Апдейт по Kimi K3 Я с прошлой ранней пятницы, то бишь больше 8 полных дней гоняю

Апдейт по Kimi K3

Я с прошлой ранней пятницы, то бишь больше 8 полных дней гоняю V4 Market Scan механику SLSBMB.ai

Цель этой механики:

По данным о бизнесе прошерстить весь ебучий интернет inside-out, и используя самый топовый доступный нынче AI добиться:

1) Наиболее полного списка гипотез куда можно продавать продукт.

Сложность этой задачи в том что если посадить с десяток очень глубоко заряженных людей брейнштормить на эту тему, то они быстро найдут 10 очевидных направлений, и хуй ты их заставишь найти репрезентативные доказательства почему эти направления неизбежно важны, но десяток настолько очевиден, что в целом и без доказательств это будет на 90%+ вменяемое поле.

AI при этом может найти доказательства и подкрепить ризонинг железобетонными статьями и отсылками с которыми невозможно будет спорить даже если ты хоть сто раз фаундер бизнеса.

Однако на опыте работы с 680+ бизнесами я могу сказать что существует огромная проблема: поверх этих 10 на самом деле весьма очевидных гипотез существует еще некоторое количество, которое может быть и +10 сверху, и +20, и +30, до которого живые люди уже никогда не доберутся, потому что каждая единица требует растущего в геометрической прогрессии энтузиазма, которого у живых людей просто не бывает. Даже у меня никогда не возникало желания сидеть и копаться в логических цепочках на эту тему, поскольку имея 10 гипотез можно в целом бесконечное количество времени потратить на них, чем идти куда-то шире.

При этом AI может найти ВСЕ возможные гипотезы tier-1,2,3 уровня, и не высосать их из пальца, а пустить в работу только те которые могут иметь смысл на базе

-собственной генетической памяти AI, который прочитал весь Интернет, и видел больше чем любой из живущих людей, поэтому он так славно отвечает на мягко говоря широкие вопросы в режиме "instant", то бишь без ризонинга.

-deep research, когда он может по заданной теме и задаче за минуты читать сотни источников и находить там связи которые не найдет человек по причине невозможности читать столько источников и напрягать в их отношении голову даже за несколько дней, не то что за минуты.

-анализ brand clouds как бизнесов заданного типа, так и прямых конкурентов бизнеса который является виновником торжества. В бренд клауде запросто может быть сущность до которой никто никогда не догадается, её просто надо найти, и AI может найти все типы клиентов всех типов конкурентов и при правильно поставленной задаче определить это аномалия, пиздеж, или потенциальная реальность, и даже присвоить процентовку потенциалу.

Далее AI может объединить все гипотезы в категории, чтобы если продукт хочет продавать в целом в похуй какие банки, не было 10 категорий разного типа банков и платежек, а все банки и платежки объединились в одну понятную вертикаль - кэш кастоди финтех (for example).

2) Написать цепочки писем под каждую вертикаль, которая получила не нулевую гипотетическую процентовку.

Даже просто заставить написать людей любой хуевости письмо под клиента определенного типа - мягко говоря непростая задача, сколько бы ты этим людям ни платил. Они готовы при правильном размахивании плеткой что-нибудь делать впоне охотно, но вот сделать системный задротный труд по продумыванию идеального шаблона письма которое будет продумано так что никто не догадается что это шаблон, и которое точно подойдет всем целевым должностям выбранной когорты так что до него просто не получится логически доебаться... я тратил недели и месяцы чтобы добиться от людей хотя бы изредка хотя бы средненько выполнить эту задачу, при том что их зарплата была 3-12к долларов в месяц.

Ну не любят блядские люди мыслить системами. Системно заставлять людей которые прекрасно мыслят ощущениями в полях сделать что-то глубоко системное - это сказка про белого бычка.

AI же в свою очередь как мотылек - живет от пробуждения до засыпания, и системность задачи - это единственное чем он дышит;)

3) Когда у нас есть направления/вертикали/сегменты, и идеально продуманные письма для каждого из них, нам нужно понять кого мы будем искать, потому что мы не пишем сегменту, мы пишем людям