L'autore ha impostato le istruzioni come private. Di seguito è riportata una breve descrizione.

Questa funzionalità mira ad aiutare sviluppatori indipendenti e imprenditori a scoprire e validare opportunità di app di nicchia con un elevato potenziale di monetizzazione. Fornisce agli utenti un "Rapporto radar sulla monetizzazione delle app" pratico, analizzando a fondo i segnali di mercato, valutando l'intensità dei punti critici e la scarsità dell'offerta, e combinando il tutto con i dati effettivi sui ricavi dell'App Store. Gli utenti devono innanzitutto fornire, o far raccogliere al sistema, i segnali relativi ai punti critici da diversi canali, tra cui recensioni negative sull'App Store, community di Reddit, commenti su TikTok/Instagram, problemi su GitHub e blogger cinesi su Twitter. Questi segnali vengono strutturati e analizzati quantitativamente in base a dimensioni quali descrizione del problema, intensità del sentiment, frequenza di occorrenza, soluzioni esistenti e implicazioni per la monetizzazione. Successivamente, la funzionalità calcola un punteggio di "intensità della domanda" e di "idoneità all'abbonamento B2C" per ciascun punto critico, al fine di identificare le potenziali opportunità più adatte a un modello di abbonamento. Nella fase di analisi dell'offerta, la funzionalità utilizza strumenti di ricerca web in tempo reale per verificare i ricavi mensili dei concorrenti presenti sull'App Store, valutando professionalità, dati, conformità e barriere di canale per calcolare la "scarsità dell'offerta". In definitiva, il sistema selezionerà le 5 opportunità più promettenti in base a un punteggio complessivo e progetterà un piano dettagliato di "Validazione della monetizzazione dell'app a tre livelli" per ciascuna opportunità. Questo piano include la verifica del segnale dei contenuti a costo zero, la verifica a basso costo della disponibilità a pagare e la verifica a medio costo del pagamento obbligatorio per l'MVP. Il report radar finale includerà un profilo dettagliato di ciascuna opportunità, una matrice dei canali di distribuzione e una strategia di coerenza dei contenuti, aiutando gli utenti a chiarire i criteri decisionali di avvio/non avvio e quindi a lanciare in modo efficiente lo sviluppo di prodotti AI di nicchia.