Мультиагентный прогноз событий
Мультиагентный прогноз событий
Предпросмотр
Описание
Мультиагентный движок прогнозирования событий — моделирует взаимодействие пользователей целевого рынка в соцсетях, заранее выявляет возможные культурные, религиозные и политические табу при запуске функций продукта и формирует рекомендации по тестированию.
Похожие скиллы
Посмотреть все
ПисатьПредпроверка контента соцсетей
Перед публикацией контента в WeChat Channels, WeChat Official Accounts, Douyin, Xiaohongshu, Kuaishou, Bilibili, Zhihu, Weibo и других платформах получите предпроверку, учитывающую риски соответствия правилам, реакцию пользователей и потенциал распространения. Подходит для устных сценариев коротких видео, заметок с изображениями и текстом, статей для официальных аккаунтов WeChat, публикаций в ленте Moments, сценариев прямых трансляций и сообщений в личных чатах. На основе исходного текста сначала определяются платформа, категория, целевая аудитория и цель публикации, а затем выявляются обещания результата, категоричные формулировки, ограничения для отдельных отраслей, попытки увести аудиторию на сторонние площадки и другие риски. Предпроверка использует最新шую доступную информацию о правилах с возможностью отследить источник: построчно отмечает выражения с высоким, средним и низким риском, объясняет основания для оценки и предлагает готовые фрагменты для замены, сохраняя исходный тон и ритм. Также учитываются различия в модерации на разных платформах. Для заданной аудитории моделируется реакция в первые три секунды или при чтении начала текста, создаются реалистичные комментарии с поддержкой, сомнениями и негативной ответной реакцией, а также выявляется фраза, которая с наибольшей вероятностью вызовет нападки. При оценке распространения навык объяснимо оценивает крючок, эмоции, прирост информации, самоидентификацию аудитории, возможность пересказа, вероятность дочитывания или полного просмотра и путь к действию. В результате вы получите соответствие платформе, диапазоны вероятностей и рекомендации по наиболее приоритетным изменениям. В финале доступны краткий обзор в диалоге и полный отчёт, которые помогут быстро решить, публиковать ли текст сразу, внести правки или переписать его, а также сохранить чистовую версию для повторной проверки.
Прозорливость
Автоматический поиск по множеству источников по заданному вами финансовому, технологическому или коммерческому направлению. Отбор первичных и ключевых сигналов, поиск связанных событий за последние 10 лет и формирование структурированного аналитического отчёта по теме. Шаг 1: Сбор информации из нескольких источников - Поиск новостей за последние 30 дней из WeChat, Wallstreetcn, 36Kr (высокий вес), Huxiu, Xueqiu, TMTpost (стандартный вес) - Фиксация заголовка, даты, платформы, аннотации, исходной ссылки - Первичная фильтрация дубликатов, рекламы и материалов с низкой достоверностью Шаг 2: Дедупликация и агрегация - Группировка событий по ключевому объекту, ключевому факту и временному окну (7 дней) - Подсчёт количества независимых источников, упомянувших событие - Отсев низкоценных событий, формирование списка кандидатов Шаг 3: Анализ событий и классификация сигналов Критерии первичного сигнала (хотя бы один): нестандартное событие, высокая обсуждаемость (более 3 источников), аномалия, значимая отраслевая веха, негатив крупной компании Критерии ключевого сигнала (не менее 2): конфликт с элементами драмы, пространство для содержательной интерпретации, более трёх участников, актуальность (в течение 14 дней) - Не менее 5 ключевых сигналов, всего 10–25 сигналов - Каждый сигнал содержит: заголовок события, краткий обзор, углублённый анализ (конкретное обоснование ценности для написания), отметки о соответствии критериям Шаг 4: Глубокий поиск взаимосвязей - Расширение временного диапазона до 10 лет - Извлечение ключевых сущностей и поиск: ключевые исторические точки объекта, эволюция отраслевой политики, события конкурентов в тот же период, изменения в цепочке поставок - Включаются все связи с указанием типа и года Шаг 5: Структурированный вывод Результат содержит: блок ключевых сигналов, блок первичных сигналов, рекомендации для исследования Каждый сигнал включает: обзор события, отметки о соответствии, углублённый анализ, связанные события (история за 10 лет), ссылки Настройки инструментов: веб-поиск, генерация длинных документов Справочные материалы: не указаны, пользователь может добавить при вводе
ИсследованиеРадар нишевых AI-продуктов
Системный движок для поиска возможностей среди нишевых AI-продуктов v3.1. Он объединяет математическую строгость v2.0 с методологией поиска перспективных приложений: пятиуровневую якорную шкалу и оценку интенсивности спроса с логарифмическим преобразованием, взвешенную по категориям дефицитность предложения, функцию временного затухания сигналов, анализ конкурентной реакции и платформенных рисков на основе теории игр, а также валидационную систему байесовского обновления априорных и апостериорных данных. В v3.1 добавлен слой исследования предложения SonarPing: он использует ежедневное сканирование новых AI-продуктов, отбраковку оболочек и однотипных решений, результаты практического тестирования и снимки временных рядов. Это позволяет исключать неэффективных конкурентов из номинального предложения, рассчитывать долю эффективного предложения, скорость появления новых продуктов и скорость их выхода из строя, а также заменить статический период полураспада динамическим окном возможностей, зависящим от реального потока предложения. Система объединяет экосистему из более чем 130 китайских блогеров в Twitter, данные китайских сообществ и платежного поведения как качественные источники сигналов спроса. Она помогает независимым разработчикам находить возможности в моделях AaaS и подписочных продуктах B2C с низкой конкуренцией и высокой плотностью пользовательских проблем, а также формирует практичные радиолокационные отчёты и матрицу каналов продвижения.
Информация
- Версия
- v3
- Последнее обновление
- Кредиты за запуск
- По фактическому использованию
- Модели
- Автоматически
