ऑपरेटर प्रोटोकॉलः 7 परतों के एआई निगरानी स्टैक के अंदर 12 महीने (कैस फ़ाइल #037)

व्यक्ति ने बारह महीने पहले एक छोटे से ऑपरेशन को स्वयं चलाने के लिए पचास-पांच घंटे के सप्ताह काम किया था। आज उसी आउटपुट को तीस-आठ घंटे में उत्पन्न किया जा रहा है। सत्रह घंटे के साप्ताहिक डेल्टा हेडलाइन खोज है। जिस वास्तुकला ने डेल्टा को सक्षम किया है वह केस फ़ाइल है। हर उपकरण। हर प्रॉम्प्ट। हर वर्कफ़्लो। हर प्रतिधारण सतह। 72 मिनट का प्रलेखित सबूत। इस केस फ़ाइल के अंत तक ऑपरेटर के वास्तुकला नक्शे आपके हाथों में है, और साथ ही यह सवाल भी है कि क्या आप इसे अपने में चाहते हैं।

अधिकांश एआई उत्पादकता सामग्री उपकरण की एक सूची वितरित करती है। सूचियां अपर्याप्त हैं। वे निर्भरता क्रम, क्या निर्भर करता है, क्या पर निर्भर करता है, या शुरू करते समय क्या छोड़ना है, दस्तावेज नहीं करते हैं। वास्तुकला पर्याप्त है। इस मामले में दस्तावेजीकृत सिस्टम फ़ाइल में पांच कोर परतें हैं, इनपुट, ब्रेन, स्टोरेज, आउटपुट, ऑटोमेशन, साथ ही दो एम्पलीफायर परतें अधिकांश विश्लेषकों ने कभी दस्तावेजीकरण नहीं किया हैः मुद्रांकन, जहां एआई राजस्व में परिवर्तित होता है, और स्वायत्तता, जहां एआई ऑपरेटर की उपस्थिति के बिना चलता है। पिछले Fragment Zero मामले फ़ाइलों के माध्यम से ट्रैक किए गए डार्क फॉरेस्ट परिक्टसिस, एक नए वेक्टर के साथ लागू होता हैः ऑपरेटर स्वयंसेव जानकारी देता है। महत्वपूर्णः अधिकांश ऑपरेटर स्वचालित रूप से अटक जाते हैं, और स्वायत्तता आज ज्यादातर थिएटर है, लेकिन दो साल में प्रदर्शन निर्धारित करने वाली परत बन जाती है।

यह केस फाइल क्या दस्तावेज करती हैः ऑपरेटर द्वारा भुगतान किए गए वास्तविक उपकरण, दैनिक उपयोग में दिए गए संकेत, निर्मित वर्कफ़्लो, विफलताएं जो समय और पूंजी लागत करती हैं। यह क्या दस्तावेज नहीं करती हैः एआई की पटरियों के बारे में अटकलों की भविष्यवाणी, प्रत्येक मॉडल रिलीज की सांस लेने वाली समीक्षा, उपकरणों के लिए सिफारिशें जो ऑपरेटर वास्तव में उपयोग नहीं करता है। प्रत्येक उपकरण का नाम दिया जाता है। हर मासिक लागत दर्ज की जाती है। परीक्षणों में नहीं बचने वाले भागों को सबूत के रूप में शामिल किया जाता है। विषय के पास दस्तावेज किए गए तीन उपकरणों के साथ संबद्ध संबंध हैं। उन संबंधों को संदर्भित किए जाने वाले बिंदु पर चिह्नित किया जाता है। शेष उपकरण को कोई व्यावसायिक जोड़ने के बिना मानक उल्लेख प्राप्त होता है। मामले फ़ाइल का लक्ष्यः उसी वास्तुकला प्रारंभिक बिंदु को वितरित करना जो ऑपरेटर ने बारह महीने पहले चाहा होगा।

पांच कोर परतें, गहरे गोता लगाने से पहले अभिविन्यास के लिए साठ सेकंड में दस्तावेज हैं। इनपुट, जहां जानकारी ऑपरेटर के परिधि में प्रवेश करती हैः बैठकें, शोध, बातचीत, पत्राचार। मस्तिष्क, जहां सोच होती हैः दीर्घ संदर्भ तर्क, लघु रूप पीढ़ी, निर्णय समर्थन। भंडारण, जहां सब कुछ खोज योग्य होना चाहिएः एक संरचित ज्ञान सतह, फ़ाइलों का नहीं। आउटपुट, जहां काम परिधि से बाहर निकलता हैः दस्तावेज, प्रस्तुति, संदेश, डिलीवरी। स्वचालन, कनेक्टिव ऊतक जो नीचे चार परतों को ऑपरेटर के बिना पैकेट ले जाने के लिए अनुमति देता है। इन दो एम्पलीफायर परतों के ऊपरः मोनेटाइजेशन, जहां वास्तुकला आवर्ती राजस्व में परिवर्तित होता है, और स्वायत्तता, जहां घटक ऑपरेटर की देखरेख के बिना चलते हैं।

ऑपरेटरों को स्वचालित शोर के बाद दर्जनों समीक्षाओं में दस्तावेजीकृत परिणाम प्राप्त होते हैंः स्वचालित शोर। ऑपरेटरों को सूचनाएं लिखने के लिए कहा जाता है, इससे पहले कि उनके पास एआई के लिए एक ज्ञान सतह हो। वे पहले को समाप्त करने से पहले तीन नए उपकरण पंजीकृत करते हैं। सही अनुक्रमण, जो ऑडिट से प्राप्त होता हैः नीचे-ऊपर। पहले इनपुट। फिर एक या दो मस्तिष्क उपकरण जो वास्तव में उपयोग किए जाते हैं। फिर भंडारण। फिर कलाकृतियां गायब नहीं होती हैं। केवल तब आउटपुट। केवल तब ऑटोमेशन। तभी मुद्रांकन। इस लेखन के रूप में, स्वायत्तता बनी रहती है, जिसके लिए मांसपेशियों की परत से अधिक क्षमता है। स्कीपर के ऊपर एक बाहरी परत को ढहने के लिए एक बाहरी परत को तोड़ देता है।

फ़ाइल नेविगेशन प्रोटोकॉल। अध्याय समय से मुहर लगा दी गई है। केवल बैठक-पकड़ बुनियादी ढांचे से संबंधित ऑपरेटर अध्याय दो पर कूद सकते हैं। ऑटोमेशन चरण में ऑपरेटर, अध्याय सात। वर्ष-एक प्रतिबिंब की तलाश में ऑपरेटर, अध्याय दस। वास्तुकला बेसलाइन से शुरू करने वाले ऑपरेटरों के लिए, अनुक्रमिक समीक्षा की सिफारिश की जाती है। प्रत्येक अध्याय एक डाउनलोड करने योग्य सबूत कलाकृतियों के साथ जहाज करता हैः एक टेम्पलेट, एक ब्लूप्रिंट, एक सिस्टम प्रॉम्प्ट। पूर्ण कलाकृतियों पैक को केस-फाइल विवरण में जोड़ा गया है। कोई ईमेल गेट आवश्यक नहीं है। पूर्ण वास्तुकला नक्शा अध्याय दस में जारी अंतिम कलाकृतियों है, इसलिए भले ही केवल समापन अध्याय की समीक्षा की जाती है, ऑपरेटर सिस्टम के साथ अछूता है।

इस केस फ़ाइल के अंत तक ऑपरेटर के पास तीन डिलीवर हैं। एक, सात परतों के एकीकृत होने के तरीके का पूरा वास्तुकला नक्शा, जो कि अपने स्वयं के कॉन्फ़िगरेशन से कौन सा परत गायब है, इसका निदान करने के लिए पर्याप्त है। दो, प्रति भूमिका एक विशिष्ट उपकरण सिफारिश, जिसमें यह परीक्षण के बारह महीने से जीवित रहा और किस विकल्प से बेहतर प्रदर्शन किया। तीन, कलाकृतियों के साथ एक डाउनलोड पैक। टेम्पलेट। ब्लूप्रिंट। सिस्टम प्रॉम्प्ट। उपयोग में प्रयुक्त प्रॉम्प्ट। डाउनलोड बिना किसी सहमति के केस-फाइल विवरण में लिंक पर है। इस मामले में फ़ाइल में कुछ भी नहीं है जो डाउनस्ट्रीम अनुरोध करता है। मामला कलाकृतियों की खरीद फ़ाइल है।

अध्याय दो. इनपुट लेयर, भाग एक, मीटिंग कैप्चर। एक ऑपरेटर के लिए जो सप्ताह में तीन से अधिक बैठकों का संचालन करता है, बैठकों के बीच सूचना हानि प्रमुख उत्पादकता कर है। निर्णय गिरावट। एक्शन आइटम स्लिप। संदर्भ मर जाता है। मरम्मत मानव नोट-टेकिंग से बेहतर नहीं है। उस क्षमता की सीमा 2010 में हासिल की गई थी। मरम्मत एआई को कैप्चर सौंप रही है जो सब कुछ रिकॉर्ड करती है और एक संरचित कलाकृतियों को लौटा देती है। वर्तमान में बाजार में चार गंभीर खिलाड़ी हैंः ग्रैनोला, ओटर, फायरफ्लाइज़ और रीड.एआई। प्रत्येक उपकरण दो सप्ताह के लिए संचालित किया गया था। प्रत्येक उपकरण को दो सप्ताह के लिए संचालित किया गया था। प्रति दिन चार बैठकों का औसत। प्रति उपकरण पांच सौ-छह बैठकों। एक ही बैठक, एक ही संदर्भ। जैसा कि फैंटम वॉयस मामले में प्रलेखित है, प्रत्येक बैठक-कैप्चर फ़ाइल फ़ाइल भी एक आवाज-कैप्चर सतह है। लेखा परीक्षा के निष्कर्षों का प्रोफ़ाइल उत्पादकता उपयोगिता और माध्यमिक कैप्चर दोनों का दस्तावेज करता है।

ग्रैनोला. जो परीक्षण अवधि के अंत में बरकरार रखा गया था। ग्रैनोला परीक्षण सेट में अन्य तीनों से अलग तरीके से काम करता हैः यह शब्दशः प्रतिलिपि नहीं देता है। यह कॉल के दौरान ऑपरेटर के टाइप किए गए नोटों का निरीक्षण करता है और पूरा होने पर ऑपरेटर की संकेतित प्राथमिकताओं के आसपास बनाया गया एक संरचित सारांश देता है। किए गए निर्णय। मालिकों के साथ कार्रवाई के आइटम। खुले प्रश्न। संरचना मूल्य है, कच्चे प्रतिलिपि नहीं। मूल्य के पीछे तंत्रः एक चालीस मिनट की कॉल प्रतिलिपि के लगभग छह हजार शब्द उत्पन्न करती है। कोई भी ऑपरेटर छह हजार शब्दों को फिर से नहीं पढ़ता है। वे एक संरचित एक पृष्ठ सारांश को फिर से पढ़ते हैं, और यह सारांश अगली बैठक का तैयारी स्तर बन जाता है। लागतः प्रति माह बीस से कम पांच मुफ्त बैठकें, फिर उन्नीस डॉलर। मैक और विंडोज पर चलता है। ग्रैनोला नहीं करता है। पृष्ठभूमि में, ऑपरेटर द्वारा बनाए गए ऑडियो और पोस्ट-लेटेड दस्तावेजों के साथ, पृष्ठ के साथ, अडियो-रेटेशन के साथ, पृष्ठों में संग्रहीत नहीं किया जाता है।

ओटर। खंड में अनुभवी। सबसे लंबे समय तक सेवा, सबसे बड़ा उद्यम ग्राहक आधार, सबसे अधिक ऑपरेटर की परिचितता। ओटर की मापी गई ताकत ट्रांसक्रिप्शन सटीकता है, जो कठिन ऑडियो स्थितियों पर अन्य तीनों से बेहतर है। ऑडिट का माध्यमिक निष्कर्षः ओटर उस सटीकता के साथ क्या करता है। डिफ़ॉल्ट आउटपुट एक शाब्दिक स्पीकर-लेबल ट्रांसक्रिप्ट है और एक एआई सारांश जो पढ़ता है जैसे कि बैठक में शामिल नहीं हुए एक इंटर्न द्वारा उत्पादित किया गया था। सारांश अस्पष्ट रूप से पंजीकृत होते हैं। कार्रवाई के आइटम अक्सर स्वामित्व को गलत लेबल करते हैं। इंटरफ़ेस अनुकूलन एकल-ऑपरेटर उपयोग के मामलों के बजाय कानूनी-खोजी उपयोग के मामलों के लिए है। वर्गीकरणः वर्बटाइम गोपनीयता ट्रांसक्रिप्ट उपयोग के मामलों के लिए, पत्रकारिता, कानूनी, ओटर उपयुक्त उपकरण है। बैठक की उत्पादकता के लिए, यह नहीं था। लागतः प्रति माह प्रति उद्यम प्रो के लिए कार्य करने योग्य योजना के साथ। एआई के बाद की सुविधाओं के लिए डिज़ाइन किया गयाः रिवर्स ग्रेड, ऑपरेटर के लिए डिज़ाइन किया गयाः

