운영자 프로토콜: 7층 인공지능 감시 스택 내부 12개월 (케이스 파일 #037)

피험자는 12개월 전 작은 작업을 직접 수행하는 동안 55시간 주간 일을 했습니다. 오늘날 같은 출력이 38시간으로 생산되고 있습니다. 17시간 주간 델타는 헤드라인 검색입니다. 델타를 가능하게 한 건축물은 케이스 파일입니다. 모든 도구, 모든 프롬프트, 모든 워크플로우, 모든 저장 표면, 72분 기록된 증거입니다. 이 케이스 파일의 끝에는 운영자의 건축 지도가 지도가 당신의 손에 있으며, 당신이 그것을 당신의 것으로 원하는지 여부에 대한 질문도 마찬가지입니다.

대부분의 AI 생산성 콘텐츠는 도구 목록을 배포합니다. 목록은 충분하지 않습니다. 그들은 의존 순서, 무엇에 따라 무엇을 따라하는지, 또는 시작 시 무엇을 건너뛰어야하는지 문서화하지 않습니다. 아키텍처는 충분합니다. 이 경우 파일에서 문서화 된 시스템은 다섯 개의 핵심 계층, 입구, 뇌, 저장, 출력, 자동화, 그리고 두 개의 증폭 계층을 가지고 있습니다. 대부분의 분석가들은 결코 문서화하지 않습니다: 현금화, AI가 수익으로 전환되는 AI, 그리고 자율성, AI가 운영자가 없는 AI. 이전 Fragment Zero 사례 파일에서 추적 된 어두운 숲 가설은 새로운 벡터로 적용됩니다. 운영자가 정보를 자원합니다. 중요한 것은: 대부분의 운영자가 자동화에 갇혀있다, 그리고 자율성은 오늘날 대부분 극장이지만 두 년 후에 성능 결정적인 계층이됩니다.

이 사례 파일은 문서화하고 있는 것은: 사업자가 지불하는 실제 도구, 일상적인 사용의 명령어, 구축된 작업 흐름, 시간과 자본을 소요하는 실패입니다. 문서화하지 않은 것은: 인공지능 궤도에 대한 추측 예측, 각 모델 출시의 호흡없는 리뷰, 사업자가 실제로 사용하지 않는 도구의 추천입니다. 모든 도구는 이름입니다. 모든 월간 비용은 기록됩니다. 테스트를 살아남지 않은 부품은 증거로 포함됩니다. 피험자는 문서화 된 도구 중 세 가지와 연계 관계를 가지고 있습니다. 그 관계는 각각의 도구가 참조되는 시점에서 표시됩니다. 나머지 도구는 상업적 결합 없이 표준 언급을 받고 있습니다. 사례 파일의 목표는: 사업자가 12 개월 전에 원하는 동일한 건축적 출발점을 제공하는 것입니다.

심층 다이빙 전에 지향을 위해 60초에 기록된 5개의 핵심 계층, 입력, 정보가 운영자의 주변으로 들어가는 곳: 회의, 연구, 대화, 문신, 사고가 일어나는 곳: 장기적 추론, 단편 생성, 의사결정 지원, 저장, 모든 것이 찾을 수 있어야 할 곳: 구조화된 지식 표면, 파일 폴더가 아닌 출력, 작업이 주변을 떠나는 곳: 문서, 프레젠테이션, 메시지, 전달물, 자동화, 연결 조직, 아래 네 층의 구조가 운영자가 팩트를 가지고 있지 않고 작동하도록 허용합니다. 이 두 개의 증폭 계층 위에 위치하고 있습니다: 화폐화, 건축가 반복적인 수익으로 전환되는 곳, 그리고 자율성, 구성 요소가 운영자가 감독하지 않고 실행되는 곳.

주체인구 전체에서 관찰되는 지배적인 실패 모드입니다. 운영자는 자동화 계층에서 구조를 시작하게 됩니다. 마케팅은 그것을 고급으로 배치하기 때문입니다. 그들은 Zapier 또는 Make.com에서 계정을 등록하고 입력, 뇌, 저장소를 안정화하기 전에 자동화하려고 노력합니다. 그 결과는 수십 개의 사고 후 리뷰에서 기록됩니다. 자동화 잡음. 운영자는 인공지능이 끌어낼 수있는 지식 표면을 가지고 있기 전에 더 나은 명령어를 작성하도록 촉구됩니다. 그들은 첫 번째를 마친 전에 세 가지 새로운 도구를 등록합니다. 올바른 순서, 감사에서 얻은: 아래쪽. 입력 먼저. 그러면 실제로 사용되는 한 두 개의 뇌 도구가 사라집니다. 그러면 저장하는 유물이 사라지지 않습니다. 그리고 출력. 그리고 자동화. 그리고 오직 그 후에야. 자율화. 이 글쓰기 동안, 자율성은 이 근육 계층에 대해 더 많은 문제점이 남아 있습니다. 현재 계층에 대한 능력보다 더 많은 문제점이 있습니다. 스키퍼스 위에 있는 외부 계층이 붕괴됩니다.

파일 내비게이션 프로토콜. 장은 시간표로 되어 있습니다. 회담 캡처 인프라를 다루는 사업자는 두 번째 장으로 뛰어들 수 있습니다. 자동화 단계의 사업자는 일곱 번째 장입니다. 사례 1년 후보를 추구하는 사업자는 열 번째 장입니다. 아키텍처 기본 라인에서 시작하는 사업자에게는 순서적 검토가 좋습니다. 각 장은 다운로드 가능한 증거 유물이: 템플릿, 블루프린, 시스템 프롬프트와 함께 배포됩니다. 전체 유물 패키지는 사례 파일 설명에 연결됩니다. 이메일 게이트가 필요하지 않습니다. 전체 아키텍처 지도는 열 번째 장에서 출시된 최종 유물입니다. 따라서 단지 종료 장이 검토되는 경우에도 불구하고, 운영자는 시스템과 무결합니다.

두 번째 장에 앞서 추가적인 방향성 타격이 하나 더 있습니다. 이 케이스 파일의 마지막에 운영자는 세 가지 결과물을 가지고 있습니다. 하나는 일곱 층이 어떻게 통합되는지에 대한 완전한 아키텍처 지도입니다. 어떤 층이 자신의 구성에서 빠진 지 진단하기에 충분합니다. 두 번째는 특정 도구 추천이 각각의 역할에 의해 기록된 이유와 함께 12 개월 동안 테스트를 거쳐 어떤 대안이 우수한 결과를 얻었습니다. 세 번째는 유물들을 포함한 다운로드 팩입니다. 템플릿, 블루프린트, 시스템 요청, 사용 중인 요청. 다운로드는 동의 없이 케이스 파일 설명의 링크에 있습니다. 이 경우 파일은 다운스트림 요청하는 게이트 된 콘텐츠 무료가 없습니다. 이 경우 파일은 구매 유물입니다.

두 번째 장. 입력층, 첫 번째 부분, 회의 캡처. 일주일에 3회 이상 회의를 운영하는 운영자에게는 회담 간 정보 손실은 지배적인 생산성 세금입니다. 의사결정이 저하됩니다. 행동 항목이 슬립됩니다. 맥락이 사라집니다. 수리에는 더 나은 인적 메모가 없습니다. 그 능력 천장은 2010년에 달성되었습니다. 수리에서는 AI에 캡처를 위임하고 모든 것을 기록하고 구조화된 유물을 반환합니다. 현재 시장에는 4 명의 심각한 플레이어가 있습니다. 그라노라, 오터, 파이어플리, 및 Read.ai. 각각의 도구는 2주 동안 운영되었습니다. 하루 평균 4회. 도구당 56회. 동일한 회의, 동일한 맥락. Phantom Voice 사건에서 문서화 된 것처럼, 모든 회의 캡처 파일은 또한 음성 캡처 표면입니다. 감사 결과는 생산성 유틸리티와 부차 캡처 프로필을 문서화합니다.

그라놀라. 테스트 기간 말에는 유지된 그라놀라. 그라놀라는 테스트 세트의 다른 세 가지와 다르게 작동합니다: 문자 그대로의 문자를 쓰지 않습니다. 전화 중에 운영자의 입력된 메모를 관찰하고 완료되면 운영자의 신호 된 우선 순위를 중심으로 구성된 구조화된 요약을 반환합니다. 의사결정. 소유자와의 행동 항목. 개방형 질문. 구조는 값입니다. 원본이 아닙니다. 값의 메커니즘은: 45 분 통화에서 약 6000 단어의 문자를 생성합니다. 운영자는 6000 단어를 다시 읽지 않습니다. 구조화된 한 페이지의 요약을 다시 읽지 않습니다. 그리고 그 요약은 다음 회의의 준비 단계가됩니다. 비용: 다음 단계에 달하는 25회에 미치지 않고, 다음에는 열네 달러입니다. Mac 및 Windows에서 실행됩니다.

오터. 부문에서 가장 오랜 기간, 가장 큰 기업 고객층, 가장 많은 사업자의 친숙함. 오터의 측정 강도는 다른 세 가지보다 어려운 오디오 조건에서 우월한 기록으로 기록된 글씨의 정확성입니다. 감사의 부차적 성과: 오터가 그 정확성을 가지고 무엇을 하는지. 기본 출력으로 문자 그대로 스피커로 표시된 글씨를 더하여 회의에 참석하지 않은 인턴이 제작한 것처럼 읽히는 인공지능 요약이 있습니다. 요약은 모호로 등록됩니다. 행동 항목은 종종 소유권을 잘못 표시합니다. 인터페이스 최적화는 개인용용용용용용용용용용용이 아니라 법적-발견용입니다. 분류: 문자 그대로의 개인용용용용용용용용용용용용, 언론, 법적, 오터 가속도는 적절한 도구입니다. 회의 생산성, 그것은 아닙니다. 비용: 10 달러로 구성된 프로젝트 계획에 대해, 실행 가능한 기능이 있습니다.

