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
ПисатьПсихология зрителя 3.0
Оценивает впечатление от контента так, будто обычный зритель сидит перед экраном. Четыре режима работы: сценарий (сценарий/план/эпизод/диалоги), раскадровка (таблица раскадровки/съёмочный сценарий/сториборд/режиссёрская концепция/промпты для кадров AI-видео), просмотр материала (черновой монтаж/финальный монтаж/готовое видео/видео, созданное ИИ/образцы коротких сериалов и анимационных драм), разбор (анализ чужих работ и выделение приёмов, которые можно использовать). По умолчанию имитирует обычного зрителя, а для нишевого, IP- или платформенного контента переключается на наиболее подходящую основную аудиторию. Сначала даёт вывод, затем реалистичную кривую просмотра и 1–3 минимальные правки. Включает проверку человеческой эстетики и «эффекта ИИ», выявление моментов, когда AI-видео разрушает погружение, защиту от подыгрывания и опорные свидетельства. Не выдумывает данные о зрителях и не проводит тяжёлый аудит.
Информация
- Версия
- v3
- Последнее обновление
- Кредиты за запуск
- По фактическому использованию
- Модели
- Автоматически