जहां ग्रेनोला आउटपुट गुणवत्ता पर जीतता है और ओटर सटीकता पर जीतता है, वहीं फ़ायरफ़्लाईज़ एकीकरण की चौड़ाई पर जीतता हैः प्रमुख सीआरएम और परियोजना प्रबंधन सतहों सहित चालीस से अधिक उपकरणों के लिए नेटिव कनेक्शन। यदि ऑपरेटर के मीटिंग परिणामों को सीधे सेल्सफोर्स या हबस्पॉट में लैंड करना चाहिए, तो फ़ायरफ़्लाईज़ उस पथ के लिए purpose-built है। ऑडिट में दस्तावेज किए गए व्यापारः मीटिंग सारांश स्वयं को औसत दर्जे का दर्जा दिया गया है। संगठित लेकिन सामान्य। आउटपुट सिंथेसिस-उत्पन्न के बजाय टेम्पलेट-फिल्ट के रूप में पढ़ता है। प्रतिधारण विफलता के लिए ऑडिट का कारणः ग्रेनोला के सारांशों के साथ संयुक्त रूप से मैनुअल सीआरएम ट्रिगरिंग के माध्यम से Make.com (अध्याय सात) ने एक उच्च गुणवत्ता वाला कलाकृत उत्पाद बनाया है। बाद में, इस विषय पर जांच में पाया गया कि फ़ायरफ़्लाईज़ के एकीकृत स्वचालन से संबंधित अन्य दस डॉलर प्रति माह के लिए बेहतर सुविधाएँ। लागतः एआई के साथ शीर्ष स्तर के ऑपरेटरों के लिए मूल्य।

Read.ai संक्षिप्त विवरण के लिए अनुकूलित नहीं करता है। यह बैठकों को स्कोर करता हैः सगाई, भावना, बातचीत-समय अनुपात, कौन हावी था, कौन बाधित था। उत्पाद थीसिसः बैठकों स्वयं समस्या हैं, और डेटा को कम बेहतर बैठकों को प्रेरित करना चाहिए। ऑडिट संदेह में चला गया और एक विशिष्ट मूल्य के निष्कर्ष के साथ बाहर चला गयाः बैठक के बाद स्कोरकार्ड ने तीन बिक्री कॉल पर ऑपरेटर द्वारा वार्ता समय पर हावी होने का पता लगाया। ऑपरेटर को यह तब तक नहीं लगा था जब तक कि Read.ai के डेटा ने इसे उजागर नहीं किया। उपयोगी आत्म-सटीक संकेत। प्रतिधारण विफलता मोडः बैठक के संक्षिप्त विवरण Granola के मुकाबले कमजोर रहे, और हर एक बार सब्सन की बैठक में स्कोरकार्ड की आवश्यकता नहीं होती है। वर्गीकरणः एक महीने का परीक्षण उन ऑपरेटरों के लिए जो एक बार में अधिक हावी हैं। प्रति माह लागतः प्रति माह पंद्रह डॉलर।

फैसले का मैट्रिक्स। विषय आबादी के नौवां प्रतिशत के लिए, एकल संस्थापक, छोटी टीमें, कोई भी व्यक्ति जो सप्ताह में चार से दस बैठकें चलाता है और बेहतर सारांश की आवश्यकता होती है, ग्रेनोला। पत्रकारिता के लिए, कानूनी काम के लिए, या किसी भी भूमिका के लिए जो प्राथमिक कलाकृतियों के रूप में शब्दार्थ प्रतिलेखन की आवश्यकता होती है, ओटर। एक सीआरएम के भीतर काम करने वाली बिक्री टीमों के लिए, फायरफ्लाइज़, जहां एकीकरण घर्षण बचत सारांश गुणवत्ता हानि से अधिक हो सकती है। ऑपरेटरों के लिए जो बैठक में अत्यधिक प्रभुत्व का संदेह करते हैं, एक महीने के लिए पढ़ें। फिर रद्द करें। ऑडिट में देखा गया सबसे आम गलत वर्गीकरणः ऑपरेटरों को सबसे अधिक विपणन के साथ बैठक उपकरण चुनना बजाय उनकी वास्तविक नौकरी से मेल खाता है। गलत वर्गीकरण लागत सदस्यता से अधिक हैः यह ऑपरेटर को लागत लागत है कि वे अपनी अगली बैठक के लिए तैयार करने के लिए उपयोग करने वाले कलाकृतियों का उपयोग करेंगे।

बैठक उपकरण निर्णय पेड़ एक डाउनलोड करने योग्य आरेख के रूप में केस-फाइल आर्टिफैक्ट पैक में है, साथ ही प्रत्येक उपकरण के अनुसार सटीकता, संरचना की गुणवत्ता और समय की बचत के आधार पर वर्गीकृत सभी पचास-छह बैठकों के साथ पूर्ण दो सप्ताह का परीक्षण लॉग है। यह आधे इनपुट परत का दस्तावेजीकरण करता है। शेष इनपुट अनुसंधान है, जो बाहरी बैठकों से ऑपरेटर के परिधि में जानकारी लाने के लिए प्रोटोकॉल हैः प्रतियोगी, विनियम, बाजार डेटा, अज्ञात सेट में जो कुछ भी ऑपरेटर को जानना आवश्यक है। चार शोध उपकरण, एक ही सिर-से-मुख उपचार, अस्सी डेटा अंक। आगे।

अध्याय तीन। इनपुट परत, भाग दो, अनुसंधान उपकरण। प्रोटोकॉलः ऑपरेटर को जानकारी की आवश्यकता होती है जो वर्तमान में उनके संग्रह में नहीं है, और परिणाम सटीक, स्रोत और कार्रवाई के लिए आकार दिया जाना चाहिए। पूर्व समाधान सतहः Google। वर्तमान समाधान सतहः चार एआई अनुसंधान उपकरणों में से एक। भ्रम, वेब खोज के साथ क्लाउड, मिथुन, ब्राउज़िंग मोड के साथ चैटजीपीटी। प्रत्येक शोधकर्ता के निष्कर्षों का दस्तावेज वे व्यवहार में बराबर नहीं हैं। प्रत्येक उपकरण का मूल्यांकन बीस शोध कार्यों का किया गया था जो चार प्रकार के कार्यों में वितरित किए गए थेः प्रतियोगी अनुसंधान, नियामक खोज, तकनीकी सीखने, बाजार आकार। बीस कार्य। चार कार्य। अस्सी डेटा अंक। सही उपकरण कार्य प्रकार पर निर्भर करता है। डेटा में एक सार्वभौमिक विजेता मौजूद नहीं है।

गुस्से. उद्धरण बुनियादी ढांचे के साथ त्वरित तथ्य खोज के लिए सबसे मजबूत दस्तावेज। इंटरफ़ेस स्रोत श्रेय के आसपास बनाया गया हैः प्रत्येक दावे एक सत्यापित स्रोत से लिंक करता है। प्रो संस्करण एक मजबूत मॉडल पर काम करता है और कठिन प्रश्नों पर कम त्रुटि दर दर्ज करता है। जहां गुस्से ऑडिट में जीतता हैः नियामक और तकनीकी सीखने के कार्यों में जहां ऑपरेटर को एक संश्लेषित उत्तर की आवश्यकता होती है और नीचे के उद्धरण के लिए मूल स्रोतों को खो देता है। जहां गुस्सेः गहरी तर्क। गुस्से एक संश्लेषण देता है लेकिन संश्लेषण के बारे में ऑपरेटर के साथ नहीं सोचता है। वर्गीकरणः एक बेहतर Google, न कि एक सोचने वाला साथी। ऑडिट की ढांचाः तथ्यों के लिए गुस्से, क्लाउड के लिए तथ्यों के साथ क्या करना है। लागतः मूल के लिए मुफ्त, प्रति माह बीस डॉलर। प्रो के लिए।

क्लाउड वेब खोज के साथ। संश्लेषण कार्यों के लिए सबसे मजबूत दस्तावेज जहां ऑपरेटर को अकेले तथ्यों की आवश्यकता नहीं है, बल्कि उनसे निर्मित एक सुसंगत तर्क या सिफारिश की आवश्यकता है। क्लाउड वेब खोज करता है, स्रोतों को पढ़ता है, और एक प्रतिक्रिया लिखता है जो वास्तविक तर्क के रूप में एक साथ रहती है। ऑडिट की अंतरता है कि भ्रमः भ्रम स्रोतों के साथ संश्लेषित तथ्यों की एक सूची देता है। क्लाउड एक विश्लेषण देता है जो निष्कर्ष तक पहुंचता है। प्रतियोगी अनुसंधान और बाजार आकार के लिए, जहां सवाल "ऑपरेटर को इसके बारे में क्या करना चाहिए" के करीब है, "यह क्या है", क्लाउड स्पष्ट रूप से जीतता है। व्यापार-off: भ्रम से मापने योग्य धीमा, वर्तमान-लेकिन-कम-प्रमुख उद्धरणों के साथ। लागतः प्रो. के लिए प्रति माह बीस डॉलर।

जब शोध कार्य में ऑपरेटर के स्वयं के डेटा शामिल होते हैं जो सार्वजनिक वेब के साथ क्रॉस होते हैं, उदाहरण के लिए, किसी दिए गए वर्ष के लेख जो ऑपरेटर की संपर्क सूची में कंपनियों का उल्लेख करते हैं, तो Gemini संचालन करता है, अन्य तीन उपकरण सचमुच नहीं कर सकते हैं। नकारात्मक पक्ष, दस्तावेजः शुद्ध सार्वजनिक वेब अनुसंधान जिसमें कोई व्यक्तिगत डेटा ओवरलैप नहीं होता है, जेमिनी के संश्लेषण को क्लाउड की तुलना में कमजोर दर्शाता है और इसके उद्धरणों को Perplexity की तुलना में कम विश्वसनीय माना जाता है। वर्गीकरणः व्यक्तिगत डेटा-मिट-पब्लिक वेब अनुसंधान के लिए एक विशेषज्ञ उपकरण। महत्वपूर्ण रूप सेः एक ही शक्तिशाली क्षमता जो Gemini के लिए ऑपरेटर है, वह है कि Gemini के लिए डेटा एक्सेस क्षमता जो प्रति माह एक विशाल पोस्ट स्पेस सेट के साथ बनाती हैः Google Workspace।

चैटजीपीटी ब्राउज़ मोड के साथ। चैटजीपीटी ब्राउज़ में पहले से ही निवेश किए गए ऑपरेटर उप-जनसंख्या के लिए लेखा परीक्षा का सबसे कम आरामदायक निष्कर्षः यह अन्य तीनों के सापेक्ष अनुसंधान में उत्कृष्टता नहीं देता है। ब्राउज़ कार्यान्वयन ठीक से पंजीकृत होता है। मॉडल सक्षम के रूप में पंजीकृत होता है। लेकिन गुस्से इसे उद्धरणों पर बेहतर प्रदर्शन करता है, क्लाउड इसे संश्लेषण पर बेहतर प्रदर्शन करता है, मिथुन इसे व्यक्तिगत-डेटा एकीकरण पर बेहतर प्रदर्शन करता है। चैटजीपीटी ब्राउज़िंग को सामान्य के रूप में वर्गीकृत किया जाता है जो विशेषज्ञों से हर विशिष्ट अक्ष पर हारता है। जहां यह जीतता हैः पहले से ही कस्टम जीपीटी में गहराई से ऑपरेटरों के लिए और एक चौथी सदस्यता पंजीकृत करने के लिए तैयार नहीं है, तो चैटजीपीटी की अनुसंधान क्षमता अधिकांश कार्यों के लिए पर्याप्त है। बेसलाइन से अनुसंधान उपकरण चुनने वाले ऑपरेटरों के लिए, अन्य तीन मजबूत हैं। लागतः प्रति माह बीस डॉलर में शामिल है, लेकिन ऑपरेटर पहले से ही भुगतान करता है।

शोध उपकरण फैसले मैट्रिक्स। प्रतियोगी अनुसंधानः क्लाउड वेब के साथ। नियामक और अनुपालन खोजः विडंबना प्रो। तकनीकी सीखने, जैसे एपीआई विन्यासः उद्धरणों के साथ संश्लेषण के लिए विडंबना, क्लाउड डाउनस्ट्रीम प्रभाव विश्लेषण के लिए। बाजार आकारः क्लाउड साफ। व्यक्तिगत डेटा प्लस वेब क्रॉसओवरः मिथुन, अकेले श्रेणी में। यदि ऑपरेटर केवल एक ही खर्च कर सकता है और काम में शोध से किए गए निर्णय शामिल हैं, क्लाउड। यदि काम में डिलीवरैबल में स्रोतों का हवाला शामिल है, विडंबना। यदि ऑपरेटर एक Google कार्यक्षेत्र उपयोगकर्ता है जिसमें भारी व्यक्तिगत डेटा ओवरलैप है, तो मिथुन, डेटा-उपलब्धता के बारे में पूरी तरह से जागरूक है। ChatGPT Plus ब्राउज़ करें, केवल यदि अन्य कारणों से पहले से ही बनाए रखा गया है।