파리플리즈. 그라놀라가 출력 품질에 승리하고 오터가 정확성에 승리하는 곳에서는 파리플리즈가 통합 폭에 승리합니다. 주요 CRM 및 프로젝트 관리 표면을 포함한 40개 이상의 도구에 대한 네이티브 연결. 사업자의 회의 결과가 Salesforce 또는 HubSpot에 직접 착륙해야 한다면, 파리플리즈는 그 경로에 맞게 purpose-built입니다. 감사에서 기록된 교류: 회의 요약 자체는 중견으로 평가되었습니다. 조직적이지만 일반적입니다. 출력은 합성에서 비롯되는 것이 아니라 템플릿으로 작성됩니다. 감사의 유지 실패의 이유: 파리플리즈의 요약과 함께 수동 CRM를 유발하는 메이크.콤 (제곱) 을 통해 제작되었습니다. 그 후 조사에 따르면, 이번 조사에서는 파리플리즈의 통합 자동화보다 높은 품질의 유물물을 생산했습니다. 이 연구 결과는 다른 인구 10개에서 일치합니다.

리드.아이는 요약에 최적화하지 않습니다. 회담: 참여, 감정, 대화 시간 비율, 누가 지배하고 누가 중단되었는지 점수를 제공합니다. 제품 요약: 회담 자체는 문제이며 데이터가 더 나은 회담을 이끌어내야 합니다. 감사는 회의 회의에 회의가 의심스럽고 한 가지 특정 가치의 발견으로 종료되었습니다. 회담 후 점수카드는 세 번의 연속 판매 통화에서 사업자의 대화 시간 지배를 드러냈다. 사업자는 이것을 리드.아이의 데이터가 노출될 때까지 깨닫지 못했습니다. 유용한 자기 수정 신호. 보유 실패 모드: 회담 요약은 그랜올보다 약해졌으며, 수업을 만나는 데 점수카드가 필요하지 않습니다. 분류: 회담에 대한 모든 회담을 초월하는 사업자에게 한 달의 시험. 영구 가입 비용: 한 달에 한 번은 15 달러.

판단 매트릭스: 피험자 인구의 90%에 해당하는 독자 설립자, 소규모 팀, 일주일에 4~10회 회의를 진행하고 더 나은 요약이 필요한 모든 사람에게는 그라놀라. 기자, 법률 업무 또는 주요 유물로서 문자 그대로의 기록이 필요한 역할에 대해서는 오터. CRM 내에서 운영되는 판매 팀, Fireflies, 통합 마찰 절약이 요약 품질 손실을 초월할 수 있는 곳. 회담에서 과다 지배를 의심하는 운영자, Read.ai를 한 달 동안 취소합니다. 감사에서 관찰 된 가장 일반적인 오차 분류: 운영자가 실제 업무에 맞지 않는 것보다 가장 큰 마케팅을 가진 회의 도구를 선택하는 오차 분류 비용이 가입 비용을 초과합니다.

회의 도구 결정 트리는 다운로드 가능한 다이어그램으로 파일 파일 인테팩트 패키지에 있으며, 도구마다 정확성, 구조 품질 및 시간 절약 기준으로 분류된 모든 56회 회의와 함께 2주간의 완전한 테스트 로그와 함께 있습니다. 그 결과 출입 계층의 절반을 문서화합니다. 나머지 출입은 연구입니다. 외부 회의에서 운영자의 주변으로 정보를 가져오는 프로토콜입니다. 경쟁자, 규정, 시장 데이터, 운영자가 알아야 할 모든 알려지지 않은 집합에 대한 모든 것. 네 가지 연구 도구, 동일한 헤드-투-헤드 처리, 80 개의 데이터 포인트. 앞으로.

제3장. 입력층, 제2부, 연구 도구. 프로토콜: 운영자는 현재 자신의 아카이브에 있지 않은 정보를 필요로 하며, 그 결과는 정확하고, 원천적, 그리고 행동으로 구성되어야 합니다. 전개 솔루션 표면: 구글. 현재 솔루션 표면: 네 가지 인공지능 연구 도구 중 하나. 혼란, 클로드와 웹 검색, 쌍둥이, ChatGPT와 브라우징 모드. 각각의 분석 결과들은 구글에 비해 우월하다는 것을 주장합니다. 감사 결과는 실제로 동등하지 않습니다. 각각의 도구는 경쟁자 연구, 규제 검색, 기술 학습, 시장 규모의 작업 유형 네 가지로 분포된 20 개의 연구 작업을 평가했습니다. 20 개의 작업. 4 개의 작업. 데이터 포인트. 올바른 도구는 작업 유형에 따라 달라집니다. 데이터에는 보편적인 승자가 존재하지 않습니다.

혼란. 인용 기반을 가진 빠른 사실적 검색을 위해 가장 강력한 문서화 된 인터페이스. 인터페이스는 소스 배정: 모든 주장은 검증 가능한 소스로 링크됩니다. 프로 버전은 더 강력한 모델에 작동하고 더 어려운 질문에 대한 오류율을 기록합니다. 혼란이 감사에서 승리하는 곳: 규제 및 기술 학습 작업이 운영자가 합성된 답변과 다운스트림 인용의 원본 소스를 필요로하는 곳. 혼란이 손실되는 곳: 깊은 추론. 혼란은 합성을 반환하지만 합성에서 무엇을 의미하는지에 대해 운영자와 함께 생각하지 않습니다. 분류: 더 나은 Google, 사고 파트너가 아닙니다. 감사의 프레임: 사실에 대한 혼란, 사실과 무엇을해야 할지에 대한 클로드. 비용: 기본에 대해 무료, Pro에 대해 한 달에 20 달러.

클로드 (Claude) 는 웹 검색을 통해 작성되었습니다. 운영자가 단순히 사실만을 필요로하지 않고, 그것으로부터 만들어진 일관된 주장이나 권고가 필요한 합성 작업에 가장 강력하게 문서화되었습니다. 클로드 (Claude) 는 웹 검색을 수행하고, 소스를 읽고, 실제 추론으로 묶인 응답을 작성합니다. 감사의 차이점은 혼란: 혼란은 소스와 합성된 사실 목록을 반환합니다. 클로드 (Claude) 는 결론을 내리는 분석을 제공합니다. 경쟁자 연구와 시장 규모에 대한 질문에서는 "이 operator이 무엇을 해야 하는가?"보다 "이 무엇입니까?"에 대한 질문이 더 가깝습니다. 클로드 (Claude) 는 명확하게 승리합니다. 거래: 현재가 있지만 덜 두드러지는 인용이있는 퍼플렉시티보다 측정 가능한 느립니다. 비용: Pro.에 대한 월 20 달러.

트메니. 감사의 와일드카드 발견. 트메니는 구글의 생태계에 내장되어 있으며, 이는 다른 사람들이 그렇지 않은 데이터, 운영자의 Gmail, 문서, 드라이브, 달력에 액세스 할 수 있음을 의미합니다. 조사 작업은 운영자의 개인 데이터와 퍼블릭 웹을 횡단하는 것을 포함하면, 예를 들어, 운영자의 연락처 목록에 기업을 언급하는 특정 년의 기사를 포함하면, 트메니는 다른 세 가지 도구가 문자 그대로 수행 할 수 없는 작업을 수행합니다. 문서화 된 단점은: 개인 데이터의 겹치는 것이없는 순수한 공개 웹 조사, 클로드의 합성을 약하고 그것의 인용은 퍼플렉시티보다 신뢰할 수 없다고 기록합니다. 분류: 개인 데이터와 대중 웹 연구의 전문 도구. 비판적으로: 트메니의 운영자에 대한 동일한 강력한 접근 능력은 트메니의 데이터 커스페이스와 함께 가장 강력한 테스트 기능을 제공합니다.

채팅GPT는 브라우징 모드로 진행됩니다. 채팅GPT에 이미 투자한 운영자 하위 인구에 대한 감사의 가장 불편한 결과: 그것은 다른 세 개와 비교하여 연구에 탁월하지 않습니다. 브라우징 구현은 마찬가지로 잘 등록됩니다. 모델은 능력으로 등록됩니다. 그러나 퍼플렉시티는 인용에서 우위를 점하고 클로드는 합성에서 우위를 점하고, Gemini는 개인 데이터 통합에서 우위를 점합니다. 채팅GPT 브라우징은 모든 특정 축에 전문가에게 패배하는 일반적 것으로 분류됩니다. 이기는: 이미 사용자 지정된 GPT에 깊은 이해가있는 운영자 및 네 번째 구독을 등록하지 않는 경우, 채팅GPT의 연구 능력은 대부분의 작업에 적합합니다. 기본 기준에서 연구 도구를 선택하는 운영자에게는 다른 세 가지가 강합니다. 비용: 추가로 20 달러에 포함됩니다, 그러나 운영자는 이미 월당 지불하는 문서입니다.

연구 도구 판례 매트릭스. 경쟁자 연구: 클로드 웹과 함께. 규제 및 준수 검색: 퍼플렉시티 프로. API 구성: 인용과 합성을위한 퍼플렉시티, 시장 규모: 클로드 클리너. 시장 규모: 클로드 클리너. 개인 데이터 + 웹 크로스오버: 쌍둥이, 카테고리에 혼자. 사업자가 하나를 감당할 수 있고 작업은 연구에서 결정된 결정을 포함한다면 클로드. 작업은 결과물에서 원천을 인용하는 경우, 퍼플렉시티. 사업자가 개인 데이터 중복을 가진 Google 작업 공간 사용자라면, 쌍둥이, 데이터 액세스 자세에 대한 완전한 인식이있는 경우. ChatGPT Plus를 탐색하면, 다른 이유로 이미 유지됩니다.

