Motore previsione multi-agente
Motore previsione multi-agente
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Descrizione
Motore di previsione eventi multi-agente – Simulando le interazioni sui social media degli utenti del mercato di riferimento, individua in anticipo scenari di tabù culturali, religiosi e politici che potrebbero essere attivati dal lancio di una funzionalità del prodotto e genera suggerimenti di test mirati.
Abilità correlate
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ScriverePre-check contenuti social
Prima di pubblicare contenuti su Video Channels, account ufficiali WeChat, Douyin, Xiaohongshu, Kuaishou, Bilibili, Zhihu, Weibo e altre piattaforme, ottieni un pre-check che considera rischi normativi, reazioni degli utenti e potenziale di diffusione. Che si tratti di un video breve parlato, di un post con immagini e testo, di un articolo per un account ufficiale WeChat, di un testo per Moments, di uno script per una diretta o di un messaggio privato, il testo originale viene analizzato per identificare prima la piattaforma, la categoria, il pubblico target e l’obiettivo della pubblicazione, quindi individuare promesse sui risultati, espressioni assolute, divieti specifici del settore e inviti a spostare il pubblico. Il pre-check combina le informazioni più recenti e verificabili sulle regole per evidenziare frase per frase le espressioni ad alto, medio o basso rischio, spiegare i criteri di valutazione e fornire versioni sostitutive pronte all’uso, mantenendo tono e ritmo originali. Per il pubblico target, simula inoltre le reazioni nei primi tre secondi o all’inizio della lettura, genera commenti realistici di sostegno, dubbio e reazione negativa e individua la frase più esposta alle critiche. Nella valutazione della diffusione, la skill assegna punteggi motivati considerando gancio iniziale, emozione, valore informativo aggiuntivo, identificazione, facilità di citazione o condivisione, probabilità di lettura completa o visualizzazione fino alla fine e percorso d’azione. Fornisce il livello di adattamento alla piattaforma, intervalli di probabilità e i suggerimenti di modifica prioritari. Il risultato comprende una panoramica nella conversazione e un report completo, per aiutarti a decidere rapidamente se pubblicare subito, pubblicare dopo le modifiche o riscrivere il testo, oltre a conservare una versione pulita da sottoporre a una nuova verifica.
Rilevatore di Segnali
Analizza automaticamente notizie finanziarie, tecnologiche e commerciali da più fonti per individuare indizi preliminari e chiave, e scoprire eventi correlati negli ultimi 10 anni, generando un report strutturato. Passo 1: Raccolta multi-fonte - Cerca notizie degli ultimi 30 giorni su WeChat, Wallstreetcn, 36Kr (peso alto), Huxiu, Snowball, TMTpost (peso standard) - Registra titolo, data, fonte, riepilogo e link originale - Filtra preliminarmente duplicati, pubblicità e contenuti di bassa credibilità Passo 2: Deduplicazione e aggregazione - Aggrega eventi per oggetto principale, fatto principale e finestra temporale (7 giorni) - Conta quante fonti indipendenti lo menzionano - Rimuovi eventi di scarso valore, ottieni un elenco di eventi candidati Passo 3: Analisi e classificazione degli indizi Criteri indizi preliminari (almeno uno): evento anomalo, alta discussione (≥3 fonti), cambiamenti insoliti, traguardi industriali importanti, notizie negative su grandi aziende Criteri indizi chiave (almeno 2): conflitto drammatico, spazio di significato esplorabile, >3 soggetti coinvolti, attualità (entro 14 giorni) - Almeno 5 indizi chiave, totale 10-25 indizi - Ogni indizio include: titolo, riepilogo, analisi approfondita del potenziale di scrittura, criteri soddisfatti Passo 4: Scoperta di correlazioni profonde - Estendi la ricerca agli ultimi 10 anni - Estrai entità chiave, cerca: traguardi storici del soggetto, evoluzione delle politiche di settore, dinamiche concorrenti nello stesso periodo, cambiamenti nella catena di fornitura - Includi ogni correlazione, indicando il tipo e l'anno Passo 5: Output strutturato Output include: 1) Blocco indizi chiave; 2) Blocco indizi preliminari; 3) Suggerimenti di ricerca Ogni indizio contiene: riepilogo dell'evento, criteri soddisfatti, analisi approfondita del potenziale di scrittura, eventi correlati (10 anni di storia), link di riferimento Configurazione: ricerca web, generazione di documenti lunghi Risorse di riferimento: nessuna fissa; l'utente può aggiungerne in input
RicercaRadar AI di nicchia
Un motore sistematico per scoprire opportunità nei prodotti AI di nicchia, v3.1. Combina il rigore matematico della v2.0 con una metodologia operativa per individuare opportunità nelle app: una scala di ancoraggio a cinque livelli e un punteggio dell’intensità della domanda basato sulla trasformazione logaritmica, la scarsità dell’offerta ponderata per categoria, una funzione di decadimento temporale dei segnali, l’analisi strategica della risposta competitiva e dei rischi di piattaforma, oltre a un framework di validazione con aggiornamento bayesiano da prior a posteriori. La v3.1 aggiunge il livello di rilevamento dell’offerta SonarPing, integrando la scansione quotidiana dei nuovi prodotti AI, l’eliminazione dei prodotti basati su semplici rivestimenti e delle soluzioni omogenee, i test pratici e i dati delle istantanee delle serie temporali. In questo modo esclude i concorrenti inefficaci dall’offerta nominale, calcola il tasso di offerta effettiva, la velocità di ingresso dei nuovi prodotti e la velocità di disattivazione, trasformando il periodo di dimezzamento statico in una finestra temporale dinamica guidata dai flussi reali dell’offerta. Integra inoltre l’ecosistema di oltre 130 blogger cinesi su Twitter, le community cinesi e i dati sui comportamenti di pagamento come fonti di segnali di domanda di alta qualità. Aiuta gli sviluppatori indipendenti a individuare opportunità AaaS e B2C in abbonamento, caratterizzate da bassa concorrenza e alta densità di problemi sentiti dagli utenti, producendo report radar operativi e una matrice dei canali promozionali.
Informazioni
- Versione
- v3
- Ultimo aggiornamento
- Crediti per esecuzione
- In base all’utilizzo
- Modelli
- Automatico