शोध उपकरण मैट्रिक्स बैठक उपकरण मैट्रिक्स के साथ अध्याय दो से डाउनलोड करता है, एक ही कलाकृतियाँ, इनपुट परत के दो आधे। जो ऑपरेटर के परिधि में प्रवेश करने वाली हर चीज को दस्तावेज करती है। बैठकें कैप्चर की गई हैं। अनुसंधान संश्लेषित किया गया है। जानकारी में है। सूचना अकेले काम का उत्पादन नहीं करती है। जानकारी के लिए लागू सोच, विश्लेषण, निर्णय, मसौदा, तर्क की आवश्यकता होती है। वह है ब्रेन लेयर। जहां अधिकांश एआई उत्पादकता सामग्री शुरू होती है, यह केस फ़ाइल अध्याय चार में पहुंचती है। इसका कारण यह है कि यह नीचे की बजाय वास्तुकला के बीच में बैठती हैः ब्रेन लेयर गुणवत्ता इनपुट के बिना उपयोग की जाती है। कचरा में, सामान्य में। अब जब गुणवत्ता इनपुट स्थिर हो गए हैं, तो केस फ़ाइल सोच बुनियादी ढांचे को दस्तावेज करती है।

अध्याय चार. मस्तिष्क परत, जहां सोच होती है। मस्तिष्क परत में तीन अलग-अलग कार्य होते हैं जो अधिकांश ऑपरेटरों को मिलाते हैंः दीर्घ संदर्भ तर्क, लघु रूप पीढ़ी, और दोहराए गए कार्यों के लिए पूर्व-संकलित संदर्भ। दीर्घ संदर्भ तर्क का अर्थ है एक मॉडल को पंद्रह हजार शब्दों का भोजन देना और इसे सतह के पैटर्न पर पूछना। लघु रूप पीढ़ी का अर्थ है एक मॉडल से एक त्वरित प्रश्न पूछना और एक स्वच्छ दो-वाक्य उत्तर प्राप्त करना। पूर्व-संकलित संदर्भ का अर्थ है एक मॉडल का निर्माण करना जो पहले से ही ऑपरेटर की पहचान, शैली और संदर्भ डेटा को बरकरार रखता है ताकि प्रत्येक प्रॉम्प्ट पर पुनः व्याख्या की आवश्यकता न हो। जैसा कि संदर्भ लेखा परीक्षा मामले में दस्तावेज किया गया है, तीन अलग-अलग उपकरण तीन अलग-अलग श्रेणियों को जीतते हैं। तीन नौकरियों को एक ही उपकरण में मिलाकर एक ही वाक्य में गलत कर का भुगतान करता है।

लंबे संदर्भ तर्क, क्लाउड। जैसा कि कॉन्टेक्ट ऑडिट मामले फ़ाइल में दस्तावेज किया गया है, क्लाउड ने चैटजीपीटी और नोशन एआई के खिलाफ एक नब्बे दिन के तुलना परीक्षण में आउटपुट गुणवत्ता को साफ ढंग से जीता। इसका कारण यह है कि यह ब्रेन लेयर के लिए जीतता है विशेष रूप सेः क्लाउड लंबे दस्तावेजों पर एक सुसंगत विचार को एक तरह से रखता है जो अन्य दो विश्वसनीय रूप से पुनः पेश नहीं कर सकते हैं। एक पंद्रह हजार शब्द का दस्तावेज, एक बिक्री कॉल प्रतिलिपि, एक अनुबंध, एक मसौदा अध्याय, एक प्रतिक्रिया का उत्पादन करता है जो सुसंगत रहता है। चैटजीपीटी मजबूत शुरू होता है और प्रति पैराग्राफ तीन द्वारा धागा खो देता है। ब्रेन लेयर प्रोटोकॉलः क्लाउड का उपयोग करें जब इनपुट दो हजार शब्दों से अधिक होता है या जब उत्तर को कई अनुभागों पर तर्क के रूप में एक साथ रखना चाहिए।

कम-फॉर्म पीढ़ी, ChatGPT। आउटपुट के पांच सौ शब्दों से कम के कार्यों के लिए, ChatGPT वास्तविक उपयोग में क्लाउड की तुलना में मापनीय रूप से तेज़ है। त्वरित पुनरावृत्ति पर दो बार तेज़। त्वरित पुनरावृत्ति पर तीन गुना तेज़। ब्रेस्टस्टॉर्मिंग वेरिएशंस पर तीन गुना तेज़। अंतर्निहित मॉडल जरूरी नहीं कि बेहतर हो, लेकिन इंटरफ़ेस, गति और कस्टम GPT एकीकरण का मतलब है कि ऑपरेटर हाथ-पर-कीबोर्ड समय कम है। उच्च-थ्रुआउट दोहराए गए कार्यों के लिए, ईमेल पुनरावृत्ति, स्लैक ड्राफ्ट, शिलालेख परिवर्तन, त्वरित पुनरावृत्ति, चैटजीपीटी गति पर जीतती है। फंसी से बचने के लिएः उन कार्यों के लिए ChatGPT का उपयोग न करें जहां आउटपुट गुणवत्ता गति से अधिक मायने रखती है। रणनीति दस्तावेज़, क्लाउड। पंद्रह स्लैक ड्राफ्ट, ChatGPT। चयन द्वारा स्लैकः या गुणवत्ता। दोनों अच्छी तरह से, अलग-अलग रूप से आकार दिए गए हैं। प्रति माह गतिः बीस डॉलर के लिए प्लस।

प्रोटोकॉलः ऑपरेटर के पास दस कार्य हैं जो हर हफ्ते निष्पादित होते हैं और हर बार एक ही संदर्भ की आवश्यकता होती है। प्रत्येक चैट में ऑपरेटर की पहचान, भूमिका, आवाज और संदर्भ डेटा को फिर से समझाने के बजाय, ऑपरेटर एक ऐसा मॉडल चाहता है जो पहले से ही उन डेटा को बनाए रखता है। ओपनएआई का कार्यान्वयन कस्टम जीपीटी है, जो कस्टम जीपीटी पर पिछले फ्रागमेंट शून्य केस फ़ाइल में विस्तार से दस्तावेज किए गए हैं। मानवतावादी कार्यान्वयन क्लाउड प्रोजेक्ट्स है जिसमें कस्टम निर्देश और ज्ञान इंटरफ़ेस फ़ाइलें हैं। दोनों काम करते हैं। कस्टम जीपीटी एक पॉलिश और जीपीटी को भेजते हैं। क्लाउड प्रोजेक्ट्स परियोजना सीमा के भीतर लंबे संदर्भ को बेहतर ढंग से संभालते हैं। ऑपरेटर दोनों का उपयोग करता हैः लघु-कार्य दोहराव वाले, लंबे समय तक चलने वाले प्रोजेक्ट्स के लिए कस्टम जीपीटी, जैसे कि प्रमुख संदर्भ में प्रमुख डेटा फ़ाइलें या मुख्य कार्य पुस्तकों पर आधारित कार्य प्रारूपों के लिए। कोर मिरर में प्रयुक्त कार्य प्रारूप को ध्यान में रखते हुए, क्लाउड प्रोजेक्ट्स को एक सुविधाजनक रूप से संचालित किया जाता है।

ब्रेन लेयर में प्रचलित दुरुपयोग पैटर्न, विषय आबादी में देखा गयाः ऑपरेटर एक उपकरण चुनते हैं और इसके माध्यम से तीनों कार्यों को करने का प्रयास करते हैं। चैटजीपीटी उपयोगकर्ता लंबी-सामग्री कार्यों को एक मॉडल में मजबूर करते हैं जो धारा तीन से धागा खो देता है। क्लाउड उपयोगकर्ता छोटे कार्यों के लिए बहुत लंबे समय तक इंतजार करते हैं। कस्टम जीपीटी ऑपरेटर पूरी तरह से पुनः प्रयोज्य संदर्भ बनाने से चूक जाते हैं और हर चैट पर खुद को फिर से समझाते हैं। ऑडिट से प्राप्त मरम्मतः तीन नौकरियों को पहचानें अलग हैं। दो सदस्यताएं। दो इंटरफ़ेस। उपयोग किया जाता है जो प्रत्येक को संभालने के लिए प्रलेखित है। सतह की छापः अधिक जटिलता। परिचालन वास्तविकताः कम। प्रत्येक कार्य न्यूनतम घर्षण के साथ उपयुक्त उपकरण में उतरता है। सभी कार्यों के लिए कुल समय एक एकल सदस्यता के माध्यम से कार्यभार को मजबूर करने से कम है।

ब्रेन लेयर निर्णय नियम, एक वाक्य मेंः क्लाउड के लिए लंबे संदर्भ, चैटजीपीटी के लिए छोटा मात्रा, एक कस्टम जीपीटी या क्लाउड प्रोजेक्ट में पूर्व-कंपिल किए गए दोहराए गए संदर्भ। यह ऑडिट में दस्तावेज किए गए ब्रेन लेयर काम के ninety प्रतिशत को कवर करता है। शेष दस प्रतिशत निर्णय बिंदु काम, ग्राहक स्वीकृति, भर्ती निर्णय, रणनीतिक कॉल हैं। इसके लिए, ऑपरेटर के पास एक विशिष्ट कस्टम जीपीटी है जिसे निर्णय फ़िल्टर कहा जाता है जो तीन दस्तावेज फ्रेमवर्क के माध्यम से निर्णय चलाता है। वर्बैटिम प्रॉम्प्ट पहले के केस फ़ाइल में है कस्टम जीपीटी पर, जो केस-फाइल विवरण में लिंक है। ब्रेन लेयर दस्तावेज है। इनपुट आते हैं। सोच लागू होती है। निर्णय किए जाते हैं। उन निर्णयों के लिए एक सब्सट्रेट की आवश्यकता होती है जो उन्हें भापने नहीं देता है। अगला भंडारण परत।

ब्रेन लेयर निर्णय नियम वास्तुकला मानचित्र कलाकृतियों में एक पंक्ति है। पिछले केस फ़ाइल से कस्टम जीपीटी लाइब्रेरी सभी ग्यारह ऑपरेटर के जीपीटी को शाब्दिक रूप से दस्तावेज करती है। दोनों केस-फाइल विवरण में हैं। स्टोरेज के लिए आगे, क्योंकि इस ब्रेन लेयर सोच में से कोई भी मायने नहीं रखता है यदि ऑपरेटर छह सप्ताह बाद आउटपुट को नहीं निकाल सकता है जब इसकी आवश्यकता होती है।

अध्याय पांच। भंडारण परत। सबसे अधिक एआई उत्पादकता सामग्री का स्तर दस्तावेज नहीं करता है, और वह परत जो निर्धारित करती है कि ऑपरेटर के सिस्टम के संयोजन या फ्लैट रहते हैं या नहीं। भंडारण अच्छी तरह से बाजार में नहीं आता है, कोई एआई मॉडल लॉन्च नहीं होता है, कोई डेमो वीडियो नहीं होता है, कोई सांस लेने वाली समीक्षा नहीं होती है। भंडारण वह जगह है जहां बैठक सारांश, शोध नोट, निर्णय, मसौदे और तैयार डिलीवरी तब तक बनी रहती हैं जब तक कि उन्हें फिर से आवश्यक न हो जाए। भंडारण के बिना, एआई उत्पादकता बहुत अधिक रजिस्टर करती है, बहुत अधिक उत्पादन करती है, बाद में कुछ नहीं मिलती है, आउटपुट एक सप्ताह के भीतर वाष्पित हो जाती है। सही ढंग से निष्पादित भंडारण के साथ, प्रत्येक आउटपुट ऑपरेटर भविष्य में इनपुट उत्पन्न करता है। सिस्टम कंपोज। एआई वर्कफ़्लो के लिए सही भंडारण संरचित, खोज योग्य और स्वयं पूछताछ योग्य हो जाता है। ऑपरेटर के लिए, जो Notion है। दस्तावेज।