연구 도구 매트릭스는 두 번째 장의 회의 도구 매트릭스와 함께 두 번째 장의 입력 계층의 두 반을 기록하는 동일한 유물입니다. 이는 모든 것을 문서화하여 운영자의 주변으로 들어가는 것을 기록합니다. 회담이 캡처됩니다. 연구 합성됩니다. 정보는 포함되어 있습니다. 정보만으로는 작업 출력이 발생하지 않습니다. 정보에 대한 정보에는 응용적 사고, 분석, 결정, 초안, 논쟁이 필요합니다. 그것은 뇌 계층입니다. 대부분의 인공지능 생산성 콘텐츠가 시작되는 곳에서는 이 케이스 파일은 네 번째 장에 도착합니다. 이 경우 파일은 아래보다 구조의 중앙에 위치하고 있습니다. 뇌 계층은 품질 입력 없이 사용됩니다. 쓰레기 들어, 일반적합니다. 이제 품질 입력이 안정되어있는 상태에서, 케이스 파일은 사고 인프라를 문서화합니다.

네 번째 장: 사고가 일어나는 뇌층. 뇌층은 대부분의 운영자가 합친 세 가지 다른 작업이 있습니다. 긴 맥락 추론, 짧은 형태 생성, 반복 작업에 대한 사전 컴파일된 맥락. 긴 맥락 추론은 모델을 15,000 단어로 먹여 표면 패턴으로 요청하는 것을 의미합니다. 짧은 형태 생성은 모델에게 빠른 질문을 던지고 깨끗한 두 문장의 답을 받는 것을 의미합니다. 사전 컴파일된 맥락은 이미 운영자의 정체성, 스타일 및 참조 데이터를 보존하고 있는 모델을 구축하는 것을 의미합니다. 따라서 모든 프롬프트에 재조정하는 것이 필요하지 않습니다. 맥락 감사 사건에서 기록된 것처럼, 세 가지 도구가 세 가지 다른 범위를 차지합니다. 세 개의 작업을 하나의 도구로 합쳐서 잘못된 세금을 지불합니다.

컨텍스트 오디트 사건 파일에서 기록된 바와 같이 클로드는 90일간의 비교 테스트에서 청결하게 ChatGPT와 Notion AI에 맞서 출력 품질을 획득했습니다. 특히 뇌층에 승리한 이유는 클로드가 긴 문서들을 통해 다른 두 개가 믿을 수 없을 정도로 일관된 생각을 유지한다는 것입니다. 15,000 단어의 문서, 판매 호출 표본, 계약, 초안 장은 일관된 반응을 만들어 내며, 강하게 시작하여 세 번째 문장으로 스레드를 잃습니다. 뇌층 프로토콜: 입력값이 2,000 단어 이상이면 클로드를 사용하거나 답변이 여러 섹션에서 논의를 할 때 함께 유지해야 합니다. 빠른 한 줄 답변을 위해 클로드를 사용하지 마십시오.

짧은 형태의 생성, ChatGPT. 출력 단어가 500개 이하의 작업에 대해서는, ChatGPT는 실제 사용에서 클로드보다 측정 가능한 속도로 빠르게 진행됩니다. 빠른 리버라이트에서 두 배 더 빠르게, 브레인스토밍 변수에 대해 세 배 더 빠르게. 기본 모델은 반드시 더 좋지는 않지만 인터페이스, 속도, 사용자 정의 GPT 통합은 운영자의 손-키보드 시간을 짧게 만듭니다. 높은 투로put 반복 작업, 이메일 리버라이트, slack drafts, 헤드라인 변동, 프롬프트 반복, ChatGPT는 속도에서 승리합니다. 피해야 할 함정은: 출력 품질이 속도보다 중요하게 작용하는 작업에 ChatGPT를 사용하지 마십시오. 전략 문서, Claude.

프로토콜: 운영자는 매주 10개의 작업을 수행하고 있으며, 매번 동일한 맥락을 필요로 한다. 채팅마다 운영자의 신분, 역할, 음성, 참조 데이터를 다시 설명하는 대신, 운영자는 이미 그 데이터를 보유한 모델을 원한다. 오픈아이의 구현은 커스터마이즈 GPT입니다. 기존의 Fragment Zero 사례 파일에서 커스터마이즈 GPT에 대해 상세하게 문서화되어 있습니다. 앤트로피크 구현은 클로드 프로젝트입니다. 사용자 지정 지침과 지식 인터페이스 파일로 구성되어 있습니다. 두 작업 모두 작업입니다. 사용자 지정 GPT는 팝업 및 GPT를 전송합니다. 클로드 프로젝트가 프로젝트 경계에 대한 긴 맥락을 더 잘 처리합니다. 운영자는 두 작업을 사용합니다: 짧은 작업 반복 작업을 위한 GPT, 커스터마이즈의 긴 작업, 커스터마이즈의 긴 작업, 프로젝트의 진행 중인 데이터 보호, 주요 업무 책 또는 커스터마이즈의 컨텍스트 파일로 구성됩니다. 클로드 프로젝트의 모델은 커스터마이즈 매체에서 복원됩니다.

뇌층에서 지배적인 남용 패턴은 대상 인구에서 관찰되었습니다: 운영자는 하나의 도구를 선택하고 그 중 세 개의 작업을 수행하려고합니다. 채팅GPT 사용자는 3항에 의해 스레드를 잃는 모델로 긴 맥락 작업을 강요합니다. 클로드 사용자는 짧은 작업에 너무 오래 기다립니다. 사용자 지정 GPT 운영자는 재사용 가능한 맥락을 완전히 만들고 모든 채팅에서 자신을 재해석합니다. 감사에서 얻은 수리: 세 개의 작업이 다르다는 것을 인식합니다. 두 구독. 두 인터페이스. 각각의 처리하기 위해 문서화 된 것을 위해 사용됩니다. 표면 인상은 더 복잡합니다. 운영 현실: 덜. 각각의 작업은 최소한의 마찰로 적절한 도구에 착륙합니다. 모든 작업의 전체 시간은 하나의 구독을 통해 작업 부하를 강요하는 것보다 낮습니다.

한 문장으로 설명하는 Brain Layer 결정 규칙은: 클로드에 대한 긴 맥락, 채팅GPT에 대한 짧은 볼륨, 사용자 지정 GPT 또는 클로드 프로젝트로 미리 컴파일된 반복된 맥락입니다. 이는 감사에서 문서화 된 Brain Layer 작업의 90%를 포함합니다. 나머지 10%는 결정 포인트 작업, 고객 수용, 채용 결정, 전략적 호출입니다. 이를 위해 운영자는 세 개의 문서화된 프레임워크를 통해 결정을 실행하는 결정 필터라는 특정 사용자 지정 GPT를 가지고 있습니다. 문자적 인 프롬프트는 사용자 지정 GPT에 대한 이전 케이스 파일입니다. 케이스 파일 설명에 연결됩니다. Brain Layer 문서화됩니다. 입력 입력이 도착합니다. 사고가 적용됩니다. 의사 결정이 있습니다. 그러한 의사 결정은 증발되지 않도록 하위판을 필요로합니다. 다음 저장 계층.

브레인 레이어 결정 규칙은 아키텍처 지도 유물에서 한 줄입니다. 이전 케이스 파일의 사용자 지정 GPT 라이브러리는 운영자의 GPT 모두 말 그대로 문서화합니다. 둘 다 케이스 파일 설명에 있습니다. 저장으로 이어집니다. 왜냐하면 운영자가 출력을 6주 후에 필요한 경우 검색할 수 없다면 이러한 뇌 레이어 사고의 어느 것도 중요하지 않기 때문입니다.

다섯째, 스토리지 레이어. 대부분의 AI 생산성 콘텐츠가 문서화되지 않는 층과, 운영자의 시스템 구성 요소가 융합되거나 평평하게 유지되는 것을 결정하는 층입니다. 스토리지는 잘 판매되지 않으며, AI 모델이 출시되지 않으며, 데모 비디오가 없으며, 호흡없는 리뷰가 없습니다. 스토리지는 회담 요약, 연구 메모, 결정, 초안 및 완료 된 결과물이 다시 필요한 때까지 남아있는 곳입니다. 스토리지 없이, AI 생산성은 재현의 의식으로 등록됩니다. 많은 양의 생산을 생산합니다. 나중에 아무것도 발견하지 않습니다. 출력 스트림은 일주일 이내에 증발됩니다. 스토리지가 올바르게 실행되면, 운영자가 모든 출력을 생성합니다. 시스템 구성 요소. AI 작업 흐름의 올바른 저장소는 구조화되고, 검색 가능하며, 자체적으로 질문됩니다. 노션이있는 운영자에게는 문서입니다.

