Motor de Previsão Multiagente
Motor de Previsão Multiagente
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Descrição
Motor de Previsão de Eventos com Múltiplos Agentes - Ao simular interações em redes sociais de usuários do mercado-alvo, descobre antecipadamente cenários de tabus culturais, religiosos e políticos que podem ser acionados pelo lançamento de recursos do produto e gera sugestões de teste direcionadas.
Habilidades relacionadas
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EscreverPré-checagem de conteúdo
Antes de publicar conteúdo em plataformas como WeChat Channels, contas oficiais do WeChat, Douyin, Xiaohongshu, Kuaishou, Bilibili, Zhihu e Weibo, obtenha uma pré-checagem que combina riscos de conformidade, reação do público e potencial de alcance. Seja um roteiro para vídeo curto, uma publicação com texto e imagens, um artigo para conta oficial do WeChat, uma legenda para Moments, um roteiro de live ou uma mensagem direta, a análise parte do texto original para identificar a plataforma, a categoria, o público-alvo e o objetivo da publicação. Em seguida, detecta promessas de resultados, afirmações absolutas, restrições específicas de determinados setores e tentativas de induzir o público a acessar outros canais. A pré-checagem combina informações recentes e rastreáveis sobre regras para marcar, frase a frase, expressões de alto, médio e baixo risco, explicar os critérios usados e fornecer versões prontas para substituição que preservam o tom e o ritmo originais. Ela também destaca diferenças de moderação entre plataformas. Para o público-alvo, simula a reação nos três primeiros segundos ou no início da leitura, gera comentários realistas de apoio, questionamento e reação negativa e identifica a frase com maior probabilidade de provocar ataques. Na avaliação de alcance, a skill atribui pontuações explicáveis com base em gancho, emoção, ganho de informação, identificação, facilidade de reprodução, potencial de leitura completa ou conclusão do vídeo e caminho para a ação. Ela apresenta a adequação à plataforma, intervalos de probabilidade e as sugestões de alteração prioritárias. Ao final, entrega uma visão rápida na conversa e um relatório completo para ajudar você a decidir rapidamente entre publicar diretamente, publicar após ajustes ou reescrever. Também gera uma versão limpa do texto para uma nova avaliação.
Detecção de Sinais
Sobre a área de finanças, tecnologia ou negócios especificada pelo usuário, busca automaticamente em múltiplas plataformas, filtra pistas preliminares e centrais, e descobre eventos relacionados nos últimos 10 anos, gerando um relatório estruturado de análise de pautas. Etapa 1: Coleta de informações de múltiplas fontes - Pesquisa notícias dos últimos 30 dias, abrangendo WeChat Official Accounts, Wallstreetcn, 36Kr (alta relevância), Huxiu, Xueqiu, TMT Post (relevância padrão) - Registra título, data, plataforma, resumo e link original - Filtra conteúdos duplicados, publicitários e de baixa credibilidade Etapa 2: Deduplicação e agregação de informações - Agrupa eventos com base no objeto central, fato central e janela de tempo (7 dias) - Conta quantas fontes independentes mencionaram cada evento - Remove eventos de baixo valor e gera uma lista de eventos candidatos Etapa 3: Análise de eventos e classificação de pistas Critérios para pistas preliminares (qualquer um): eventos anômalos, alto volume de discussão (mais de 3 fontes), movimentações atípicas, marcos importantes do setor, notícias negativas de grandes empresas Critérios para pistas centrais (2 ou mais): conflitos dramáticos, espaço de significado explorável, mais de 3 entidades envolvidas, atualidade (dentro de 14 dias) - Pelo menos 5 pistas centrais, total entre 10 e 25 pistas - Cada pista inclui: título do evento, resumo, análise aprofundada do potencial de escrita, marcação dos critérios atendidos Etapa 4: Mineração profunda de relações - Expande o escopo de busca para os últimos 10 anos - Extrai entidades-chave e pesquisa: marcos históricos do sujeito, evolução de políticas do setor, movimentações de concorrentes no mesmo período, mudanças na cadeia produtiva - Qualquer relação encontrada é registrada, com tipo e ano Etapa 5: Saída estruturada A saída inclui: 1) Bloco de pistas centrais; 2) Bloco de pistas preliminares; 3) Recomendações de pesquisa Cada pista contém: resumo do evento, marcação dos critérios atendidos, análise aprofundada do potencial de escrita, eventos relacionados (histórico de 10 anos), links de referência Configuração de ferramentas: Pesquisa na web, geração de documentos longos Recursos de referência: Nenhum fixo; o usuário pode anexar informações na entrada
EscreverPsicologia do Público 3.0
Avalia a experiência do conteúdo como se uma pessoa real estivesse sentada diante da tela. Quatro modos de trabalho: analisar o roteiro (roteiro, outline, episódios e diálogos), orientar o storyboard (tabela de storyboard, roteiro de câmera, storyboard, proposta de direção e prompts de planos para vídeos de IA), revisar o material (corte bruto, corte final, obra pronta, vídeos gerados por IA e amostras de minidramas ou animações seriadas) e decupar (analisar obras de outras pessoas e extrair técnicas que podem ser aproveitadas). Por padrão, simula uma pessoa comum; em conteúdos de nicho, IP ou plataforma, muda para o público principal mais adequado. Primeiro apresenta a conclusão, depois uma curva de atenção semelhante à de uma pessoa real e de 1 a 3 ajustes mínimos. Inclui verificações de estética humana e de traços de IA, checagem de perda de imersão em imagens geradas por IA, proteções contra respostas complacentes e âncoras de evidência. Não inventa dados de público nem faz auditorias extensas.
Informações
- Versão
- v3
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