एक बैठक नोट में विशेषताएं हैंः तिथि, प्रतिभागियों, परियोजना, निर्णय, अगली कार्रवाई। एक शोध दस्तावेज़ में विशेषताएं हैंः विषय, स्रोत, तिथि, संबंधित परियोजनाएं। संरचना सभी को बाद में किसी भी संपत्ति संयोजन द्वारा खोज योग्य बनाती है। दूसरा, एआई पूरे कार्यक्षेत्र में खोज करता है। एआई अवधारणा ऑपरेटर के पूर्ण संग्रह को पूछताछ करती है और स्रोत दस्तावेज़ के लिंक के साथ विशिष्ट उत्तर देता है। एक धुंधला मैच नहीं, वास्तविक अनुच्छेद जिसमें साझा उत्तर होता है। तीसरा, ऑपरेटर के नेटवर्क का बाकी भाग इसका उपयोग करता है। ग्राहक बिना खाता के पृष्ठ पढ़ सकते हैं। टीम के सदस्य सहयोग से कर सकते हैं। सिस्टम को किसी भी संपत्ति के संयोजन से नहीं पकड़ा जाता है। एआई प्रत्येक महीने में एक पूर्ण फ़ाइल के लिए शुल्क, प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति वर्ष प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति माह प्रति वर्ष प्रति माह प्रति माह प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति वर्ष प्रति

डेटाबेस योजना। बारह महीने के पुनरावृत्ति के बाद ऑपरेटर के नोशन कार्यक्षेत्र में छह कोर डेटाबेस शामिल हैं। ऑडिट का निष्कर्षः ये छह प्रत्येक एकल ऑपरेटर द्वारा आवश्यक न्यूनतम हैं। परियोजनाएं, वर्तमान और ऐतिहासिक, साथ स्थिति, ग्राहक, तिथियां, डिलीवरी। बैठकें, ग्रेनोला से प्रत्येक कॉल सारांश यहां लिंक किए गए प्रोजेक्ट और उपस्थित लोगों के साथ लैंड करता है। अनुसंधान, कुछ भी सीखा जो फिर से उपयोगी हो सकता है, विषयों और टैग के साथ। मसौदा, किसी भी डिलीवरी पर काम चल रहा है, लिंक किए गए क्लाइंट और स्थिति के साथ। निर्णय, हर सार्थक निर्णय लिया गया, तर्क और परिणाम के साथ। संपर्क, हर व्यक्ति के साथ बातचीत की, कंपनी और अंतिम-स्पर्श की तारीख के साथ। डेटाबेस। बाकी सब कुछ उन पृष्ठों में से एक है जो उनमें से एक को जीवित रखते हैं। मामले के विवरण में कलाकृतियों के पैक में पैक, किसी भी डिलीवरी पर काम चल रहा है, लिंक किए गए क्लाइंट और स्थिति के साथ। निर्णय, प्रत्येक सार्थक निर्णय, तर्क और परिणाम के साथ। संपर्क, प्रत्येक व्यक्ति के साथ बातचीत की, कंपनी और अंतिम-स्पर्श की तारीख के साथ। डेटाबेस। सब कुछ अन्य छक्के के भीतर एक पृष्ठ है जो उनमें से एक है।

जब नोशन में स्कीमा और डेटा होता है, तो ऑपरेटर पूरे संग्रह में क्वेरी जारी कर सकता है। ऑडिट उदाहरण, लॉग इन किया गयाः एक क्लाइंट ने पूछा कि मार्च में क्या उद्धृत किया गया था। ऑपरेटर ने नोशन एआई में प्रवेश कियाः "मैंने मार्च में एसीएमई को क्या प्रस्तावित किया था और इसका दायरा क्या था। " तीन सेकंड का जवाब वास्तविक प्रस्ताव दस्तावेज़ से एक लिंक के साथ निकाला गया। बिना स्टोरेज लेयर प्लस एआई खोज, यह संग्रहण Google ड्राइव के माध्यम से एक पंद्रह मिनट की स्केचिंग शिकार के रूप में पंजीकृत होता है। इसके साथ, तीन सेकंड। एक कार्य सप्ताह में प्रत्येक पुनर्प्राप्ति क्षण में गुणा, समय की बचत चुपचाप ढेर होती है। स्टोरेज लेयर कैप्चर के समय उत्पादकता की तरह महसूस नहीं करता है। पुनर्प्राप्ति क्षणों में एक ही सतह पर हैं जहां निगरानी करते हैं। तीन-संचालित दस्तावेज़ बाजार में एक ही है।

स्टोरेज लेयर एक सामान्य एंटी-पैटर्न के साथ जहाज करता है जो विषय आबादी में दस्तावेज की गई है। दस्तावेज़ कब्रिस्तान। ऑपरेटर हर मीटिंग सारांश, हर शोध दस्तावेज़, हर ड्राफ्ट को नोशन या ड्राइव फ़ोल्डर में फेंक देते हैं और मानते हैं कि भंडारण संरक्षण के बराबर है। अस्थिर भंडारण कार्यात्मक रूप से किसी भी भंडारण के बराबर है। यदि ऑपरेटर इसे तीस सेकंड से कम समय में नहीं पाता है, तो यह खो जाता है। मरम्मत योजना है, प्रत्येक दस्तावेज़ को लैंडिंग पर गुण प्राप्त होते हैं, बाद में नहीं। बैठक सारांश ग्रैनोला से आता है, यह दस सेकंड के भीतर मीटिंग डेटाबेस में दिनांक, उपस्थित लोगों, परियोजना गुणों के साथ लैंड करता है। यदि यह एक ढीला पृष्ठ के रूप में लैंड करता है, तो यह पहले से ही कब्रिस्तान के रास्ते में है। फिक्सः डेटाबेस को डिफ़ॉल्ट गंतव्य बनाएं, अपवाद नहीं।

स्टोरेज लेयर दस्तावेज है। स्कीमा टेम्पलेट केस-फाइल आर्टिफैक्ट पैक में है, इसे एक नोशन वर्कस्पेस में डुप्लिकेट करें और छह डेटाबेस ऊपर दस्तावेज गुणों के साथ पूर्व-कॉन्फिगर किए गए आते हैं। स्टोरेज लेयर मौलिक है लेकिन दर्शकों के लिए अदृश्य है। अगला परत विपरीत हैः दृश्य, न्याय, अक्सर दर्शकों द्वारा देखी जाने वाली एकमात्र चीज। आउटपुट लेयर। जहां काम वास्तव में परिधि से बाहर निकलता है। अध्याय छह।

मामले के फाइल के माध्यम से। प्रलेखन और उत्कृष्ट काम पर त्वरित चेकपॉइंट। अब तक दस्तावेजः इनपुट परत, मीटिंग टूल्स वर्डिक्ट मैट्रिक्स, रिसर्च टूल्स वर्डिक्ट मैट्रिक्स। ब्रेन परत, तीन नौकरियां और प्रत्येक उपकरण जीतता है। स्टोरेज परत, नोशन आर्किटेक्चर जो बाकी के यौगिक को बनाता है। तीन परतें दस्तावेज। आ रहा हैः आउटपुट परत पांच मिनट में। फिर ऑटोमेशन, जहां वास्तविक समय गणित की चाल शुरू होती है, क्योंकि ऑटोमेशन इसके नीचे की प्रत्येक परत पर गुणक है। फिर मोनेटिज़ेशन, जहां वास्तुकला राजस्व में परिवर्तित होती है, जिसमें चार भूमिका-विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन होते हैं जिन्हें ऑपरेटर-वर्ग उपयोगकर्ता सीधे पुनः पेश कर सकता है। फिर स्वायत्तता और एजेंटों का ईमानदार मूल्यांकन। फिर संख्याओं, उपकरणों के साथ एक साल का रिट्रोस्पेक्टिव, ऑपरेटर, और क्या आ रहा है। तीस मिनट। शेष वस्तुओं को अगले रिलीज में बंद कर दिया जाता है।

अध्याय छह। आउटपुट परत। कार्यः विचार को डिलीवरी में परिवर्तित करें जो ऑपरेटर के परिधि से बाहर निकलते हैं। दस्तावेज़ ग्राहकों के लिए। पिच के लिए डेक। ब्लॉग के लिए लेख। स्लैक और ईमेल के लिए संदेश। परियोजनाओं के लिए कोड। प्रत्येक आउटपुट एक अलग आकार और एक अलग समय बजट के साथ जहाज करता है, बैठक और अनुसंधान परतों के समान तर्क। कोई सार्वभौमिक विजेता नहीं है। तीन उपकरण ऑपरेटर द्वारा उत्पन्न आउटपुट का ninety-five प्रतिशत कवर करते हैंः क्लाउड लंबे फॉर्म लेखन के लिए, चैटजीपीटी के लिए लघु फॉर्म माध्यम, दृश्य डिलीवरी के लिए गामा। वही क्लाउड और चैटजीपीटी ने ब्रेन लेयर पर दस्तावेज किया, आउटपुट में उनके कार्य विचार से उत्पादन में स्थानांतरित होते हैं।

क्लाउड के आउटपुट को ऐसे पढ़ा जाता है जैसे कि उन्हें एक विचारशील ऑपरेटर ने लिखा हो, क्लाउड के आउटपुट को एक इनपुट के रूप में खिलाया जाए, मौजूदा आवाज का सम्मान किया जाए, और गद्य कई खंडों में एक साथ रखा जाए। चैटजीपीटी के लंबे फॉर्म आउटपुट को चैटजीपीटी, सामान्य संरचना, अनुमानित लय, एआई हर जगह बताता है। अंतर मायने रखता है क्योंकि ग्राहक एआई-जनरेट किए गए लेखन का पता लगा सकते हैं। ऑपरेटर का वर्कफ़्लो, लॉगः क्लाउड प्रोजेक्ट्स में एक रूपरेखा तैयार करें, इसे इनपुट के रूप में क्लाउड को खिलाएं, वॉयस मिरर प्रोजेक्ट का उपयोग करके ऑपरेटर की आवाज में एक मिरर ड्राफ्ट का अनुरोध करें। आउटपुट लगभग सत्तर प्रतिशत लक्ष्य पर आता है। जैसा कि ऑपरेटर बीस मिनट का समय कुछ भी संपादित करने में बिताता है, दो घंटे की बजाय, एआई को लिखता है। अंतिम डेटा वितरण की गति का संबंध ऑपरेटर से है, और यदि एआई मिरर के मामले में, यह एक वास्तविक वॉयस ऑप्टर है, तो यह एक डेटाबेस है, और यदि एआई मैट्रिक्स ऑप्टर को पढ़ता है, तो यह एक वास्तविक वॉयस मिररॉबॉट से अलग है।

ईमेल, स्लैक संदेश, शीर्षक भिन्नता, तीन सौ वर्णों से कम सामाजिक पोस्ट, टिप्पणियों के जवाब। जहां क्लाउड की ताकत गहराई है, चैटजीपीटी की मात्रा है। आठ से पंद्रह सेकंड प्रतिक्रिया समय। आवर्ती प्रारूपों के लिए कस्टम जीपीटी ऑपरेटर की आवाज के साथ पूर्व-लोड किए जाते हैं। ऑपरेटर का कोल्ड ईमेल डॉक्टर कस्टम जीपीटी, कस्टम जीपीटी पर पिछले फ्रागमेंट शून्य मामले फ़ाइल में लिखित रूप से, तीस सेकंड से कम समय में किसी भी ईमेल को फिर से लिखता है। प्रति सप्ताह बीस ईमेल से गुणा करें समय गणित आकर्षक हो जाता है। ब्रेन और आउटपुट लेयर्स के लिए ऑपरेशनल नियमः काम के लिए चैटजीपीटी का उपयोग करना बंद करें, जिसमें यह सबसे अच्छा नहीं है, और इसका उपयोग करना बंद करो।

आंतरिक प्रस्ताव, एक मसौदा डेक जो पहले Google स्लाइड्स में दो घंटे का समय लगा करता था, बारह मिनट में जहाज करता है। ग्राहक हाथों से जब किसी प्रक्रिया को दृश्य स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है और फिगमा दायरे में नहीं है। जहां गामा उपयुक्त नहीं हैः पिक्सेल-पूर्ण ब्रांड काम जहां डिलीवर एक विशिष्ट ब्रांड प्रणाली से मेल खाता है। इसके लिए, गामा की व्याख्या को ठीक करने से तेज़ है। लागतः दस डॉलर प्रति माह के लिए स्तर जो टेम्पलेट अनुकूलन और वॉटरमार्क हटाने की अनुमति देता है। संबद्ध ने खुलासा कियाः यदि ऑपरेटर को मामले के विवरण में लिंक-फ़ाइल में कोई शुल्क नहीं मिलता है, तो निर्माता को मार्जिन पर एक नया शुल्क देना होगा।