세 가지 이유에 대해 구체적으로 설명합니다. 감사에서 유래된 세 가지 이유: 첫째, 데이터베이스 구조. 개념은 모든 내용의 내용을 포지션에 있는 페이지가 아닌, 단지 폴더의 페이지로 이루어진 선으로 취급할 수 있습니다. 회의 메모에는 날짜, 참석자, 프로젝트, 결정, 다음 행동의 속성이 있습니다. 연구 문서에는 주제, 소스, 날짜, 관련 프로젝트가 있습니다. 구조는 모든 것을 나중에 어떤 재산 조합으로 찾을 수 있게 합니다. 둘째, AI 검색은 전체 작업 공간에 걸쳐 있습니다. 개념 AI는 운영자의 전체 아카이브를 검색하고, 소스 문서 링크로 특정 답변을 반환합니다. 미묘한 일치가 아니라, 공유된 답변을 포함하는 실제 문항이 있습니다. 셋째, 운영자의 네트워크의 나머지 부분에서는 사용됩니다. 클라이언트들은 계정 없이 페이지를 읽을 수 있습니다. 팀원들은 협동적으로 작업할 수 있습니다. 시스템은 모든 사용자의 머리 또는 10 달러에 의해 검색되지 않습니다. 시스템 전체에 대한 모든 비용에 대한 수수료를 지불합니다.

데이터베이스 스케마. 12개월의 반복 이후 운영자의 Notion 작업 공간은 6개의 핵심 데이터베이스가 포함되어 있습니다. 감사의 결과는: 이 6가지는 모든 단독 운영자가 요구하는 최소한의 것입니다. 프로젝트, 현재 및 역사, 상태, 클라이언트, 날짜, 배달된 자료. 회의, 그라놀라에서 온 모든 통화 요약은 링크된 프로젝트와 참석자들과 함께 여기에 도착합니다. 연구, 주제와 태그로 다시 유용하게 사용될 수 있는 모든 학습된 자료. 초안, 모든 배달된 자료에 대한 작업, 링크된 클라이언트 및 상태. 의사결정, 모든 의미있는 결정, 추론과 결과와 함께. 연락처, 모든 상호 작용한 사람, 회사 및 마지막으로 접촉한 날짜. 데이터베이스. 다른 모든 것은 그 중 하나를 사는 페이지입니다. 사례 파일 설명 패키지의 유물들은 전체 템플릿으로 배포됩니다.

스토리지 레이어는 반복 비용에 가치가 있는 기능입니다. 노션이 스키마와 데이터를 포함하면 운영자는 전체 아카이브에 대한 조사를 발행할 수 있습니다. 감사 예제, 로그: 클라이언트가 3월에 인용된 것을 물었다. 노션 AI에 입력한 운영자는 "나는 3월에 Acme Co.에 무엇을 제안했고 범위가 무엇입니까".라는 3초의 답변을 실제 제안 문서에서 링크로 가져왔습니다. 스토리지 레이어와 AI 검색 없이는, 검색은 Google 드라이브를 통해 15분 동안의 캐버너 사냥으로 등록됩니다. 그 사용은 3초입니다. 작업 주 동안의 모든 검색 시점에 곱하면 시간 절약이 조용히 쌓이게됩니다. 스토리지 레이어는 캡처 시점에 생산성을 느끼지 않습니다. 검색은 동일한 시점으로 돌아갑니다. 스토리지 레이어는 동일한 표면 관측 구조입니다.

스토리지 레이어는 피사체 개체 전체에 기록된 하나의 일반적인 반 패턴을 가지고 배포합니다. 문서 묘지. 운영자는 모든 회의 요약, 모든 연구 문서, 모든 드래프트를 Notion 또는 드라이브 폴더에 던지고 저장과 같다고 가정합니다. 구조화되지 않은 저장소는 기능적으로 저장과 동등합니다. 운영자가 30초 미만 내에 찾을 수 없다면, 그것은 손실됩니다. 수리 방법은 스케마입니다. 모든 문서가 착륙 시 속성을 얻습니다. 문서 요약은 Granola에서 도착하여 날짜, 참석자, 프로젝트 속성을 10초 이내에 채운 회의 데이터베이스에 착륙합니다. 느슨한 페이지로 착륙하면 이미 묘지에 도착합니다. 수정: 데이터베이스를 기본 목적지로 만들십시오. 예외는 아닙니다.

저장층 문서화. 스케마 템플릿은 케이스 파일 유물 패키지, 그것을 Notion 작업 공간으로 복제하고 여섯 개의 데이터베이스가 위에서 문서화 된 속성을 미리 구성하여 도착합니다. 저장층은 기본적이지만 관객에게 보이지 않습니다. 다음 층은 반대로 있습니다. 눈에 보이는, 판단되는, 종종 관객이 보는 유일한 것. 출력층. 작업이 실제로 주변을 떠나는 곳. 여섯 번째 장.

사건 파일에서 진행됩니다. 문서와 뛰어난 작업에 대한 빠른 체크포인트. 지금까지 문서화 된: 입력 계층, 회의 도구 판례 매트릭스, 연구 도구 판례 매트릭스. 뇌 계층, 세 개의 일자리 및 각 도구가 승리하는 것. 저장 계층, 나머지 화합물을 만드는 개념 아키텍처. 문서화 된 세층. 출력: 출력 계층 5분 이내에. 자동화, 실시간 수학이 실행되기 때문에 자동화, 그 아래의 모든 계층의 곱수입니다. 다음으로, 수익으로 변환되는 구조, 네 개의 역할 특정 구성으로 운영자 클래스 사용자가 직접 재생할 수 있습니다. 다음으로, 자율성 및 에이전트의 정직한 평가. 다음으로, 숫자, 도구 운영자, 그리고 앞으로의 것. 나머지 30분. 다음 출시에 있는 문헌.

여섯째 장: 출력층 기능: 운영자의 주변을 떠나서 출력품으로 사고를 변환한다. 클라이언트용 문서, 피치용 덱, 블로그용 문서, 슬랙용 메시지, 이메일용 문서, 프로젝트용 코드. 각각의 출력품은 다른 모양과 시간 예산으로, 회의 및 연구층과 같은 논리로 배포된다. 보편적인 수상자가 없다. 세 가지 도구는 운영자가 생성하는 출력량의 95%를 차지한다: 클로드의 긴 형태 글쓰기, 짧은 형태 출력, Gamma의 시각적 출력품.

전략 문서, 백문서, 12백 단어 이상의 블로그 게시물, 클라이언트 제안, 전달되는 것이 글자 자체인 모든 것. 클로드의 출력들은 신중한 운영자가 작성한 것처럼 읽혀지고, 편집은 기존의 목소리를 존중하며, 시가 여러 섹션에서 하나로 묶여 있습니다. 채트GPT의 긴 형태의 출력에는 ChatGPT, 일반 구조, 예측 가능한 리듬, AI가 모든 곳에 알려주는 ChatGPT로 읽혀집니다. 클라이언트가 AI- 생성 된 글자를 감지할 수 있기 때문에 구별이 중요합니다. 운영자의 작업 흐름, 로그: 클로드 프로젝트에서 라인트를 작성하고, 클로드에게 입력으로 공급하고, 음성 거울 프로젝트를 사용하여 운영자의 음성에서 드래프트를 요청합니다. 출력 목표는 약 70%입니다. 운영자는 20분 동안 편집하는 것을 2시간을 더하기 위해 구성하는 것을 사용합니다. 최종 전송 속도는 운영자에게 귀속하고, 실제 데이터 전송이 가능한 것으로 간주됩니다. 그리고 메이커의 음성 보조는 실제 데이터와 연결되는 것으로 간주됩니다.

이메일, slack 메시지, 헤드라인 변동, 소셜 게시물 300자 이하, 댓글에 응답한다. 클로드의 강점은 깊이이고, ChatGPT의 강점은 볼륨이다. 짧은 형태의 출력, ChatGPT. 이메일, slack 메시지, 헤드라인 변동, 댓글 응답. 클로드의 강점은 깊이이고, ChatGPT의 강도는 음량이다. 짧은 형태의 출력, ChatGPT. 짧은 형태의 출력, ChatGPT. 짧은 형태의 출력, ChatGPT. 짧은 형태의 출력, ChatGPT. 짧은 형태의 출력, ChatGPT. 짧은 형태의 출력, ChatGPT. 짧은 형태의 출력, ChatGPT. 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의가 사용자 정의가 문서의 사용자 정의가 문서의 사용자 정의에 의해 문서화되어 있는 사용자 정의가 문서가 문서가 문서화되어 있는 사용자 정의에 의해 문서화되어 있는 사용자 정의된 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의의 사용자 정의에 의해 문서가 작성된 사용자 정의의 정의를 작성된 사용자 정의에 의해 문서화됩니다.

시각적 출력, 가마. 슬라이드 데크, 한 페이지의 제안, 상륙 페이지, 실제 디자인 작업 없이 설계된 외관을 필요로 하는 내부 문서. 가마는 입력 문서를 받아들이고 30초 미만 안에 설계된 멀티 슬라이드 출력을 생성합니다. 운영자는 그것을 두 가지 특정 기능에 사용합니다. 내부 제안, 내부 제안, 이전에 Google 슬라이드에서 12분 안에 2시간을 소비한 초안 데크. 클라이언트 전달, 프로세스가 시각적 설명을 필요로 할 때 및 피그마는 범위에 있지 않습니다. 가마가 적절하지 않은 경우: 픽셀 완벽한 브랜드 작업, 배달이 특정 브랜드 시스템에 일치해야 합니다. 그 때문에, 가마의 해석을 수정하는 것보다 더 빠른 수동이 유지됩니다. 비용: 한 달에 한 계층 템플릿 설정 및 워터마크 제거를 허용하는 비용. 계열 관계자는 공개했습니다: 경우 파일의 링크를 통해 운영자가 새로운 제작자에게 지표 수수료를 지불하지 않습니다.

