tsingyuai/growth-lab

자연어를 사용해 제품 운영과 사용자 성장을 닫은 루프로 실행하세요: 제품을 이해하고, 실제 필요를 발견하며, 행동을 취한 뒤 결과에서 다음 단계를 찾아냅니다.

공식 웹사이트

중국어 간체 · 영어 · 번체 중국어 · 프랑스어 · 스페인어 · Русский · 포르투게스 · 독일어 · 일본어 · 한국어 · 튀르르체 · 티앙 비엣 · 폴스키

왜 그로우 랩인가?

대부분의 AI 성장 도구는 한 가지 로컬 문제만 다룹니다: 일부는 카피를 생성하고, 어떤 것은 경쟁자를 연구하며, 일부는 출판하고, 일부는 데이터를 표시합니다. 제품 맥락은 서로 다른 도구 간에 반복적으로 사라지고, 진정으로 중요한 결정들은 대시보드, 문서, 프롬프트, 인간의 인수인계 등에 흩어져 있습니다.

성장은 지속적인 학습의 닫힌 고리입니다:

현대 코딩 에이전트는 코드 저장소를 읽고, 웹을 검색하며, 도구를 조작하고, 파일을 편집하며, 맥락 간 추론을 수행하고, 대화에서 사람들과 협업할 수 있습니다. Growth Lab은 Codex와 Claude Code를 애플리케이션 런타임으로 사용하여 이러한 기능을 종단 간 성장 워크플로우로 조직합니다.

제품 모델

스킬은 런타임이 제품을 이해하고, 조사하며, 도구 선택하고, 전략을 수립하고, 콘텐츠 생성하며, 피드백을 분석하고, 다음 단계를 결정하는 방법을 가르칩니다. 클라이언트 도구는 런타임이 브라우저, 공식 API, 데이터 내보내기, 콘텐츠 플랫폼, 자료 생성 등 외부 기능을 사용할 수 있도록 합니다. 파일 세션 전반에 걸쳐 제품 컨텍스트, 연구 데이터, 결정 및 결과를 저장합니다.

AI 세션은 전체 워크플로우를 통제하는 역할을 맡고 있습니다.

각 모델은 “관찰-행동-검토” 폐쇄 루프입니다. 각 모델은 운영 데이터, 분석, 행동 결과, 그리고 시간이 지남에 따라 수집된 다음 단계를 축적하는 지속적인 메모리를 가지고 있습니다. 다음 작업에서는 관찰이 시작되기 전에 이 기억들을 읽습니다.

폐쇄 루프 방법론은 모델에 저장되며, 기술과 참조를 직접 수정하여 지속적으로 진화합니다. 메모리는 모델이 실제로 사용된 후 일어나는 일을 기록합니다.

그로스 랩이 다른 점은 무엇일까요?

모든 성장 채널의 전체 생애주기를 다룹니다

Growth Lab의 설계 목표는 기회 이해와 행동 선택부터 실행, 측정, 다음 단계 결정에 이르기까지 모든 성장 채널을 포괄하는 것입니다. 현재 SEO 페이지 성장뿐만 아니라 샤오홍슈 콘텐츠 수집, 바이럴 리서치, 제작, 원본 이미지, 카드 렌더링, 준수 점검, 게시된 결과 검토도 지원합니다; 또한 위챗 공개 계정 장편 기사 작성, 초안 동기화, 통제된 게시도 지원합니다.

자연어를 통한 지속적인 협업

자동화는 인간의 운영과 영원히 단절된 백엔드 프로그램이 아닙니다. 사용자는 자연어로 목표를 지속적으로 제안하고, 완료된 작업과 결과를 받으며, 피드백을 제공한 후 에이전트가 후속 조치를 취합니다. 대화는 운영의 진입점입니다.

정보, 메서드, 실행 연결

성장 정보는 보통 보고서에 남아 있고, 방법은 전문가 경험에 존재하며, 실행은 다양한 도구에 분산되어 있습니다. 성장 랩은 이 세 가지를 하나의 작업 공간에 모아 에이전트가 증거를 수집하고, 방법을 적용하며, 행동을 취한 후 실제 결과를 다음 라운드에 가져올 수 있도록 합니다.

오픈 소스, 데이터는 사용자 소유이며 지식은 자유롭게 흐릅니다