यदि यह पांच सौ से अधिक शब्द की गद्य है तो यह ध्वनि होनी चाहिए जैसे कि ऑपरेटर ने इसे लिखा था, क्लॉड। यदि यह तीन सौ वर्णों से कम है और ऑपरेटर को मात्रा की आवश्यकता है, तो चैटजीपीटी। यदि यह स्लाइड है, एक-पेजर, या कुछ भी दृश्य और डिज़ाइन-देखने वाला है, तो गामा। यदि यह कोड है, तो इनमें से कोई भी नहीं है, जो एक पूरी तरह से अलग वर्कफ़्लो है, इस मामले में फ़ाइल दस्तावेज नहीं करती है। यदि यह एक दस्तावेज़ है जिसे किसी विशिष्ट ब्रांड सिस्टम पिक्सेल-परफेक्ट, मैनुअल, हर बार से मेल खाने की आवश्यकता है। एआई डिलीवरी फ़ंक्शन जहां "क्लोज प्लस ऑपरेटर संपादन" रिक्त शुरू करने से काफी तेज़ चलता है। वे ऐसे फ़ंक्शन में काम नहीं करते हैं जहां डिलीवरी को पहली कोशिश पर सटीक विनिर्देश से मेल नहीं लेना चाहिए।

यह आउटपुट लेयर को दस्तावेज करता है। तीन उपकरण, तीन नौकरियां, एक नियम के रूप में डिलीवर करने योग्य निर्णय पेड़। केस-फाइल कलाकृतियों में वास्तुकला मानचित्र इस पेड़ को एक एकल दृश्य के रूप में भेजता है। इनपुट। ब्रेन। स्टोरेज। आउटपुट। चार परतें स्थिर हैं। लेकिन इन चार परतों में अभी भी ऑपरेटर को जोड़ने वाले ऊतक के रूप में कार्य करने की आवश्यकता होती है, एक उपकरण से दूसरे उपकरण में आउटपुट को स्थानांतरित करना, ग्रैनोला से संक्षेप को नोट में कॉपी करना, क्लॉड में संकेत चिपकाना, तैयार मसौदे प्रसारित करना। अगली परत वह है जहां वह मैनुअल कनेक्शन रुक जाता है। स्वचालन। चिपकने वाला चिपकना जो नीचे के चार परतों को ऑपरेटर को उन्हें ऊपर नहीं रखने देता है। यह वह जगह है जहां वास्तविक समय का लाभ होता है। अध्याय सात।

अध्याय सात। स्वचालन परत। कार्यः नीचे की चार परतों को जोड़ें ताकि वे ऑपरेटर द्वारा उन्हें ऊपर नहीं रखा जा सके। अधिकांश ऑपरेटर स्वचालन को एक स्क्रिप्ट के साथ मानव को बदलने के रूप में व्याख्या करते हैं। इस वास्तुकला में, स्वचालन परतों के बीच घर्षण को हटाना है, इनपुट से मस्तिष्क से भंडारण से आउटपुट तक जानकारी को स्थानांतरित करना है, इस मामले में फ़ाइल में प्रलेखित उपकरण Make.com है। विकल्प मौजूद हैं, Zapier, n8n, Pipedream, सभी कार्यात्मक हैं। Make.com चयन के लिए तर्क अगले दृश्य में प्रलेखित है। ऑपरेटिंग सिद्धांतः प्रत्येक आवर्ती कार्य जहां ऑपरेटर की भूमिका उपकरण के बीच डेटा को स्थानांतरित कर रही है, एक स्वचालन के लिए उम्मीदवार है। बचत स्क्रिप्ट निष्पादन गति से नहीं होती है। वे स्क्रिप्ट निष्पादन गति से उत्पन्न होती हैं। वे "यह अभी तक काम नहीं करता है, मुझे उस ऑपरेटर की स्मृति से "काफी करना चाहिए" निर्णय को हटाने से प्राप्त किए गए संज्ञानात्मक चक्रों से उत्पन्न होती हैं।

Make.com चयन तर्क, तीन कारकों पर दस्तावेजीकृत। पहला, दृश्य कैनवास। Make.com परिदृश्य को शाखाओं, राउटरों और सशर्त मार्गों के साथ एक प्रवाह चार्ट के रूप में प्रस्तुत करता है। ज़ैपर का रैखिक-चरण इंटरफ़ेस पांच चरणों के बाद मुश्किल हो जाता है। n8n ओपन-सोर्स और शक्तिशाली है लेकिन सीखने की वक्र अधिक तीखी हो जाती है। दूसरा, मूल्य निर्धारण। Make का मुफ्त स्तर उदार है, और Pro tier, जो प्रति माह बीस डॉलर है, परिदृश्यों में एम्बेडेड OpenAI API सहित ऑपरेटर की जरूरतों को कवर करता है। Zapier पैमाने पर महंगा हो जाता है। तीसरा, AI मॉड्यूल Make.nine ओपन रिलेशनशिप, Anthropic और कुछ विशेषकृत AI उपकरणों के साथ मूल एकीकरण जहाज करता है, इसलिए अधिकतम परिदृश्यों में, जिसमें ईमेल ट्रीगेज शामिल है, प्रति व्यक्ति रेफरल वेबहोक्स के बिना संचालित होता है। यदि कोई भी ऑपरेटर प्रति माह शून्य-प्रतिशत शुल्क लेता है, तो एक और ऑपरेटर को प्रति माह एक शुल्क का पता लगाने की आवश्यकता होती है। यदि कोई भी ऑपरेटर प्रति माह एक शुल्क नहीं लेता है, तो एक और एक और उपयोगकर्ता के लिए एक शुल्क का पता लगाने की आवश्यकता है।

Scenario one, the email triage system. Detailedly documented in the previous Fragment Zero case file on Make.com email triage, retained in summary here. जब कोई ईमेल आता है, तो Make उसे पकड़ लेता है, उसे एक वर्गीकरण प्रोंप्ट के साथ GPT-4o-mini पर भेजता है, और उत्तर के आधार पर इसे तीन कार्यों में से एक पर भेजता है। लीड ईमेल एक Notion entry और ping Slack बनाते हैं। Support ईमेल इनबॉक्स में प्रतीक्षा कर रहे एक उत्तर का मसौदा तैयार करते हैं। Noise archive किया जाता है। समय बचाया जाता हैः लगभग पांच घंटे प्रति सप्ताह। निर्माण समयः पंद्रह मिनट। ब्लूप्रिंट पिछले मामले फ़ाइल के आर्टिफैक्ट पैक में है। वर्गीकरण प्रोंप्ट वर्तमान परिचालन उपयोग के समान है, तीन महीने में पुनरावृत्ति की आवश्यकता नहीं है।

परिदृश्य दो, लीड जनरेशन लूप। एआई लीड लूप पर पिछले Fragment Zero केस फ़ाइल में विस्तार से दस्तावेजीकृत, सारांश में यहां रखा गया है। सर्वेक्षण तीन स्रोतों को हर छह घंटे में करें, Reddit, एक X सूची, और उद्योग ब्लॉगों का एक RSS फ़ीड। नई पोस्ट एक लीड स्काउट सिस्टम प्रॉम्प्ट पर भेजी जाती हैं जो ऑपरेटर की आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल को बनाए रखता है। योग्य लीड एक ड्राफ्ट आउटरीच संदेश के साथ Notion में उतरते हैं। अयोग्य पोस्ट छोड़ दिए जाते हैं। अंतिम तीस-दिन विंडोः चालीस सात योग्य लीड, दो को भुगतान करने वाले ग्राहकों में परिवर्तित किया जाता है, उनमें से एक तीस हजार डॉलर की लागत है। कुल लागतः चालीस डॉलर में OpenAI और Make.com शुल्क। निर्माण समयः अठारह मिनट। उस एकल परिदृश्य ने कई बार पूरे सदस्यता लागत को कवर किया है।

ऑपरेटर नौ अन्य Make परिदृश्यों को भी चलाता है। संक्षिप्त प्रलेखन। Granola से मीटिंग सारांश आता है, जो स्वचालित रूप से लिंक किए गए प्रतिभागियों के साथ एक Notion प्रविष्टि के रूप में बनाया जाता है। QuickBooks में नया चालान Notion में एक धन्यवाद ईमेल और एक परियोजना स्थिति अपडेट को ट्रिगर करता है। Calendar event tagged "client call" को ट्रिगर करता है ऑपरेटर को हाल ही में ग्राहक की गतिविधि के साथ एक pre-meeting briefing email। "follow up" टैग किए गए Notion entry को सात दिनों में एक Slack reminder ट्रिगर करता है। Stripe payment को एक onboarding email ट्रिगर करता है। Notion में प्रोजेक्ट स्टेटस परिवर्तन ग्राहक-facing status updates को ट्रिगर करता है। Slack mention को इनबॉक्स में एक acknowledgement ट्रिगर करता है। 7am पर दैनिक सारांश कल के ईमेल के साथ मेट्रिक्स को ट्रिगर करता है। साप्ताहिक सारांश हर शुक्रवार को 4pm पर ईमेल और अंतराल को एक साथ जोड़ता है। प्रत्येक सप्ताह में लगभग सात घंटे तक जीत को पुनर्प्राप्त करने में एक मिनट लग जाता है।

स्वचालितकरण के लिए निर्माण प्रोटोकॉल। सबसे दर्दनाक दोहराव कार्य से शुरू करें और पहले उस परिदृश्य को बनाएं। एक साथ पांच की कोशिश न करें। Make.com पर पंजीकरण न करें और खाली कैनवास को अवशोषित न करें। दैनिक रूप से निष्पादित किए जाने वाले एक कार्य की पहचान करें, जिसके लिए ऑपरेटर की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए। उस एकल परिदृश्य को बनाएं। इसे एक सप्ताह के लिए चलाएं। फिर अगला बनाएं। आठ या दस के बाद, वास्तुकला पृष्ठभूमि में चलती है और ऑपरेटर महीनों पहले ध्यान देना बंद कर देता है। लक्ष्य स्थितिः अदृश्य हो जाने वाला स्वचालन।

सभी ग्यारह Make परिदृश्य एक स्टार्टर पैक के रूप में केस-फाइल आर्टिफैक्ट पैक में हैं, प्रत्येक को व्यक्तिगत रूप से आयात किया जा सकता है। स्वचालन परत दस्तावेज। पांच परतें की गई हैं। इनपुट। मस्तिष्क। भंडारण। आउटपुट। स्वचालन। सिस्टम चलता है। लेकिन चलना राजस्व उत्पन्न करने के समान नहीं है। अध्याय आठ, मुद्रीकरण। कैसे ऑपरेटर वर्ग वास्तव में इस वास्तुकला को राजस्व में परिवर्तित करता है।

अध्याय आठ। मुद्रीकरण। सबसे अधिक एआई उत्पादकता सामग्री का स्तर दस्तावेज नहीं करता है। निर्माता स्टैक का प्रदर्शन करते हैं और कभी भी दस्तावेज नहीं करते कि स्टैक कैसे राजस्व में परिवर्तित होता है। यह अंतर मायने रखता है क्योंकि "क्या ऑपरेटर को इस एआई टूल को सब्सक्राइब करना चाहिए" का जवाब पूरी तरह से ऑपरेटर के राजस्व चरण पर निर्भर करता है। वही क्लाउड प्रो सदस्यता शून्य राजस्व पर ओवरकिल और पचास हजार मासिक सौदे के रूप में पंजीकृत होती है। एक ही उपकरण, अलग गणित। यह अध्याय चार राजस्व चरणों और प्रत्येक के लिए सही वास्तुकला का दस्तावेज करता है। शून्य से एक हजार मासिक आवर्ती राजस्व, एक से दस हजार, दस से पचास हजार, पचास हजार और ऊपर के मामले। ऑपरेटर का दस्तावेजः पचास हजार के लिए खरीदना अर्डर-राजस्व चरण में। शून्य समय और पूंजी लागत। फ़ाइल ऑपरेटर इस तरह के दस्तावेज की गलतियों को सही नहीं करता है।

चरण एक, शून्य से एक हजार मासिक आवर्ती राजस्व। न्यूनतम व्यवहार्य वास्तुकला। ChatGPT Plus प्रति माह बीस डॉलर, मुफ्त ग्रैनोला, मुफ्त Notion। यही कॉन्फ़िगरेशन है। कुल लागतः बीस डॉलर। इस चरण में ऑपरेटर का बोतल गलाश भुगतान करने वाले ग्राहकों को ढूंढना है, न कि वर्कफ़्लो को अनुकूलित करना है। एआई उपकरण तेजी से आउटरीच तैयार करने, प्रस्तावों को लिखने, बैठकों की तैयारी में मदद करते हैं। वे उन वार्तालापों को नहीं बदलते हैं जो भुगतान किए गए काम में बदलते हैं। इस चरण में क्लाउड प्रो, Make.com, या Perplexity Pro न खरीदें। उनके पास दस्तावेज मूल्य है, लेकिन वे मानते हैं कि एक वर्कफ़्लो के लिए अभी तक ऑपरेटर नहीं है। यदि इस चरण में प्रति माह बीस डॉलर बहुत अधिक पंजीकृत होता है, तो ऑपरेटर के पास सदस्यता अनुकूलन करने के लिए पर्याप्त राजस्व नहीं है। पहले एक हजार ग्राहकों तक पहुंचें।