전달 가능한 의사결정 나무. 운영자가 무엇을 하고 있는가? 만약 500개 이상의 단어가 있는다면, 운영자가 작성한 것처럼 들릴 수 있을 것이다, 클로드. 만약 300개 이하의 문자이고, 운영자가 볼륨을 필요로 한다면, ChatGPT. 슬라이드, 일 페이지, 또는 시각적, 디자인된 모양의 어떤 것도 있다면, Gamma. 코드라면, 이 둘 중 어느 것도 전혀 다른 작업 흐름이 아니라, 이 경우 파일은 문서화하지 않는다. 만약 특정 브랜드 시스템과 픽셀-완전, 매뉴얼, 매번 일치하는 문서가 필요한 경우. 인공지능 전달 가능한 것은 "종교 및 운영자 편집"이 빈 것을 시작하기보다 충분히 빠르게 실행되는 기능이다. 그들은 전달 가능한 것이 빈 것을 시작하는 데는 작동하지 않는다.

그 결과 3개의 도구, 3개의 직업, 일반적으로 전달 가능한 결정 트리입니다. 케이스 파일 유물들의 아키텍처 지도는 이 나무를 하나의 시각으로 배포합니다. 입구. 뇌. 저장. 출력. 네 개의 층이 안정적입니다. 그러나 이 네 층은 여전히 운영자가 연결 조직으로 작용하도록 요구합니다. 하나의 도구에서 다른 도구로 출력을 이동하고, 그라놀라에서 요약을 Notion로 복사하고, 클로드에 명령어를 붙이고, 완성된 드래프트를 전송합니다. 다음 층은 수동 연결이 멈춘 곳입니다. 자동화. 네 개의 아래 층이 운영자가 그들을 붙잡지 않고 작동하도록 하는 접착입니다. 이것은 실시간으로 기록되는 기록입니다.

일곱째, 자동화 계층. 기능: 아래 네 층을 연결하여 운영자가 그들을 들고 있지 않고 작동하도록 한다. 대부분의 운영자는 자동화를 스크립트로 사람을 대체하는 것으로 해석한다. 이 구조에서 자동화는 계층 간의 마찰을 제거하는 것이며, 입력에서 뇌로 저장하는 정보를 입력에서 출력으로 이동시키는 것입니다. 이 경우 파일에서 문서화된 도구는 Make.com입니다. 대체 방법은 Zapier, n8n, Pipedream, 모두 기능적입니다. Make.com 선택의 추론은 다음 장면에서 문서화됩니다. 운영 원칙은: 운영자의 역할이 도구들 사이에서 데이터를 이동하는 모든 반복 작업은 자동화 후보입니다. 저축은 스크립트 실행 속도에서 발생하지 않습니다. 그들은 "나는 아직 작동하지 않습니다, 나는 작업 메모리에서 복사해야 한다"라는 결정을 제거함으로써 복구된 인지 순환에서 발생합니다.

Make.com 선택의 근거는 세 가지 요소로 문서화됩니다. 첫째, 시각적인 캔버스입니다. Make.com는 시나리오를 가지, 라우터 및 조건부 경로로 구성된 흐름 차트로 제시합니다. Zapier의 선형 단계 인터페이스는 5 단계 후에 무작위로 작동됩니다. n8n은 오픈소스 및 강력한 것이지만 학습 곡선이 더 험한 것으로 등록됩니다. 둘째, 가격 설정. Make의 무료 계층은 관대한 것이며, Pro 계층은 한 달에 29 달러로 운영자가 필요로하는 모든 것을 포함합니다. Zapier는 규모로 비용이 많이 들게됩니다. 세 번째로, AI 모듈 생태계는 Open 관계, Anthropic, 그리고 몇 가지 전문적인 AI 통합을 제공합니다. 따라서 이메일 트라이어지를 포함한 최대 시나리오에는 AI 트라이어지가 포함됩니다. 웹 프로페이지 요금이 없습니다. 다음으로, 다음으로, 다음으로, 모든 운영자가 추가적으로 연결되는 경우, 다음의 모든 경우에 대한 비용과 비용으로 연결됩니다.

시나리오 1은 이메일 배열 시스템입니다. 메이크.코프 메일 배열에 대한 이전 Fragment Zero 케이스 파일에서 상세히 문서화되어 있으며, 요약적으로 여기 보관됩니다. 메일 도착하면 메이크가 그것을 포착하고 분류자 명령어로 GPT-4o-mini로 전송하고, 응답을 기반으로 세 가지 행동 중 하나로 이동합니다. 메일 리드 메일에서는 Notion 항목을 생성하고 핑 슬랙을 만듭니다. 지원 메일에서는 수신 상자에 응답을 기다리고 있습니다. 노이즈는 보관됩니다. 저장된 시간은: 일주일에 약 5시간. 구축 시간: 15분. 블루프린트는 이전 케이스 파일의 유물 패키지입니다. 분류자 명령어는 현재 운영 사용과 동일하며, 3개월 동안 반복이 필요하지 않습니다.

시나리오 2 - 리드 세리얼 루프. AI 리드 루프에 대한 이전 Fragment Zero 케이스 파일에서 상세히 문서화되어 있으며, 요약적으로 여기에 유지됩니다. 6시간마다 3개의 소스를 조사하십시오. Reddit, X 목록, 그리고 산업 블로그의 RSS 피드. 새로운 게시물은 운영자의 이상적인 고객 프로파일을 유지하는 리드 스카우트 시스템 프롬트에 전송됩니다. 자격있는 리드들은 준비된 홍보 메시지와 함께 Notion에 도착합니다. 자격없는 게시물은 떨어집니다. 마지막 30일 창: 47 개의 자격있는 리드, 두 개의 고객이 지불하는 고객으로 전환됩니다. 이들 중 하나는 30,000 달러의 참여입니다. 총 비용은: OpenAI 및 Make.com 수수료로 41 달러. 구축 시간: 18 분. 그 단일 문서는 아키텍처 전체 비용을 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다 다

운영자는 또 다른 9가지 Make 시나리오를 실행한다. 간략한 문서. 회담 요약은 Granola에서 도착하여 자동으로 링크된 참석자를 가진 Notion 항목으로 생성된다. QuickBooks의 새로운 청구서는 Notion에서 감사의 이메일을 비롯하여 프로젝트 상태 업데이트를 유발한다. Notion에서 "클라이언트 호출"이라는 표기된 캘린더 이벤트로 표시된 것은 운영자에게 최근 활동으로 대한 회담 전식 메일을 유발한다. "Follow up"라는 표기된 Notion 항목은 7일 내에 Slack 상기서를 유발한다. Stripe 결제에는 인보딩 메일이 발생한다. Notion의 프로젝트 상태 변경은 클라이언트-대면 상태 업데이트를 유발한다. Slack 언급은 입문 상자에서 인증을 유발한다. 매일 7시에 메일을 입력하는 것은 어제의 메트릭스입니다. 매주 금요일 4시에 메일을 입력하고, 10시간에 걸쳐 10개의 간격을 생성합니다.

자동화 작업의 구축 프로토콜. 가장 고통스러운 반복 작업으로 시작하여 그 시나리오를 먼저 구축하십시오. 5번을 한번에 시도하지 마십시오. Make.com에 등록하지 말고 빈 캔버스를 압도하지 마십시오. 매일 실행되는 작업을 식별하십시오. 운영자가 필요하지 않습니다. 그 단일 시나리오를 구축하십시오. 일주일 동안 실행하십시오. 다음을 구축하십시오. 8~10번 후에, 구조가 배경에서 실행되며 운영자가 몇 달 전에 알아차리지 않습니다. 목표 상태: 보이지 않는 자동화.

모든 11개의 Make 시나리오는 개별적으로 수입 가능한 시작팩으로 케이스 파일 유물 패키지에 포함되어 있습니다. 자동화 계층 문서화되어 있습니다. 다섯 개의 계층이 완료되었습니다. 입력. 뇌. 저장. 출력. 자동화. 시스템 실행됩니다. 그러나 실행은 수익을 창출하는 것과 동일하지 않습니다.

8장: 수익화. AI 생산성 콘텐츠의 가장 많은 층은 문서화되지 않습니다. 제작자들은 스택을 보여주며 스택이 어떻게 수익으로 전환되는지를 기록하지 않습니다. 그 격차는 "운전자가 이 AI 도구를 가입해야 하는가"에 대한 답변이 전적으로 사업자가 차지하는 수익 단계에 달려 있기 때문에 중요합니다. 같은 클로드 프로 구독은 매출이 0으로 과장되고 매출이 50천으로 거래됩니다. 동일한 도구, 다른 수학. 이 장은 네 가지 수익 단계와 각기 적절한 아키텍처를 문서화합니다. 매출이 0에서 1,000까지, 매출이 1천에서 10,000까지, 10천에서 50만, 50만 이상입니다. 사업자의 문서화 된 경우: 초기 매출 단계에서 50만 달러를 구입합니다. 시간과 자본이 0입니다. 파일 리더는 오류를 수정하지 않습니다.

단계 1, 순차적으로 매출이 0~1000개, 최소 실행 가능한 구조, ChatGPT Plus는 월 20달러, 무료 그라놀라, 무료 노션입니다. 바로 구성입니다. 총 비용은: 20달러. 이 단계에서 운영자의 병목은 지불하는 고객을 찾는 것이 아니라 업무 흐름을 최적화하는 것입니다. 인공지능 도구는 더 빨리 접근을 작성하고 제안서를 작성하고, 회의에 대한 준비를 빠르게 돕는 것입니다. 그들은 회의를 지불하는 것으로 전환하는 것을 대체하지 않습니다. 이 단계에서 클로드 프로, 메이크닷컴, 또는 퍼플렉시티 프로를 구입하지 마십시오. 그들은 문서화된 가치를 가지고 있지만 운영자가 아직 가지고 있지 않은 업무 흐름을 가정합니다. 이 단계에서 운영자가 월 20달러를 너무 많이 등록하면 운영자가 가입을 최적화하기에 충분한 수익을 얻지 못합니다.

