Цикл поиска продукта на основе 100 интервью

Цикл поиска продукта на основе 100 интервью Пример реализации ф-ции /loop для продактов. 6 этапов, каждый из которых питает следующий: Шаг 1: Извлечение → распределите по одному агенту, работающему по упрощенной модели, на каждое интервью ; каждый предоставит структурированные возможности, описания персонажей и дословные цитаты. Ограниченная, повторяющаяся работа: хайку или сонет, а не опус. Шаг 2: Канонизация → один агент группирует исходные возможности в канонический набор. Экстракторы придумывают новую метку для каждого интервью, поэтому одна и та же потребность возникает под десятком названий; объединение синонимов — это вопрос субъективной оценки, поэтому это модель, а не код. Шаг 3: Оценка возможностей → код ранжирует каждую каноническую возможность по частоте × важности × (5 - удовлетворенность). Модель не выполняет математические вычисления. Шаг 4: Генерация и сортировка → для наиболее эффективных вариантов агент генерирует несколько идей решений ; затем отдельный эксперт оценивает каждую из них по показателю ROI (влияние против затрат на разработку) и оставляет 3 лучших для дальнейшей разработки. Показатель ROI меняет порядок в списке, поэтому недорогая, но эффективная задача может занять место для разработки, освободив его от задачи с более высоким баллом. Шаг 5: Разработка → Для 3 лучших идей по ROI агент использует навыки фронтенд-дизайна, чтобы написать уникальный, кликабельный HTML-прототип, который я могу открыть. Шаг 6: Проверка и повторный запуск → проверка выявляет любой прототип, который не удалось отобразить, или любую извлечение данных, показавшее низкую степень достоверности, и рабочий процесс повторно запускает только этот этап. Это и есть настоящий цикл: результат одного этапа определяет, будет ли повторно запущен предыдущий этап. === 113 агентов потратили 1,95 млн токенов за 12,5 минут. 3 из 3 прототипов были созданы и проверены. JavaScript-код, отвечающий за маршрутизацию, оценку, контроль и зацикливание, не потратил ни одного токена модели.