चरण दो, एक से दस हजार मासिक आवर्ती राजस्व। ऑपरेटर के पास अब एक वर्कफ़्लो है जो टूलींग में निवेश करने के लिए पर्याप्त दोहराया जा सकता है। क्लाउड प्रो को बीस डॉलर में जोड़ें, चैटजीपीटी से अलग, कोई प्रतिस्थापन नहीं। मुफ्त नोशन के शीर्ष पर दस डॉलर में नोशन एआई जोड़ें। Make.com Pro को बीस डॉलर में जोड़ें और पहले दो परिदृश्यों का निर्माण करें, ईमेल ट्रीगेज और एक राजस्व-विशिष्ट स्वचालन जैसे कि नए भुगतान-ट्रिगर-अनबोर्डिंग-ईमेल। कुल मासिकः सत्तर-नौ डॉलर। गणितः यदि इनमें से कोई भी उपकरण सप्ताह में चार घंटे बचाता है और ऑपरेटर की प्रति घंटा दर पचास डॉलर या उससे अधिक है, तो लाभप्रदता केवल उस उपकरण पर स्थापित की जाती है। इस चरण के अंत तक ऑपरेटर को आठ से अधिक Make.com परिदृश्यों को साफ करना चाहिए और दैनिक सदस्यता के रूप में खोले गए उपकरणों के बीच परिचालन और अंतर को स्पष्ट करना चाहिए।

चरण तीन, दस से पचास हजार मासिक आवर्ती राजस्व। वास्तुकला विशिष्ट तरीकों से विस्तारित होती है। उद्धरणों के महत्व के साथ ग्राहक-उन्मुख अनुसंधान कार्य के लिए बीस डॉलर पर Perplexity Pro जोड़ें। डेक उत्पादन सप्ताह में दो बार से अधिक होने पर दस डॉलर पर Gamma जोड़ें। यदि मासिक बैठकें बीस-पच्चीस को पार करती हैं और असीमित स्तर की आवश्यकता होती है तो उन्नीस डॉलर पर Granola Pro जोड़ने पर विचार करें। कुल मासिकः लगभग एक सौ बीस से एक सौ चालीस डॉलर। इस चरण में गणित शिफ्ट होता है। किसी भी उपकरण की लागत एक ही घंटे के केंद्रित काम के परिणाम के खिलाफ एक गोल त्रुटि के रूप में पंजीकृत होती है। प्रश्न "ऑपरेटर इस उपकरण का भुगतान कर सकता है" बंद हो जाता है और "क्या यह उपकरण ऑपरेटर के उत्पादन को मापने योग्य रूप से बेहतर बनाता है।" यही शेष पथ के लिए सवाल है। जो कुछ भी सही है, उसमें सुधार होता है। हर हफ्ते कुछ भी नहीं खोला जा सकता है।

चरण चार, पचास हजार मासिक आवर्ती राजस्व और ऊपर। वास्तुकला व्यक्तिगत उत्पादकता उपकरण नहीं बनती और व्यावसायिक बुनियादी ढांचा बन जाती है। वही व्यक्तिगत उपकरण लेकिन अब गुणा, कई टीम सीटें, उच्च-खंड परिदृश्यों के लिए एपीआई बजट, कस्टम एकीकरण। एआई एजेंटों के लिए एक सौ से तीन सौ डॉलर प्रति माह में मानव और ओपनएआई प्रत्यक्ष एपीआई पहुंच जोड़ें जो अनियंत्रित चल रहे हैं। एक समर्पित स्वचालन मंच स्तर जोड़ें, Make.com Teams या n8n स्वयं-होस्ट यदि इंजीनियरिंग क्षमता मौजूद है। आला के लिए आवश्यक विशेष एआई उपकरण जोड़ें, क्ले यदि आउटबाउंड है, एक मार्केटिंग-विशिष्ट एआई यदि सामग्री मूल है। कुल मासिक इस परः आम तौर पर एकल या छोटी-टीम ऑपरेटर के लिए चार सौ से एक हजार डॉलर। पचास हजार एमआरआर पर, जो कि दो प्रतिशत से कम के रूप में पंजीकृत है। लाभ उठाने का स्तर भारी है।

चार राजस्व चरणों में ऑपरेटर को एक विशिष्ट एकल संस्थापक माना जाता है जो सेवाओं या सॉफ्टवेयर को निष्पादित करता है। यदि ऑपरेटर का कार्य उत्पाद अलग है तो वास्तुकला बदल जाती है। तीन भूमिका वेरिएंट दस्तावेज किए जाते हैं। पहला, सामग्री निर्माता। यदि ऑपरेटर का आउटपुट एक दर्शकों के लिए वीडियो, ऑडियो या लिखित सामग्री है, तो वास्तुकला आउटपुट परत के उपकरणों की ओर झुकी जाती है, न कि स्वचालित। स्क्रिप्ट के लिए क्लाउड प्रो को बनाए रखें। सामग्री डेटाबेस के लिए धारणा बनाए रखें। साक्षात्कार कैप्चर के लिए ग्रेनोला को बनाए रखें। आवाज के लिए एक महीने में इलेवनलैब्स को जोड़ें। वीडियो संपादन के लिए प्रति माह पंद्रह डॉलर में वर्णनात्मक जोड़ें। Skip Make.com शुरू में, सामग्री वर्कफ़्लो आमतौर पर ऑफ-द-शेल्फ स्वचालन के लिए हैं। कुल मासिकः लगभग सत्तर-पांच से नविन डॉलर तक। मस्तिष्क परत के भंडारण में एक महत्वपूर्ण सामग्री है क्योंकि यह एक महत्वपूर्ण सामग्री है जो एक महत्वपूर्ण कैटलॉग है क्योंकि आउटपुट कैटलॉग से सबसे महत्वपूर्ण है क्योंकि यह एक महत्वपूर्ण सामग्री है जो एक महत्वपूर्ण कैटलॉग है।

दूसरे प्रकार, सलाहकार या सेवा प्रदाता। ऑपरेटर का आउटपुट एक संरचित सोच है जो घंटे या परियोजना द्वारा बेचा जाता है। वास्तुकला स्वचालितता के बजाय ब्रेन लेयर और स्टोरेज लेयर की ओर झुकी हुई है। क्लाउड प्रो पंजीकरण को सर्वोच्च प्राथमिकता के रूप में दर्शाता है, यह है कि ऑपरेटर कैसे डिलीवरी का उत्पादन करता है जिसके लिए ग्राहक भुगतान कर रहे हैं। ग्रेनोला महत्वपूर्ण है क्योंकि हर ग्राहक वार्तालाप में ऑपरेटर बिलों के खिलाफ एक कलाकृतियां उत्पन्न होती हैं। अवधारणा दूसरे मस्तिष्क के रूप में कार्य करती है क्योंकि पिछले परियोजनाएं वर्तमान में सबसे अच्छी इनपुट हैं। मस्तिष्क के प्रवाह के साथ ग्राहक डिलीवरी में उतरने वाले अनुसंधान के लिए प्रति माह बीस डॉलर जोड़ें। Make.com तब तक इंतजार कर सकता है जब तक ऑपरेटर के आठ या अधिक ग्राहक हों, स्वचालन ओवरहेड उस सीमा से नीचे नहीं है। प्रारंभिक चरण में कुल मासिकः लगभग साठ से अस्सी डॉलर। लेयर अन्य उत्पाद परतों है। यह मस्तिष्क द्वारा स्थापित नहीं किया गया है कि यह काम करता है। यदि मस्तिष्क प्रवाह के साथ मजबूत समर्थन नहीं है तो यह लगातार काम नहीं करता है।

तीसरा संस्करण, एजेंसी मालिक एक छोटी टीम के साथ। वास्तुकला बदलती है क्योंकि उपकरण अब सीटों से गुणा करते हैं। व्यक्तिगत वास्तुकला अभी भी मुख्य के लिए लागू होती है, लेकिन टीम को एक साझा परत की आवश्यकता होती है। अवधारणा प्रति सीट दस डॉलर पर टीम योजना बन जाती है। ग्रेनोला टीम स्तर इसलिए बैठक सारांश साझा डेटाबेस में लैंड करते हैं। Make.com Pro अनिवार्य रूप से इस चरण में आवश्यक है क्योंकि स्वचालन समन्वय ओवरहेड को हटा देता है जो टीम के आकार के साथ रैखिक रूप से स्केल करता है। एक साझा एआई सदस्यता जोड़ें, या तो ChatGPT टीम प्रति सीट तीस पर या क्लाउड टीम प्रति सीट तीस पर, इस पर निर्भर करता है कि काम का मॉडल किस पर केंद्रित है। अधिकांश एजेंसियां एक चुनती हैं और मानकीकृत करती हैं। एक परियोजना प्रबंधन उपकरण जो Notion के साथ एकीकृत होता है या इसे बदल देता है, कई एजेंसियां लाइनर या Asana में इस चरण में जाती हैं। कुल मासिक एक व्यक्तिगत एजेंसी के लिएः लगभग पांच-व्यक्ति के लिएः चार से छह डॉलर।

क्रॉस-स्टैक तुलना ताकि ऑपरेटर उपयुक्त पंक्ति चुन सके। सोलो संस्थापक, ब्रेन प्लस ऑटोमेशन लीवरेज हैं। कंटेंट क्रिएटर, ब्रेन प्लस आउटपुट लीवरेज हैं। कंसल्टेंट, ब्रेन प्लस स्टोरेज लीवरेज हैं। एजेंसी, हर परत मायने रखती है, ऊपर साझा टूलिंग के साथ। चार में साझा निष्कर्ष, ब्रेन लेयर निरंतर है। जो भी भूमिका हो, ऑपरेटर एआई के साथ बेहतर सोचने की विधि के लिए भुगतान कर रहा है। बाकी सब कुछ इसे बढ़ाता है। यदि ऑपरेटर अनिश्चित है कि कौन सी पंक्ति लागू होती है, तो डिफ़ॉल्ट रूप से सोलो संस्थापक। इस मामले की फ़ाइल के अधिकांश पाठक या तो वहां हैं या इसे स्थानांतरित कर रहे हैं। भूमिका-वैक spreadsheet केस-फाइल आर्टिन्स पैक में है, चार स्तंभों के लिए चार भूमिकाएं, प्रत्येक परत के लिए पंक्तियां, अनुशंसित उपकरण और मासिक लागतों के साथ। कॉलम चुनें और जो कुछ भी वर्तमान सेटअप से गायब है उसके साथ शुरू करें।

तीन मुद्रीकरण विरोधी पैटर्न ऑपरेटर की अपनी गलतियों और विषय आबादी के अवलोकन से प्रलेखित हैं। सबसे पहले, ग्राहकों के होने से पहले उपकरण खरीदना। बीस डॉलर प्रति माह छोटे लेकिन यौगिक के रूप में पंजीकृत होता है जब ऑपरेटर के पास नौ सदस्यताएं और कोई राजस्व नहीं होता है। चैटजीपीटी प्लस से अधिक भुगतान करने से पहले प्रति माह एक हजार तक पहुंचें। दूसरे, लॉन्च के दिन नवीनतम मॉडल की सदस्यता लें। प्रत्येक नई रिलीज हाइप सामग्री उत्पन्न करती है। दो सप्ताह प्रतीक्षा करें। मॉडल का वास्तविक उपयोग करना सुनिश्चित करें। फिर निर्णय लें। अधिकांश नए लॉन्च साइडग्रेड के रूप में पंजीकृत होते हैं। तीसरा, उत्पादकता लाभ का उपयोग एक लाइसेंस के रूप में अधिक काम को स्वीकार करने के लिए करते हैं बजाय एक ही काम के लिए अधिक शुल्क लेते हैं। सहीः घंटे बनाए रखें या कम करें और कीमतें बढ़ाएं क्योंकि ऑपरेटर बेहतर, अधिक विचारशील उत्पादन प्रदान कर रहा है। समय को सुरक्षित करने के लिए बचत करें। अन्यथा, यह अतिरिक्त ईमेल में भाप जाता है।

राजस्व के पूर्ण चरण के वास्तुकला का टूटना केस-फाइल आर्टिफैक्ट पैक में एक स्प्रिडशीट के रूप में है, ऑपरेटर की पंक्ति, उनका चरण, अनुशंसित उपकरण, गणित। पांच परतें, फिर मुद्रीकरण, यानी छह। सातवीं और अंतिम परत वह है जिसके बारे में ऑपरेटर सबसे अधिक सावधान है। स्वायत्तता। एआई ऑपरेटर की उपस्थिति के बिना काम कर रहा है। अधिकांश जो आज स्वायत्त एआई के रूप में विपणन किया जाता है, वह अतिरंजित के रूप में पंजीकृत होता है, लेकिन इसका कुछ हिस्सा वास्तव में काम करता है। अध्याय नौ।

