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自然言語を使って製品運用とユーザー成長をクローズドループで進めます。製品を理解し、実際のニーズを発見し、行動を起こし、その結果から次のステップを見つけます。

公式ウェブサイト

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なぜグローラボなのか?

ほとんどのAI成長ツールは、コピーを生成するもの、競合他社の研究用、公開するもの、表示データの一つのローカルな問題にのみ対処しています。異なるツール間で製品のコンテキストが繰り返し失われ、本当に重要な意思決定はダッシュボード、ドキュメント、プロンプト、人間の引き継ぎに散在しています。

成長とは連続学習の閉ループです:

現代のコーディングエージェントは、コードリポジトリの読み取り、ウェブ検索、ツール操作、ファイルの編集、文脈横断推論、会話中の協力が可能です。Growth LabはCodexとClaude Codeをアプリケーションランタイムとして使用し、これらの機能をエンドツーエンドの成長ワークフローに組織しています。

製品モデル

スキルはRuntimeに製品の理解、調査の実施、ツールの選択、戦略の形成、コンテンツ作成、フィードバックの分析、次のステップの決定方法を教えます。クライアントツールは、ブラウザ、公式API、データエクスポート、コンテンツプラットフォーム、素材生成などの外部機能をRuntimeに利用できるようにします。ファイル セッション間で製品のコンテキスト、リサーチデータ、意思決定、結果を保存します。

AIセッションは全体のワークフローを制御する役割を担っています。

各モデルは「観察・行動・レビュー」のクローズドループです。各モデルは独自の永続的なメモリを持ち、運用データ、分析、行動結果、そして時間をかけて収集した次のステップを蓄積します。次の作業では、観察が始まる前にこれらの記憶を読み取ります。

クローズドループ手法はモデルに格納され、スキルや参照を直接修正することで継続的に進化します。メモリはモデルが実際に使用された後に何が起こるかを記録します。

グロースラボの何が違うのか?

すべての成長チャネルのライフサイクル全体をカバーしています

Growth Labの設計目標は、機会の理解や行動の選択から実行、測定、次のステップの決定に至るまで、すべての成長チャネルをカバーすることです。現在はSEOページの成長、Xiaohongshuコンテンツ収集、バイラルリサーチ、作成、生画像、カードレンダリング、コンプライアンスチェック、公開結果のレビューもサポートしています。また、WeChatの公開アカウントによる長文記事作成、ドラフト同期、管理された公開もサポートしています。

自然言語を通じた継続的なコラボレーション

自動化は人間の操作から永遠に切り離されたバックエンドプログラムではありません。ユーザーは自然言語で継続的に目標を提案し、完了したタスクや結果を受け取り、フィードバックを提供し、その後エージェントがフォローアップします。対話は運用の入り口です。

情報、メソッド、実行の接続

成長情報は通常レポートに残り、手法は専門家の経験に存在し、実行は異なるツールに分散しています。Growth Labはこれら3つすべてを一つのワークスペースにまとめ、エージェントが証拠を集め、手法を適用し、行動を取り、実際の成果を次のラウンドに持ち込めるようにしています。

オープンソース、データはユーザーのもの、知識は自由に流れます