Багатоагентний прогноз подій
Багатоагентний прогноз подій
Попередній перегляд
Опис
Багатоагентний двигун прогнозування подій — шляхом моделювання взаємодій користувачів цільового ринку в соціальних мережах завчасно виявляє культурні, релігійні та політичні табу, які можуть виникнути під час запуску функції продукту, і генерує цілеспрямовані рекомендації для тестування.
Схожі навички
Переглянути всі
ПисьмоПередпублікаційна перевірка
Перед публікацією контенту у WeChat Channels, офіційному акаунті WeChat, Douyin, Xiaohongshu, Kuaishou, Bilibili, Zhihu, Weibo та на інших платформах отримайте попередню перевірку, що враховує ризики відповідності правилам, реакцію користувачів і потенціал поширення. Незалежно від того, чи це текст для короткого відео, графічна публікація, стаття для офіційного акаунта WeChat, допис у стрічці друзів, сценарій для прямого ефіру або повідомлення в приватному чаті, перевірка починається з оригіналу: спершу визначаються платформа, категорія, цільова аудиторія та мета публікації, а потім виявляються обіцянки результату, категоричні формулювання, обмеження у спеціальних галузях, маніпуляції із залученням трафіку та інші ризики. Перевірка враховує найновіші правила з можливістю відстежити їхнє джерело: кожне речення позначається як таке, що містить високий, середній або низький ризик, наводиться обґрунтування оцінки та готовий варіант заміни зі збереженням початкового тону й ритму. Також пояснюються відмінності модерації на різних платформах. Для цільової аудиторії моделюється реакція на перші три секунди або початок читання, генеруються автентичні коментарі з підтримкою, сумнівами та негативною реакцією, а також визначається речення, яке найімовірніше спричинить критику. Під час оцінювання поширення навичка зрозуміло оцінює гачок, емоції, приріст інформації, ідентифікацію з автором, можливість переказу, імовірність дочитування або перегляду до кінця та шлях до дії. Ви отримуєте оцінку відповідності платформі, діапазон імовірності й пріоритетні рекомендації щодо змін. У результаті надаються короткий огляд у чаті та повний звіт, які допомагають швидко вирішити, чи публікувати текст одразу, чи після редагування, чи потрібно переписати його, а також зберегти чистий варіант для повторної перевірки.
Відчуття тенденцій
Для заданого користувачем напрямку (фінанси, технології, бізнес) автоматично шукає інформацію з різних платформ, відфільтровує первинні та ключові сигнали, виявляє пов'язані події за 10 років і формує структурований звіт з аналізом тем. Крок 1: Збір інформації з кількох джерел - Пошук новин за останні 30 днів, охоплюючи WeChat, Wall Street News, 36Kr (висока вага), Huxiu, Snowball, TMT (стандартна вага) - Запис заголовка, дати, платформи, резюме, оригінального посилання - Попереднє видалення дублікатів, реклами, малодостовірного вмісту Крок 2: Дедуплікація та агрегація - Групування подій за основним об'єктом, фактом та часовим вікном (7 днів) - Підрахунок кількості незалежних джерел, які згадали подію - Видалення малозначущих подій, формування списку кандидатів Крок 3: Аналіз подій та класифікація сигналів Критерії первинного сигналу (хоча б один): аномальна подія, високе обговорення (понад 3 джерела), незвичайна активність, знаковий момент у галузі, негативні новини про великі компанії Критерії ключового сигналу (2 або більше): драматичний конфлікт, простір для глибокого аналізу, понад 3 суб'єкти, актуальність (до 14 днів) - Не менше 5 ключових сигналів, загалом 10–25 сигналів - Кожен сигнал включає: назву події, огляд, глибокий аналіз потенціалу для написання, позначення відповідності критеріям Крок 4: Глибоке зв'язування - Розширення пошуку до 10 років - Витяг ключових сутностей, пошук: історичні моменти суб'єкта, еволюція галузевих політик, динаміка конкурентів за той самий період, зміни в ланцюгу постачання - Включати всі зв'язки, позначати тип зв'язку та рік Крок 5: Структурований вивід Результат включає: 1. Блок ключових сигналів; 2. Блок первинних сигналів; 3. Рекомендації щодо дослідження Кожен сигнал містить: огляд події, позначення відповідності критеріям, глибокий аналіз потенціалу для написання, пов'язані події (10 років історії), посилання Налаштування інструментів: веб-пошук, створення довгих документів Довідкові ресурси: немає фіксованих, користувач може додати при введенні
ПисьмоПсихологія глядача 3.0
Оцінює враження від контенту з позиції «звичайна людина сидить перед екраном». Чотири режими роботи: аналіз сценарію (сценарій, план, епізоди, репліки), робота з розкадруванням (таблиця розкадрування, сценарій кадрів, сторіборд, режисерський план, підказки для кадрів AI-відео), перегляд матеріалу (чорновий монтаж, фінальний монтаж, готове відео, відео, згенероване ШІ, зразки коротких і мальовничих серіалів) і розбір чужих робіт із виокремленням прийомів, які можна запозичити. За замовчуванням імітує звичайного випадкового глядача, а для нішевого, IP- або платформного контенту перемикається на найвідповіднішу основну аудиторію. Спочатку дає висновок, потім — реалістичну криву перегляду та 1–3 мінімальні правки. Містить перевірку людської естетики й відчуття «зроблено ШІ», перевірку моментів, де AI-зображення руйнує занурення, захист від улесливих оцінок і опорні докази. Не вигадує дані про глядачів і не проводить масштабний аудит.
Інформація
- Версія
- v3
- Останнє оновлення
- Кредити за запуск
- За фактичним використанням
- Моделі
- Автоматично