스테이지 2는 1~1만개의 월간 반복적인 수익을 올리고 있습니다. 운영자는 이제 도구에 투자할 만큼 반복되는 작업 흐름을 가지고 있습니다. 클로드 프로를 20달러로 추가하고, ChatGPT에서 분리되어 교체하지 않습니다. 무료 노션에 10달러로 Notion AI를 추가합니다. Make.com Pro를 29달러로 추가하고 첫 두 시나리오를 구축합니다. 이메일 배열과 새로운 지불 트리거를 내기 위한 자동화 같은 수익을 특정하는 하나의 시나리오입니다. 총 월: 79달러. 수학: 이 도구 중 하나라도 일주일에 4시간을 절약하고 운영자의 시간율이 50달러 또는 그 이상의 경우, 수익성이 해당 도구에 의해 결정됩니다. 이 단계의 끝에는 운영자가 Make.com 시나리오를 정해두고, 매일 열린 서브스크립션에 대한 차별화를 제거해야 합니다.

세 번째 단계, 10~50,000의 월간 반복적인 수익이 있습니다. 구조는 특정 방식으로 확장됩니다. 인용이 중요한 경우 클라이언트-전면 연구 작업에 대해 Perplexity Pro를 20달러로 추가하십시오. 데크 생산이 일주일에 두 번을 초과하면 Gamma를 10달러로 추가하십시오. 월간 회의가 25개를 넘으면 19달러로 추가하는 것을 고려하십시오. 월간 총: 약 120~140달러. 이 단계에서 수학은 변합니다. 어떤 도구의 비용은 한 시간 동안 집중된 작업이 생성되는 것에 대한 라운드 오류로 등록됩니다. "운동자가 이 도구를 감당할 수 있습니까?"라는 질문이 멈추고 "이 도구는 운영자의 출력을 측정할 수 있게 향상시킵니다".라는 질문이 됩니다.

4단계, 5만개의 월간 반복적인 수익 및 더 이상. 건축은 개인 생산성 도구가 되지 않고 비즈니스 인프라가 됩니다. 동일한 개별 도구가 있지만 지금은 복제되고 있습니다. 여러 팀 좌석, 더 큰 규모의 시나리오를 위한 API 예산, 사용자 정의 통합. 추가 인형 및 OpenAI 직접 API 액세스, 아마도 무관련으로 실행하는 AI 에이전트에게 월 백에서 세 백 달러에 달합니다. 추가 전용 자동화 플랫폼 계층, Make.com 팀 또는 n8n 자체 호스팅 엔지니어링 능력이 존재하면. 추가 전문 AI 도구가 필요하면 틈새, 클레이 경우 출력, 마케팅 특정 AI 콘텐츠가 핵심입니다. 총 월간 이: 일반적으로 개인 또는 소규모 팀 운영자에서 4백에서 1000 달러에 달합니다.

네 가지 수익 단계에서는 운영자가 일반적인 단독 창업자가 서비스 또는 소프트웨어를 실행하는 것으로 가정합니다. 운영자의 작업 제품이 다르다면 구조가 바뀌습니다. 세 가지 역할 변종이 문서화됩니다. 첫째, 콘텐츠 크리에이터. 운영자의 출력은 관객을 위한 비디오, 오디오 또는 글 된 콘텐츠라면, 아키텍처는 자동화보다는 출력 계층 도구로 기울습니다. 스크립트를 위해 클로드 프로를 유지하십시오. 콘텐츠 데이터베이스에 대한 개념을 유지하십시오. 인터뷰 캡처를 위해 그라노를 유지하십시오. 음성 작업에 대해 월에 이레븐랩스를 추가하십시오. 비디오 편집에 대해 월에 열 다섯 달러로 설명서를 추가하십시오. Skip Make.com에서 시작하면 콘텐츠 작업 흐름은 일반적으로 셰프 자동화에 대한 사용자 정의입니다. 총 월간: 초기 단계에 약 75 달러에서 90 달러로. 뇌 계층은 백지사업으로 등록됩니다. 왜냐하면 두 번째 단계에서는 가장 중요한 요소로 인해, 출력으로 인해 가장 중요한 요소를 생성하기 때문에, 세 번째 단계에서는 배포가 재배되어 있습니다.

두번째 변종은 컨설턴트 또는 서비스 제공자입니다. 운영자의 출력은 시간별로 판매되는 구조적 사고로 구성됩니다. 구조는 자동화보다는 뇌층과 저장층으로 기울습니다. 클로드 프로는 최우선 우선순위를 기록합니다. 그것은 운영자가 지불하는 클라이언트 배달품을 생산하는 방식입니다. 그라놀라는 중요한 요소입니다. 모든 클라이언트 대화는 운영자가 청구하는 유물을 생산하기 때문입니다. 개념은 두 번째 두뇌로 작용합니다. 과거의 프로젝트가 현재 프로젝트의 가장 좋은 입력이기 때문에. Perplexity Pro를 매달 20 달러로 추가하십시오. 적절한 인용으로 클라이언트 배달품을 생산하는 연구에 대한 연구. Make.com는 운영자가 8명 이상의 클라이언트를 가질 때까지 기다릴 수 있습니다. 자동화 과잉 비용은 그 문턱 아래에는 가치가 없습니다. 초기 단계에 총 월간: 약 60~80 달러. 레이어는 다른 제품 층입니다. 다른 제품 층으로 인해 방해가 발생하지 않습니다. 뇌 흐름이 확고하게 설정되지 않은 경우, 자동화 L이 지속적으로 작동하지 않습니다.

세 번째 변종은 소규모 팀과 함께 에이전시 소유자입니다. 도구가 이제 좌석으로 배포되기 때문에 구조가 바뀌고 있습니다. 개인 구조는 여전히 원장에게 적용되지만 팀에는 공유 계층이 필요합니다. 개념은 좌석당 10달러에 팀 계획으로 변합니다. 그라놀라 팀 계층은 요약들을 공유 데이터베이스에 내놓기 때문에 메이크.컴 프로는 기본적으로이 필요한 단계입니다. 왜냐하면 자동화는 팀 크기와 직선적으로 확장되는 조정 오버헤드를 제거하기 때문입니다. 공유 AI 구독을 추가하십시오. ChatGPT 팀의 좌석에 30달러 또는 클로드 팀의 좌석에 30달러에 따라 작업 모델이 중심을 두고 있습니다. 대부분의 에이전시들은 하나를 선택하고 표준화합니다. 노션과 통합된 프로젝트 관리 도구를 통합하거나 대체합니다. 많은 에이전시들은 이 단계에서 선형 또는 아사나로 이동합니다. 개인 에이전시의 경우: 대략 5명에서 4명까지 월간 추가됩니다.

크로스-스테이크 비교를 통해 운영자가 적절한 행을 선택할 수 있습니다. 솔로 창업자, 뇌 더 자동화가 레버리지입니다. 콘텐츠 크리에이터, 뇌 더 출력자, 뇌 더 저장자, 컨설턴트, 뇌 더 저장자, 레버리지입니다. 에이전시, 각 계층이 중요하며, 공유 도구가 위에 있습니다. 네 가지 모두에서 공유된 발견, 뇌 계층은 일정입니다. 역할이 무엇이든, 운영자는 AI로 더 나은 사고방식을 지불하고 있습니다. 다른 모든 것이 그것을 증폭합니다. 운영자가 어느 행이 적용되는지 확실하지 않으면, 기본이므로 솔로 창업자입니다. 이 사례 파일의 대부분의 독자들은 거기에 있거나 이동합니다. 역할 변수 스프레드시트는 케이스 파일 인트팩에 있습니다. 네 개의 역할에 대한 네 개의 열, 각 계층에 대한 열, 권장된 도구와 월간 비용으로.

운영자의 실수와 대상인구의 관찰에 의해 기록된 세 가지 수익화 방지 패턴: 첫째, 고객을 확보하기 전에 도구를 구입하는 것. 운영자가 가입한 9개 이상의 비용을 지불하기 전에 매달 1,000달러를 달성하는 것은 물론이고 수익이 없습니다. 둘째, 출시일 최신 모델에 가입하는 것이 좋습니다. 새로운 출시마다 하이프 콘텐츠를 생성합니다. 2주 동안 기다립니다. 모델이 실제 사용에 걸맞는 것을 확인합니다. 그 다음 결정합니다. 대부분의 새로운 출시는 사이드그레드로 등록됩니다. 셋째, 생산성 증가를 라이선스로 사용하여 동일한 작업에 대해 더 많은 비용을 지불하기보다는 더 많은 작업을 받아들이는 것이 좋습니다. 올바른 것은: 운영자가 더 나은 수익을 내고 더 신중한 결과를 창출하고 있기 때문에 시간을 유지하거나 줄이고 가격을 올리는 것입니다. 시간 절약이 보호되는 경우에만 전자 메일을 증발시킵니다.

전체 수익 단계 아키텍처 분단은 스프레드시트, 운영자의 줄, 그들의 단계, 권장 도구, 수학으로 된 케이스 파일 인트레팩트 패키지입니다. 다섯 개의 층, 그리고 수익화, 즉 여섯 개의 층입니다. 일곱 번째와 마지막 층은 운영자가 가장 조심스럽게 생각하는 것입니다. 자율성. AI는 운영자의 존재 없이 작업을 수행합니다. 오늘날 자율적인 AI로 마케팅되는 대부분의 것들이 과장되어 있다고 등록되지만 일부 실제로 작동합니다.

