 ans, pour produire un rapport d'analyse structuré. Étape 1 : Collecte multi-sources - Recherche des actualités des 30 derniers jours sur WeChat, Wall Street CN, 36Kr (poids élevé), Huxiu, Xueqiu, TMT Post (poids standard) - Enregistrement du titre, de la date, de la plateforme, du résumé et du lien original - Filtrage initial des contenus en double, publicitaires ou de faible crédibilité Étape 2 : Déduplication et agrégation - Agrégation des événements par objet clé, fait clé et fenêtre temporelle (7 jours) - Comptage du nombre de sources indépendantes mentionnant l'événement - Suppression des événements de faible valeur, production d'une liste d'événements candidats Étape 3 : Analyse des événements et classification des pistes Critères de piste préliminaire (un seul suffit) : événement anormal, forte discussion (plus de 3 sources), mouvement anormal, étape majeure du secteur, actualité négative d'une grande entreprise Critères de piste clé (2 ou plus) : conflit dramatique, profondeur d'exploration significative, plus de 3 acteurs, actualité récente (14 jours) - Au moins 5 pistes clés, total de 10 à 25 pistes - Chaque piste comprend : titre de l'événement, résumé, analyse approfondie de la valeur rédactionnelle, et indication des critères satisfaits Étape 4 : Exploration approfondie des relations - Extension de la recherche sur 10 ans - Extraction des entités clés, recherche : jalons historiques de l'acteur, évolution des politiques sectorielles, actualités concurrentes simultanées, changements dans la chaîne amont/aval - Toute relation est enregistrée avec le type et l'année Étape 5 : Production structurée Le rapport comprend : A) Bloc des pistes clés ; B) Bloc des pistes préliminaires ; C) Suggestions de recherche Chaque piste contient : résumé de l'événement, indicateur des critères satisfaits, analyse approfondie de la valeur rédactionnelle, événements connexes (historique sur 10 ans), liens de référence Configuration des outils : recherche web, génération de longs documents Ressources de référence : aucune par défaut ; l'utilisateur peut en ajouter en entrée.
RechercheRadar des produits IA de niche
Un moteur systématique de détection d’opportunités dans les produits IA de niche, v3.1. Il combine la rigueur mathématique de la v2.0 avec la méthodologie d’exécution d’App 掘金 : échelle d’ancrage à cinq niveaux et scoring logarithmique de l’intensité de la demande, rareté de l’offre pondérée par catégorie, fonction de décroissance temporelle des signaux, analyse stratégique de la réaction concurrentielle et des risques liés aux plateformes, ainsi qu’un cadre de validation par mise à jour des a priori et a posteriori bayésiens. La v3.1 ajoute la couche de détection de l’offre SonarPing : elle intègre son scan quotidien des nouveaux produits IA, l’élimination des produits dérivés et des offres homogènes, les tests pratiques et les instantanés de séries temporelles. Elle écarte ainsi les concurrents sans valeur de l’offre nominale, calcule le taux d’offre effective, la vitesse d’arrivée des nouveaux produits et la vitesse de désactivation, et transforme une demi-vie statique en une fenêtre d’opportunité dynamique, pilotée par les flux réels de l’offre. Le système intègre l’écosystème de plus de 130 blogueurs chinois sur Twitter, les communautés sinophones et les données de paiement comme sources de signaux de demande de haute qualité. Il aide les développeurs indépendants à repérer des opportunités AaaS et d’abonnement B2C à faible concurrence et forte concentration de problèmes, puis produit des rapports radar exploitables et une matrice de canaux de promotion.
Informations
- Version
- v3
- Dernière mise à jour
- Crédits par exécution
- Selon l’utilisation
- Modèles
- Automatique