अध्याय नौ। स्वायत्तता परत। एआई एजेंट। शब्द को सावधानीपूर्वक परिभाषित करना आवश्यक है क्योंकि इसका अक्सर दुरुपयोग किया जाता है। एआई एजेंट एक ऐसी प्रणाली है जो बिना ऑपरेटर के चलाती है जो प्रत्येक चरण में ट्रिगर करता है, एक राज्य का निरीक्षण करता है, निर्णय लेता है कि क्या करना है, कार्रवाई करता है, नई स्थिति का निरीक्षण करता है, फिर से निर्णय लेता है। एक लूप, एक प्रतिक्रिया नहीं। अधिकांश तथाकथित एजेंट जो आज बाजार में आते हैं वे एक या दो एआई कॉल के साथ वर्कफ़्लो हैं, जो एक ही वास्तुकला श्रेणी में नहीं हैं। एक वास्तविक एजेंट उन स्थितियों को संभालता है जो पूर्व-लिखित नहीं थीं। एक वर्कफ़्लो वह करता है जो बिल्डर ने भविष्यवाणी की थी। जैसा कि क्वारंटीन प्रोटोकॉल मामले में दस्तावेज किया गया है, "डेमो एजेंट" और "प्रोडक्शन एजेंट जो नौ दिनों तक बिना किसी निगरानी के चलता है" के बीच का अंतर वर्तमान क्षमता की सीमा पर बड़ा रहता है। वास्तविक ऑपरेटर अपने एजेंट में क्या करता है, और यह लगभग तीस प्रतिशत दस्तावेजों को पूरा करता है।

ऑपरेटर का प्रोजेक्ट मैनेजर एजेंट। वास्तुकलाः एक Make.com परिदृश्य जो हर सुबह सात बजे चलता है। यह सभी सक्रिय परियोजनाओं को Notion से खींचता है। प्रत्येक परियोजना के लिए, यह परियोजना की वर्तमान स्थिति, अंतिम अपडेट, नियोजित मील के पत्थर, पिछली गतिविधि के दिनों को क्लाउड को एक सिस्टम प्रॉम्प्ट के साथ भेजता है जो ऑपरेटर की परियोजना प्रबंधन शैली को दस्तावेज करता है। क्लाउड प्रति परियोजना तीन चीजें लौटाता हैः स्थिति मूल्यांकन, सुझाव दिया गया अगला कार्य, आत्मविश्वास स्कोर। परिदृश्य उन आउटपुटों को लेता है और या तो स्वचालित रूप से ऑपरेटर को स्लैक अनुस्मारक बनाता है, ग्राहक चेक-इन ईमेल ड्राफ्ट करता है, या स्लैक "स्टैक" चिह्नित परियोजनाओं को एक अलग चैनल में भेजता है समीक्षा के लिए। पूरा लूप निष्पादित होता है नब्बे सेकंड में। आउटपुटः एक स्लैक जिसमें बारह परियोजनाओं का मूल्यांकन किया गया है, तीन ड्राफ्ट चेक-इन समीक्षा के लिए इंतजार कर रहे हैं, किसी भी प्रोजेक्ट को हाइलाइट किया गया है। जो पहले से ही चालीस मिनट तक चला गया था।

एजेंट क्या नहीं कर सकता है, यह वास्तव में निर्णय नहीं ले सकता है। यह एक विश्वास स्कोर के साथ एक कार्रवाई की सिफारिश कर सकता है, लेकिन ऑपरेटर परिधि से बाहर निकलने से पहले प्रत्येक आउटपुट पर कॉल करता है। यदि ऑपरेटर ड्राफ्ट चेक-इन ईमेल पर स्वचालित रूप से भेजने की अनुमति देता है, तो लगभग दस में से एक पंजीकृत करता है कि ऑपरेटर को शर्मिंदा होने के लिए गलत तरीके से, गलत स्वर, यादगार साइडबार वार्तालाप संदर्भ, विनम्रता-जब-आवश्यक। एजेंट एक triage उपकरण है, प्रतिस्थापन नहीं है। यह भी कुछ भी नहीं कर सकता है जो ऑपरेटर के याद किए गए ईमेल को पढ़ने या बारीकियों के लिए Notion लिखने की आवश्यकता है, यह संरचित डेटा देखता है, इसके पीछे का संदर्भ नहीं। जब एक ग्राहक ने एक बैठक में कुछ सूक्ष्म संकेत दिया कि ऑपरेटर ने परियोजना के नोट्स में नोट किया, तो एजेंट ने बारीकियों को संकेत दिया और गलत कार्रवाई की सिफारिश की। आउटपुट पर समीक्षा इस कारण से होती है। जूनियर प्रतिस्थापनः वरिष्ठ प्रतिस्थापनः पीएमः जब आप अपने स्वयं के बारे में शून्य प्रतिशत बनाते हैं, तो पीएमः शून्य प्रतिशत प्रतिस्थापन।

सिस्टम प्रॉम्प्ट के माध्यम से चलें जो पीएम एजेंट को चलाता है, क्योंकि प्रॉम्प्ट एजेंट है। यह भूमिका के साथ खुलता हैः "आप एकल संस्थापक के लिए एक प्रोजेक्ट ट्रीगेज असिस्टेंट हैं जो कई ग्राहक जुड़ाव चला रहे हैं। आपका काम परियोजना की स्थिति का आकलन करना है और अगली कार्रवाई की सिफारिश करना है।" फिर संदर्भः संस्थापक की कार्य शैली क्या है, प्रतिक्रिया समय की अपेक्षाएं, नियम है कि किसी भी ग्राहक संचार ड्राफ्ट की जांच करने से पहले भेजना चाहिए। फिर आउटपुट स्कीमः प्रति परियोजना तीन आवश्यक क्षेत्रों, चार श्रेणियों में से एक के रूप में स्थिति मूल्यांकन, एक क्रिया प्लस वस्तु के रूप में सुझाव दिया गया अगला कार्य, एक से दस तक आत्मविश्वास स्कोर। फिर सीमाएंः एजेंट को क्या करना चाहिए, बजाय मानव समीक्षा के लिए, क्या सूक्ष्म संकेत करने के लिए, जब कुछ भी नहीं करने की सिफारिश करना चाहिए क्योंकि मजबूर कार्रवाई कोई कार्रवाई नहीं है। पूर्ण प्रोम्प्ट से कम से कम छह सौ शब्दों की है। इसके लिए लगभग तीन पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है। पाठ को अपने आपरेटर के लिए पूर्ण संदर्भ में जोड़ने के लिए पूर्ण-फ़ाइल में स्थित है।

एजेंट के लिए ईमानदार लागत का विभाजन ताकि ऑपरेटर योजना बना सके। निर्माण समयः लगभग छह घंटे, जिसमें त्वरित पुनरावृत्ति और Make.com परिदृश्य विधानसभा शामिल है। अधिकांश में त्वरित पुनरावृत्ति थी, न कि संगठनात्मक। रन लागतः एजेंट प्रति सक्रिय परियोजना प्रति दिन क्लाउड को कॉल करता है। बारह सक्रिय परियोजनाओं के साथ, प्रति दिन औसतन बारह एपीआई कॉल, प्रति माह लगभग तीन सौ साठ कॉल। वर्तमान क्लाउड एपीआई मूल्य निर्धारण पर प्रति माह लागतः एपीआई शुल्क में आठ डॉलर से कम प्लस Make.com प्रो सदस्यता ऑपरेटर पहले से ही अन्य परिदृश्यों के लिए रखता है। कुल चल रही लागतः लगभग दस डॉलर प्रति माहः एजेंट के लिए विशेष रूप से। प्रति दिन चालीस पांच मिनट का ट्रीगेज, सप्ताह में पांच दिन, किसी भी उचित घंटे दर पर, सैकड़ों डॉलर का मैनुअल समय प्रति माह बरामद किया जाता है। ROI अप्रत्याशित है क्योंकि यह इतना अनुकूल है।

यदि ऑपरेटर एक टेम्पलेट प्रदान करता है, तो वह आगे क्या बना रहा है। एजेंट नंबर दो, एक क्लाइंट संचार सहायक। यह ऑपरेटर के ईमेल और नोशन को किसी भी क्लाइंट थ्रेड के लिए देखता है जो तीन दिनों में जवाब नहीं मिला है। यदि मूल थ्रेड में एक खुला प्रश्न था, तो एजेंट प्रश्न को संबोधित करने के लिए एक अनुवर्ती ड्राफ्ट तैयार करता है, परियोजना के नोशन प्रविष्टि से प्रासंगिक संदर्भ खींचता है, और समीक्षा के लिए ऑपरेटर के इनबॉक्स में ड्राफ्ट को कतार में रखता है। उसी समीक्षा-चरण सिद्धांत, एजेंट कभी नहीं भेजता है, केवल ड्राफ्ट। निर्माण स्थितिः लगभग साठ प्रतिशत किया गया, कई प्रतिभागियों को शामिल करने वाले पार्सिंग थ्रेड के आसपास किनारे पर अवरुद्ध। ऑपरेटर सिस्टम और Make.com ब्लूप्रिंट को एक बार स्थिर होने के बाद एक अनुवर्ती केस फ़ाइल के रूप में प्रकाशित करेगा।

यदि ऑपरेटर इस प्रकार के एजेंट का निर्माण करना चाहता है, तो वास्तुकला विपणन से सुझाए जाने से सरल है। चार टुकड़े आवश्यक हैं। पहले, एक राज्य स्रोत। ऑपरेटर के लिए जो Notion है। पाठक के लिए, एजेंट द्वारा देखे जाने वाले संस्थाओं को जो भी रखता है। दूसरे, तर्क क्षमता वाला एक मॉडल। क्लाउड लंबे संदर्भ के प्रबंधन के कारण अच्छी तरह से काम करता है। GPT-4 भी काम करता है। तीसरा, Make.com या इसी तरह के एक ऑर्केस्ट्रेशन के साथ लूप को समय पर चलाने के लिए। चौथा, एक आउटपुट गंतव्य जिसमें मानव समीक्षा चरण शामिल है। सभी चार बनाएं। एक सप्ताह के लिए मानव चरण हमेशा संलग्न है। विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन करने वाली श्रेणियों के लिए समीक्षा सीमा को धीरे-धीरे कम करें। ऑटो-एक्शन पर भरोसा न करें जब तक कि एजेंट को उस अनुभाग में तीस बार लगातार देखा गया है। प्रबंधन के लिए ब्लूप्रंट शैली एक ही समय में है, जब तक कि सिस्टम में एक प्रयुक्त एजेंट के साथ एक सही प्रोजेक्ट पैक को संपादित नहीं किया जाता है।

ईमानदार तौर पर, ऑटोनोमी लेयर की वर्तमान स्थिति को लें। अधिकांश स्वायत्त एआई मार्केटिंग आज अतिरंजित के रूप में पंजीकृत है, आधे एजेंट डेमो अतिरिक्त चरणों के साथ वर्कफ़्लो हैं, और जो वास्तव में लूप और निर्णय लेते हैं वे संकीर्ण और नाजुक हैं। प्रौद्योगिकी वास्तविक है, लेकिन "डेमो एजेंट" और "उत्पादन एजेंट जो नब्बे दिनों तक बिना किसी निगरानी के चलता है" के बीच का अंतर बहुत बड़ा है। यह कहा गया है। ट्रैक्योरिया वास्तविक है। मॉडल बहु-चरण तर्क में सुधार करते रहते हैं। ऑर्केस्ट्रेशन टूल आसान होते जाते हैं। दो साल का क्षितिज, 2027 तक, सार्थक रूप से अलग दिखता है। एजेंट जो पूरे श्रेणियों के काम को बिना पर्यवेक्षण के संभालते हैं, आ रहे हैं, और सिस्टम की परत जो उन्हें संभालती है, यदि आज के मामले सीमित हैं, तो उन्हें कौशल बनाने के लायक है। ऑपरेटर को 2026 में एक एजेंट होना चाहिए, क्योंकि प्रोटोकॉल के लिए संचालित करने के लिए एक मौलिक रूप से अधिक संरचनात्मक है, क्योंकि एआई के लिए एक मध्यवर्ती बातचीत के लिए एक मौलिक रूप से अधिक मौलिक है।

पीएम एजेंट का ब्लूप्रिंट केस-फाइल आर्टिफैक्ट पैक में है। सात परतों पर दस्तावेज है। इनपुट। ब्रेन। स्टोरेज। आउटपुट। ऑटोमेशन। मोनेटिकेशन। स्वायत्तता। पूर्ण ऑपरेटिंग सिस्टम। एक अध्याय शेष। बारह महीने में। क्या ऑपरेटर छोड़ दिया। क्या ऑपरेटर रखा। क्या आगे आ रहा है। ईमानदार प्रतिबिंब। अध्याय दस।

