tsingyuai/growth-lab

Проведите замкнутый цикл работы с продуктом и роста пользователей с помощью естественного языка: понимайте продукт, обнаруживайте реальные потребности, принимайте меры и затем найдите следующий шаг на основе полученных результатов.

Официальный сайт

Китайский упрощённый · Английский · Традиционный китайский · Французский · Испанский · Русский · Португальский · Немецкий · Японский · 한국어 · Тюркче · Тьенг Вьет · Польский

Почему Grow Lab?

Большинство инструментов роста ИИ решают только одну локальную проблему: некоторые генерируют копии, некоторые исследуют конкурентов, некоторые публикуются, а некоторые отображают данные. Контекст продукта постоянно теряется между разными инструментами, а действительно важные решения остаются разбросанными по дашбордам, документам, подсказкам и передаче данных от человека.

Рост — это замкнутый контур непрерывного обучения:

Современные кодинг-агенты могут читать репозитории кода, искать в интернете, управлять инструментами, редактировать файлы, выполнять межконтекстные рассуждения и сотрудничать с людьми в беседах. Growth Lab использует Codex и Claude Code в качестве времени выполнения приложений, организуя эти возможности в сквозные рабочие процессы роста.

Модель продукта

Skill учит Runtime понимать продукты, проводить исследования, выбирать инструменты, формировать стратегии, создавать контент, анализировать отзывы и принимать решение о дальнейших шагах. Клиентские инструменты позволяют Runtime использовать внешние возможности, такие как браузеры, официальные API, экспорт данных, контент-платформы и генерация материалов. Файлы Сохраняйте контекст продукта, исследовательские данные, решения и результаты по сессиям.

Сессии ИИ отвечают за управление всем рабочим процессом.

Каждая Модель представляет собой замкнутый цикл «наблюдать-действовать-пересматривать». Каждая модель имеет собственную постоянную память для накопления операционных данных, анализа, результатов действий и следующих шагов, собранных со временем. Следующий этап работы считывает эти воспоминания перед началом наблюдения.

Методология замкнутого цикла хранится в модели и постоянно развивается за счёт прямого изменения навыков и ссылок. Память записывает, что происходит после фактического использования модели.

Чем отличается Growth Lab?

Охватывая весь жизненный цикл каждого канала роста

Цель дизайна Growth Lab — охватить все каналы роста: от понимания возможностей и выбора действий до выполнения, измерения и принятия решений о следующих шагах. В настоящее время он поддерживает рост SEO-страниц, а также сбор контента Xiaohongshu, вирусные исследования, создание, создание необработанных изображений, рендеринг карт, проверку соответствия и обзор опубликованных результатов; Также поддерживается создание длинных статей для публичных аккаунтов WeChat, синхронизацию черновиков и контролируемое публикацию.

Постоянное сотрудничество через естественный язык

Автоматизация — это не бэкенд-программа, навсегда отключённая от человеческого управления. Пользователи постоянно предлагают цели на естественном языке, получают выполненные задачи и результаты, предоставляют обратную связь, а затем агент следит за этим. Диалог — это точка входа в операции.

Связывание информации, методов и исполнения

Информация о росте обычно остаётся в отчётах, методы существуют в экспертном опыте, а выполнение разбросано по разным инструментам. Growth Lab помещает все три устройства в одном рабочем пространстве, позволяя агентам собирать доказательства, применять методы, предпринимать действия и затем приводить реальные результаты в следующий раунд.

Открытый исходный код, данные принадлежат пользователям, а знания свободно циркулируют