9장.자율성 계층. 인공지능 에이전트. 이 용어는 자주 남용되기 때문에 신중한 정의가 필요합니다. 인공지능 에이전트란 모든 단계에서 운영자가 실행되지 않고 실행되는 시스템입니다. 상태를 관찰하고, 무엇을 해야할지 결정하고, 조치를 취하고, 새로운 상태를 관찰하고, 다시 결정합니다. 순환, 단 하나의 응답이 아닙니다. 오늘날 시장에 출시되는 대부분의 이른바 에이전트들은 하나의 AI 호출이 내장되어 있는 작업 흐름입니다. 같은 건축 범주가 아닙니다. 실제 에이전트들은 미리 스크립트되지 않은 상황을 처리합니다. 작업 흐름은 제작자가 예측한 것을 처리합니다. Quarantine 프로토콜 사례 파일에서 기록된 것처럼, "디모 에이전트"와 "생산 에이전트, 90일 동안 부재 없이 실행되는" 사이의 격차는 현재 역량 천장에 남아 있습니다. 실제 에이전트 관리자는 자신의 파일에서 무엇을 수행하고 있으며, 약 30%의 프로젝트 문서를 실행하고, 그것을 수행 할 수 없습니다.

운영자의 프로젝트 관리 에이전트. 아키텍처: 매일 아침 7시에 실행되는 Make.com 시나리오. 모든 활성 프로젝트를 Notion에서 끌어내립니다. 각 프로젝트의 경우 프로젝트의 현재 상태, 마지막 업데이트, 계획된 미적, 마지막 활동 이후의 날들을 클로드에게 전송합니다. 클로드는 프로젝트의 프로젝트 관리 스타일을 문서화하는 시스템 프롬프트와 함께 3가지 사항을 반환합니다. 프로젝트별로: 상태 평가, 제안된 다음 행동, 신뢰 점수. 시나리오는 해당 출력을 가져다가 운영자에게 Slack 상기서를 자동으로 생성하고, 클라이언트 체크인 메일을 드래프트하거나, "착착"를 표시한 프로젝트를 개별 채널로 검토하기 위해 확장합니다. 전체 루프는 90 초에 실행됩니다.

에이전트가 할 수 없는 것은 실제로 결정할 수 없습니다. 신뢰성 점수를 가진 행동을 추천할 수 있지만, 운영자는 주변을 떠나기 전에 모든 출력을 호출합니다. 운영자는 작성된 체크인 이메일을 자동으로 전송하도록 허용한다면, 약 10명 중 1명은 운영자가 당황하게 될 방식, 잘못된 음색, 놓친 사이드바 대화 맥락, 예쁜 때 필요한 것으로 등록합니다. 에이전트는 배열 도구가 아니라 대체입니다. 또한 조작자의 놓친 이메일 또는 노션 글자를 뉘앙스 위해 읽어야 할 모든 것을 처리할 수 없습니다. 구조화된 데이터를 볼 수 있습니다, 그 배경이 아닙니다. 클라이언트가 프로젝트 메모에서 운영자가 언급한 회의에서 미묘한 것을 신호 할 때, 에이전트는 뉘앙스를 표시하고 잘못된 조치를 권장합니다. 출력에 대한 검토 단계는 이러한 이유로 존재한다. 주니어 대체: 30 퍼센트. 시니어: 이 PM를 교체할 때, 자신의 PM를 100%에 대해 구성합니다.

PM 에이전트를 움직이는 시스템 스키마의 워크 툴을 통해 PM 에이전트를 구동합니다. 왜냐하면 프롬프트는 에이전트이기 때문입니다. 그것은 역할로 시작합니다: "당신은 여러 클라이언트 참여를 실행하는 단독 설립자의 프로젝트 분류 보조자입니다. 당신의 일은 프로젝트 상태를 평가하고 다음 작업을 추천하는 것입니다". 그런 다음 컨텍스트: 설립자의 작업 스타일이 무엇인지, 응답 시간 기대, 클라이언트 통신 초안이 전송 전에 검토되어야 할 규칙입니다. 그 다음 출력 스케마: 프로젝트 당 필요한 세 개의 필드, 상태 평가가 네 가지 범주 중 하나로서, 다음 행동으로 제안 된 행동으로 verb 더 객체, 신뢰 점수는 1에서 10까지. 그 다음 경계는: 에이전트가 무엇을 확장해야 하는 것이 아니라, 인간 검토를 위해 어떤 미묘한 신호가, 언제 아무것도하지 않는 것이 좋습니다. 강제한 행동보다 더 나쁜 행동은 없습니다. 전체적인 명령은 약 600 단어입니다.

운영자가 계획할 수 있도록 에이전트에게 정직한 비용 분할 시간: prompt 반복과 Make.com 시나리오 조립을 포함한 약 6시간 정도. 그 대부분은 prompt 반복이었고, 오케스트레이션이 아니었다. run cost: 에이전트가 하루에 12개의 활성 프로젝트마다 클로드에게 전화를 걸었다. 12개의 활성 프로젝트에서 하루 평균 12개의 API 호출, 대략 3백 60개의 호출이 발생했다. 현재 클로드 API 가격에 달하는 월 비용은: API 수수료와 Make.com 프로 가입이 포함된 약 8달러 이하입니다. 운영자가 이미 다른 시나리오에 보유한 총 지속적인 비용은: 약 10달러에 달한다. 에이전트에게 달적으로 약 45분씩, 일주일에 5일씩, 합리적인 시간당률로, 수 백 달러의 수월적 시간 수원됩니다. ROI는 매우 유리한 수학이기 때문에 유저하다.

운영자가 다음으로 구축하는 것은 템플릿을 제공하면 된다. 에이전트 2번, 클라이언트 커뮤니케이션 어시스턴트. 3일 동안 응답을 받지 않은 모든 클라이언트 스레드에서 운영자의 이메일과 노션을 관찰한다. 원래 스레드에는 열린 질문이 포함되어 있다면, 에이전트는 질문에 대한 후속안을 작성하고 프로젝트의 노션 항목에서 관련 컨텍스트를 끌어내며, 해당 드래프트를 검토하기 위해 운영자의 인박스에 줄을 잇는다. 동일한 검토 단계 원칙으로, 에이전트는 결코 보내지 않으며, 드래프트만 만듭니다. 상태: 약 60% 완료, 여러 참가자를 포함하는 파싱 스레드 주위에 가장자리에 차단됩니다. 운영자는 시스템과 Make.com 블루프린트를 스무드일 일정으로 실행할 때 추적 파일로 게시합니다.

만약 운영자가 이러한 종류의 에이전트를 구축하고 싶다면, 마케팅이 제안하는 것보다 건축이 더 간단합니다. 네 개의 조각이 필요합니다. 첫째, 상태의 원천이 필요합니다. 운영자에게는 노션입니다. 독자에게는 에이전트가 관찰하는 엔티티를 포함하고 있는 것이 무엇이든 간에. 둘째, 추론 능력을 가진 모델입니다. 클로드는 장기적인 맥락 관리가 있기 때문에 잘 작동합니다. GPT-4도 작동합니다. 셋째, Make.com 또는 유사한 오케스트레이션으로 루프를 일시에 실행합니다. 넷째, 인간 검토 단계를 포함하는 출력 목적지. 네 가지 모두 구축하십시오. 인간 단계가 항상 참여되어 일주일 동안 실행하십시오. 안정적으로 수행하는 범주들의 검토 문턱을 점차 줄여주십시오. 자동 동작을 믿지 마십시오. 에이전트가 해당 범주에 30 번 연속으로 관찰 될 때까지 자동으로 작동하지 마십시오. 관리에 대한 청사본 스타일은 시스템에서 수정된 PM 파일로 구성된 프로젝트 파일로 구성된 경우에 해당됩니다.

정직하게 자율성 계층의 현재 상태를 생각해보세요. 대부분의 자율적인 인공지능 마케팅은 오늘날 과장된 것으로 기록되고 있으며, 에이전트 데모의 절반은 추가 단계의 작업 흐름이며, 실제로 루프하고 결정하는 것은 좁고 부서지기 쉬운 것입니다. 기술은 현실이지만, "디모 에이전트"와 "제작 에이전트" 사이의 격차는 매우 크다. 그 말은, 궤도는 현실입니다. 모델은 여러 단계의 추론을 통해 계속 개선되고 있습니다. 오케스트레이션 도구는 점점 더 쉬워지고 있습니다. 2027년까지 2 년 지평은 의미있는 다른 것으로 보입니다. 감독 없이 전체 유형의 작업을 처리하는 에이전트들이 다가오고 있으며, 그것들을 처리하는 시스템의 계층은 현재의 계층이 제한되어 있다면 기술 구축에 가치가 있습니다. 현재 운영자는 2026 년 동안 하나의 에이전트를 운영하는 것이 더 중요하기 때문에, 인공지능은 양쪽에서 더 중요한 것이 아닙니다.

PM 에이전트 플루프린은 케이스 파일 유물 패키지입니다. 7층 문서화되어 있습니다. 입구. 뇌. 저장. 출구. 자동화. 자율화. 자율성. 전체 운영 체제. 한 장이 남아있다. 12 개월이 지나고 있습니다. 운영자가 무엇을 포기하고 있는지. 운영자가 무엇을 유지했는지. 다음으로 무엇을 할 것인가. 정직한 추후보. 10 장.

