Motor predictivo multiagente
Motor predictivo multiagente
Vista previa
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.
Habilidades relacionadas
Ver todo
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
EscribirMotor de audiencia 3.0
Juzga la experiencia del contenido desde la perspectiva de un espectador real sentado frente a la pantalla. Ofrece cuatro funciones: revisar guiones (guiones, esquemas, episodios y diálogos), guiar storyboards (tablas de storyboard, guiones técnicos, storyboards, propuestas de dirección y prompts de planos para vídeos de IA), revisar vídeos (montajes preliminares, cortes finales, vídeos terminados, vídeos generados por IA y muestras de minidramas o cómics dramáticos) y analizar obras (desglosar obras ajenas y extraer técnicas aprovechables). De forma predeterminada, simula a un espectador general; en contenidos de nicho, de una IP o de una plataforma, cambia al público principal más representativo. Primero ofrece la conclusión; después, una curva de visualización realista y de 1 a 3 cambios mínimos. Incluye comprobaciones de estética humana y de rasgos propios de la IA, detección de momentos que rompen la inmersión en imágenes de IA, barreras contra la complacencia y puntos de anclaje basados en evidencias. No inventa datos de audiencia ni realiza auditorías exhaustivas.
Información
- Versión
- v3
- Última actualización
- Créditos por ejecución
- Según el uso
- Modelos
- Automático