अध्याय दस। प्रतिगमन। बारह महीने पहले। संख्याएँ पहले। ऑपरेटर ने वर्ष भर में लगभग पचास तीन एआई टूल का परीक्षण किया। वर्तमान में सात का भुगतान करता है। कुल मासिक सदस्यता लागतः एक सौ तीस-एक डॉलर जिसमें नोशन एआई, क्लाउड प्रो, चैटजीपीटी प्लस, ग्रैनोला फ्री, पर्प्लेक्सिटी प्रो, मेक.कॉम प्रो, गामा प्रो शामिल हैं। वर्ष भर में लगभग तीस-आठ Make.com परिदृश्य बनाए गए। एलेवन अभी भी सक्रिय हैं। अन्य बीस-सात को बेहतर संस्करणों से बदल दिया गया था, नए उपकरण सुविधाओं द्वारा अप्रचलित कर दिया गया था, या समस्याएं के लिए बनाया गया था जो ऑपरेटर के पास नहीं हैं। वर्ष भर में लगभग चालीस घंटे कुल वास्तुकला बनाने में खर्च किए गए थे, जिसमें सभी मृत अंत शामिल हैं। समय ठीक हो गयाः लगभग पंद्रह से सत्र घंटे प्रति सप्ताह, लगभग सात सौ घंटे प्रति वर्ष, चार महीने के काम के लिए वापस दिए गए। ये संख्याएं ईमानदार हैं

पांच उपकरण ऑपरेटर ने छोड़ दिए। नंबर एक, जास्पर, एक एआई लेखन उपकरण जो ऑपरेटर प्रति माह चालीस नौ डॉलर का भुगतान कर रहा था। पूरी तरह से क्लाउड द्वारा प्रतिस्थापित किया गया। जास्पर के टेम्पलेट कमजोर मॉडल के आसपास एक स्मार्ट रैपर थे, और आधार मॉडल में सुधार होने के बाद रैपर को महत्व देना बंद कर दिया गया था। नंबर दो, ओटर, ग्रैनोला द्वारा दूसरे अध्याय में दस्तावेज के लिए प्रतिस्थापित किया गया था। नंबर तीन, ज़ैपियर, दृश्य कैनवास और मूल्य निर्धारण के लिए Make.com द्वारा प्रतिस्थापित किया गया था। नंबर चार, तीन अलग-अलग "एआई एजेंट" उपकरण ऑपरेटर ने नाम देने से इनकार कर दिया था जो स्वायत्तता का वादा करता था और कामकाज प्रवाह भेजता था। उनमें से दो पर धनवाप प्राप्त किया गया था। नंबर पांच, एक कस्टम-निर्मित Notion-आधारित CRM ऑपरेटर ने वर्ष की शुरुआत में पंद्रह घंटे में डाला था। एक सरल डेटाबेस संरचना द्वारा रखा गया था जो प्रत्येक बार एक सरल स्कीम से एक सरलता को एकीकृत करता है।

ऑपरेटर द्वारा बनाए गए उपकरण। ग्रैनोला, चैटजीपीटी प्लस, क्लाउड प्रो, नोशन प्लस नोशन एआई, पर्प्लेक्सिटी प्रो, मेक.कॉम प्रो, गामा। यही वास्तुकला है। प्रत्येक जीवित रहा क्योंकि यह कुछ ऐसा करता है जो अन्य नहीं कर सकते, और प्रत्येक को किसी भी दिए गए सप्ताह में कई गुना अपनी मासिक लागत मिलती है। यदि ऑपरेटर को दो छोड़नी पड़ी, तो गामा पहले क्योंकि दृश्य डिलीवरएबल काम का सबसे छोटा हिस्सा हैं, और पर्प्लेक्सिटी दूसरे क्योंकि वेब खोज के साथ क्लाउड अनुसंधान आवश्यकताओं का 80 प्रतिशत कवर करता है। गैर-विमर्श योग्य स्टैक के नीचे हैं, ग्रेनोला, चैटजीपीटी, क्लाउड, नोशन, मेक.कॉम। वे पांच सिस्टम हैं। अन्य दो सुविधाएं हैं।

सबसे कठिन सवाल यह है कि ऑपरेटर के वास्तविक काम में क्या बदलाव आया है, न कि केवल समय गणित में। तीन ईमानदार बदलाव। पहला, ऑपरेटर कठिन परियोजनाओं पर काम करता है। सिस्टम के साथ, ऑपरेटर एक साल पहले की तुलना में बड़ा काम करने के लिए तैयार है, क्योंकि ऑपरेटर जानता है कि उपकरण परिचालन ओवरहेड को संभाल सकते हैं। दूसरा, ऑपरेटर एक ही चीज पर पीछे रहने से कम डरता है। सिस्टम चीजों को पकड़ता है। सिस्टम चीजों को सतह पर लाता है। सिस्टम ड्राफ्ट करता है। एक छोटे व्यवसाय को अकेले चलाने का संज्ञानात्मक भार सार्थक रूप से गिर गया है। तीसरा, ऑपरेटर अधिक सोचता है। न केवल अधिक उत्पादन करता है। समय वापस नहीं जाता है। यह सब अतिरिक्त काम पर जाता है। कुछ वास्तव में यह सोचने के लिए जाता है कि आगे क्या बनाना है, जो हमेशा ऑपरेटर द्वारा सबसे अधिक संरक्षित काम का हिस्सा था। सिस्टम ने ऑपरेटर को सोचने में तेजी नहीं दी। यह सोचने के लिए जगह बना दिया।

भविष्यवाणियों के अध्याय। तीन उप-प्रश्न, क्या अप्रचलित हो जाता है, क्या टेबल स्टेक बन जाता है, क्या ऑपरेटर अगले साल के लिए क्या शर्त लगा रहा है। पहला, अप्रचलितता। 2027 के अंत तक, आज मौजूद उपकरण की तीन श्रेणियां गायब हो गई हैं। एकल उद्देश्य एआई लेखन सहायक जैसे जैस्पर। वे पहले से ही मॉडल तक पहुंच को प्रत्यक्ष रूप से खो रहे हैं, और यह प्रवृत्ति तेज हो रही है। सामान्य "एआई एजेंट" उपकरण जो एक या दो संकेतों को विपणन के साथ लपेटते हैं, गुणवत्ता की तल बढ़ रही है, और इन उपकरणों में कोई खाई नहीं है। अधिकांश वर्तमान चैटबॉट इंटरफ़ेस, चैट-के साथ-एआई अर्थ को कुछ और अधिक परिवेश और निरंतर से बदल दिया जाएगा। तीनों अप्रचलित श्रेणियों में, वे मॉडल की कमजोरी के आसपास उत्पाद लपेट रहे थे। मॉडल की कमजोरी प्रस्ताव दूर हो जाता है, लपेट के पास कुछ भी नहीं है। जब इस मॉडल का उपयोग करना आता है तो गुणवत्ता की तल बढ़ रही है, और इन उपकरणों के पास कोई छेद नहीं है। यदि हम मूल रूप से फ़िल्टर का उपयोग करना चाहते हैं, तो "हम" का उपयोग करना आसान है।

2027 के अंत तक क्या टेबल स्टेक बन जाएगा? तीन चीजें। पहला, प्रत्येक उत्पादकता उपकरण में एआई खोज और एआई पीढ़ी अंतर्निहित है, जिस तरह से आज के हर उत्पादकता उपकरण में वर्तनी-चेक है। स्टैंडअलोन एआई-खोज उपकरण जो आपके मौजूदा उपकरणों से कनेक्ट नहीं होते हैं, वे एक आला श्रेणी बन जाते हैं, प्राथमिक नहीं। दूसरा, प्रत्येक ऑपरेटर के पास कम से कम एक चल रहा एजेंट होता है, भले ही यह एक सरल हो। निर्माण की बाधा कम हो जाती है कि कोई भी नहीं है। तीसरा, आपके एआई उपकरण आपके संदर्भ को जानते हैं, बिना कि आप इसे हर बार अपलोड करते हैं। स्टोरेज लेयर उपकरण के माध्यम से पारस्परिक रूप से काम करने योग्य हो जाता है, या तो एमसीपी के माध्यम से, मूल एकीकरण के माध्यम से, या एक व्यक्तिगत ज्ञान परत के माध्यम से जिसे सभी एआई उपकरण सदस्यता लेते हैं। व्यक्तिगत ज्ञान समस्या प्रोटोकॉल स्तर पर हल हो जाती है। जब ऐसा होता है, तो एआई उपकरणों को स्विच करने की घर्षण शून्य तक गिर जाती है, और प्रत्येक प्रतिस्पर्धी के लिए एक अधिक असमानतापूर्ण बाजार बन जाता है।

ऑपरेटर अगले साल के लिए जो शर्त लगा रहा है, वह है उपकरण सदस्यता में वृद्धि नहीं। एजेंटों की संख्या में वृद्धि और कस्टम वर्कफ़्लो की गहराई। 2027 में लीवरेज एक बेहतर उपकरण से नहीं आएगा क्योंकि उपकरण क्षमता में अभिसरण कर रहे हैं। लीवरेज इस बात से आएगा कि ऑपरेटर ने अपनी स्वयं की ज्ञान परत का निर्माण कितना किया है, उनके पास कितने एजेंट चल रहे हैं, और उनके वर्कफ़्लो इन एजेंटों के आउटपुट को कार्रवाई में बदलने में कितने कठोर हैं। अनुवाद, वास्तुकला में निवेश करें, न कि उपकरणों में। वास्तुकला यौगिक। विशिष्ट उपकरण मॉडल रिलीज की गति से कम हो जाते हैं। इस मामले फ़ाइल में प्रलेखित सात-स्तरीय ढांचा वह है जो ऑपरेटर किसी भी व्यक्तिगत उपकरण को वर्तमान में उपयोग करने से अधिक जीवित रखने पर दांव लगा रहा है। जब तक पाठक 2027 में इस मामले फ़ाइल में वापस नहीं आता, तब तक विशिष्ट उपकरण होंगे। मॉडल ढांचा आधा अलग होगा।

नियम पांच, किसी विशेष उपकरण से अधिक समय तक चलने की उम्मीद करने वाले परीक्षणों के बारह महीने से निकाले गए नियम पांच। नियम एक, नीचे-ऊपर का निर्माण करें। स्वचालित करने से पहले इनपुट, ब्रेन, स्टोरेज को स्थिर करें। नियम दो, कार्य के अनुसार चुनें, ब्रांड के अनुसार नहीं। किसी विशेष नौकरी के परिवर्तन के लिए सबसे अच्छा उपकरण; कार्य वर्गीकरण रहता है। नियम तीन, अपने भंडारण परत में अपने मॉडल परत से अधिक निवेश करें। आपके ज्ञान यौगिक, मॉडल कम हो जाते हैं। नियम चार, प्रत्येक एजेंट को एक मानव समीक्षा की आवश्यकता होती है जब तक कि तीस लगातार सही निर्णयों के लिए अन्यथा साबित नहीं होता है। एजेंट की गलतियों की लागत असंबद्ध है। नियम पांच, आपके द्वारा बचाए गए समय की रक्षा करें। सिस्टम का पूरा बिंदु सोचने के लिए अधिक जगह है। यदि समय की बचत अधिक निष्पादन में बदल जाती है, तो आपने अपना काम अनुकूलित कर दिया है और गिरा दिया है। इन पांच नियमों के साथ, ऑपरेटर को विशिष्ट उपकरण के रूप में बनाए रखा जाएगा। यदि आप इस मामले से केवल एक ही मामले में बदलते हैं, तो आप इस मामले को याद करते हैं।

आर्किटेक्चर का दस्तावेजीकरण किया गया है। सात परतों का नक्शा लगाया गया है। इस मामले के विवरण में तीसरे कलाकृतियों को जोड़ा गया है। पूरा ऑपरेटिंग सिस्टम, भूमिका-वैकल्पिक मैट्रिक्स, पीएम एजेंट सिस्टम प्रॉम्प्ट, ग्यारह Make.com ब्लूप्रिंट, नोशन स्कीम, वर्ष-एक लॉग, 2027 भविष्यवाणी ट्रैकर, पांच समयहीन नियम, यह सब। ऑपरेटर की कॉन्फ़िगरेशन काम करती रहती है। सात परतों पर दस्तावेजीकृत प्रतिधारण सतहों को इस लेखन के रूप में विक्रेताओं द्वारा संशोधित नहीं किया गया है। वास्तुकला चल रही है। कुछ जगहों पर, एक इनबॉक्स एक एजेंट द्वारा पढ़ा जा रहा है जिसका मालिक इसकी तैनाती के बाद से समीक्षा नहीं कर रहा है। कुछ जगह, एक नोशन क्वेरी एक उद्धरण को प्रदर्शित कर रही है जो ऑपरेटर भूल गया था, और एक ग्रेडरी संक्षेप में एक बैठक है जिसका प्रतिभागी एक ही प्रतिधारण विंडो नहीं करते हैं।