10장 후속 12개월 후, 숫자는 처음, 사업자는 연간 약 53개의 인공지능 도구를 테스트했다. 현재는 7개를 지불한다. 총 월 가입 비용은: Notion AI, Claude Pro, ChatGPT Plus, Granola free, Perplexity Pro, Make.com Pro, Gamma Pro 등 총 130달러, 연간 약 38개의 Make.com 시나리오를 제작했다. 11개는 여전히 활성화되어 있다. 나머지 27개는 더 나은 버전으로 대체되었고, 새로운 도구 기능으로 구제되었거나, 사업자가 더 이상 가지고 있지 않은 문제들에 대한 제작되었습니다. 연간 약 40시간 동안 건축을 구축했습니다. 모든 dead-end을 포함해. 시간 회복: 약 15시간에서 17시간에 걸쳐 일주일에 약 700시간에 걸쳐, 4개월의 작업으로 돌아왔습니다.

운영자가 포기한 다섯 가지 도구입니다. 첫째, Jasper, 운영자가 월당 49달러를 지불하는 인공지능 작성 도구입니다. 완전히 클로드에 의해 대체되었습니다. Jasper의 템플릿은 약자 모델에 대한 똑똑한 포장재였습니다. 그리고 기본 모델이 개선되면 포장지가 문제가 되지 않습니다. 둘째, Otter, 두 번째, 제2장에서 문서화된 그라놀로로 대체되었습니다. 세 번째, Zapier, 시각적인 캔버스와 가격에 대한 Make.com로 대체되었습니다. 넷째, 운영자가 약속한 독립성과 배송된 작업 흐름을 보장하는 세 가지 다른 "AI 에이전트" 도구를 사용하지 않습니다. 그 중 두 가지에 환불되었습니다. 다섯 번째, 사용자 지정 Notion 기반 CRM 운영자가 올해 초에 15 시간을 쏟아부었습니다.이보다 간단한 데이터베이스 구조로 통합된 것으로 나타났습니다.

운영자가 보유한 도구들: 그라노라, 채트GPT 플러스, 클로드 프로, 노션 플러스 노션 AI, 퍼플렉시티 프로, 메이크닷컴 프로, 감마. 그것이 건축입니다. 각각의 구조는 살아남았는데 다른 사람들이 할 수 없는 일을 하기 때문에, 각각의 구조는 주어진 주 동안 월간 비용을 여러 번 더 많이 벌 수 있습니다. 만약 운영자가 두 가지를 떨어뜨려야 한다면, 가마는 먼저 시각적 결과물이 작업의 가장 작은 부분이기 때문에, 그리고 퍼플렉시티는 두 번째로 클로드가 웹 검색으로 연구 필요의 여덟십 퍼센트를 차지하기 때문에 두 번째입니다. 비 협상 가능한 요소는 스택의 바닥에 위치하고 있습니다. 그라노라, 채트GPT, 클로드, 노션, 메이크닷컴. 그 다섯 가지는 시스템입니다. 나머지 두 개는 편리성입니다.

더 어려운 질문은, 시간 수학뿐만 아니라, 사업자의 실제 업무에 대해 무엇이 변화했는지입니다. 세 가지 정직한 변화는 있습니다. 첫째, 사업자는 더 어려운 프로젝트를 수행합니다. 시스템으로, 사업자가 시도하려는 작업은 시스템이 한 년 전보다 더 크습니다. 왜냐하면 사업자는 도구가 운영 과제를 처리 할 수 있음을 알고 있기 때문입니다. 둘째, 사업자는 한 가지 일에 뒤쳐질 것을 덜 두려워합니다. 시스템은 물건을 잡습니다. 시스템은 물건을 표면에 내립니다. 시스템은 물건을 드래프트합니다. 작은 사업을 운영하는 인지 부하는 의미있게 감소합니다. 셋째, 사업자는 더 많이 생각합니다. 단순히 더 많은 것을 생산하지 않습니다. 주어진 시간은 모든 것이 추가 작업에 가지 않습니다. 일부는 실제로 무엇을 구축해야하는지 생각하기 위해 사용됩니다. 이는 항상 운영자가 가장 보호받는 작업의 부분이었습니다. 시스템은 사업자를 더 빨리 생각하도록 만들지 않았습니다. 그것은 생각하기에 공간을 만들었습니다.

예측 장. 세 가지 부분문제, 무엇이 구제되고, 무엇이 테이블 스테이크가 되고, 운영자가 내년 무엇을 할 것인가. 첫째, 구제. 2027년 말까지, 오늘날 존재하는 도구의 세 가지 유형은 사라졌습니다. 일용 AI 작성 보조인 Jasper. 그들은 이미 모델 접근을 직접적으로 잃고, 그 추세가 가속화됩니다. 일반 "AI 에이전트" 도구가 마케팅으로 하나 또는 두 가지 인문서를 포장하고, 품질 바닥이 계속 상승하고, 이러한 도구들은 해협이 없습니다. 대부분의 현재 채팅봇 인터페이스, 채팅-with-AI 은 더 환경적이고 지속적인 것으로 대체됩니다. 세 가지 구제 범주에서 모두 모델 약점에 대한 제품 팩이었습니다. 모델 약점 제안은 사라지고, 팩은 판매 할 것이 없습니다. 이 모델의 가치를 적용하면 이제 더 쉽게 사용할 수 있습니다. "이러블러"를 사용할 때 우리는 더 쉽게 "이러블러"를 사용할 수 있습니다.

2027년 말까지 모든 생산성 도구가 AI 검색과 AI 생성기를 내장하고 있습니다. 첫째, 오늘날 모든 생산성 도구가 철자 검사를 가지고 있는 것처럼, 모든 생산성 도구가 내장되어 있습니다. 기존 도구와 연결되지 않는 독립 AI 검색 도구는 주요 도구가 아니라 틈새 카테고리가됩니다. 둘째, 모든 사업자는 최소한 하나의 실행 에이전트를 가지고 있습니다. 간단한 하나라도 있습니다. 구축의 장벽은 거의 없어지지 않는 것이 이상입니다. 셋째, AI 도구는 당신이 그것을 항상 업로드하지 않고 맥락을 알고 있습니다. 저장 계층은 MCP를 통해, 네이티브 통합을 통해 또는 모든 AI 도구가 가입하는 개인 지식 계층을 통해 도구들 간에 상호 작용 할 수 있습니다. 개인 지식 문제는 프로토콜 수준에서 해결됩니다. 그런 일이 발생하면, AI 도구 전환의 마찰은 경쟁력에서 제로로 떨어지고, 모든 프로젝트 운영자 및 파일로 인해 더 많은 마찰이 발생합니다.

운영자가 내년 내 내로 하는 베팅은 도구 가입을 증가시키지 않습니다. 에이전트 수를 증가시키고 사용자 정의 작업 흐름 깊이를 높이는 것입니다. 2027년 레버리는 도구가 더 나은 도구에서 나오지 않을 것입니다. 왜냐하면 도구가 용량으로 konverge 하기 때문입니다. 레버리는 운영자가 자신의 지식 계층을 얼마나 잘 구축했는지, 얼마나 많은 에이전트를 실행하고 있는지, 그리고 그들의 작업 흐름이 얼마나 엄격하게 이러한 에이전트의 출력을 행동으로 옮기는지에 달려 있습니다. 번역, 도구에 투자하십시오. 건축은 도구가 아닙니다. 건축은 복합입니다. 특정 도구는 모델 발매 속도와 함께 저하됩니다. 이 케이스 파일에서 문서화된 일곱 계층 프레임워크는 운영자가 현재 사용되는 개별 도구를 상장하는 것에 베팅하는 것입니다. 2027년 독자가 이 케이스 파일로 돌아갈 때, 특정 도구는 절반이 될 것입니다.

운영자가 어떤 특정 도구를 상대로 12개월의 테스트에서 얻은 다섯 가지 규칙은 운영자가 어떤 특정 도구를 상속할 것으로 예상합니다. 규칙 1은 아래에서 구성합니다. 자동화하기 전에 입력, 뇌, 저장소를 안정시킵니다. 규칙 2은 작업에 따라 선택하십시오. 브랜드에 따라 선택하지 않습니다. 특정 작업 변경에 대한 최선의 도구는 작업 분류학이 유지됩니다. 규칙 3은 모델 레이어보다 더 많은 저장 계층에 투자합니다. 지식 화합물, 모델이 부가가치됩니다. 규칙 4은 모든 에이전트가 다른 것이 증명 될 때까지 인적 검토가 필요합니다. 연속적인 올바른 의사결정 30개로 인해 에이전트의 비용은 비대칭입니다. 규칙 5은 당신이 절약하는 시간을 보호하십시오. 시스템의 전체 포인트는 더 많은 생각의 여지가 있습니다. 시간 절약이 더 실행으로 변하면, 당신은 당신의 작업을 최적화하고 저하하합니다. 이 다섯 가지 규칙은 특정 도구로 유지됩니다. 이 모든 경우에 한 operator이 변경됩니다. 이 모든 경우에 한 번 기억하십시오. 이 파일은 공정한 거래입니다.

구조가 문서화되어 있습니다. 일곱 층이 지도화되어 있습니다. 13 개의 유물들은 케이스 파일 설명에 연결되어 있습니다. 전체 운영 체제, 역할 변수 매트릭스, PM 에이전트 시스템 프롬프트, 열두 Make.com 플루프링, 노션 스키마, 일 년 로그, 2027 예측 추적기, 다섯 가지 시간없는 규칙, 모두 문서화되어 있습니다. 운영자의 구성은 계속 작동합니다. 일곱 층에 문서화 된 저장 표면은 판매자들에 의해 변경되지 않았습니다. 이 글이 작성되는 시점에서 구조가 실행되고 있습니다. 일부에서는 AI 에이전트에서 해당 인박스가 읽혀지고 있습니다. 운영자가 배포한 이후 검토하지 않은 에이전트에서 검색됩니다. 일부에서는 노션 쿼리가 운영자가 잊은 인용을 표시하고 있으며, 그 결과물 포괄은 참가자가 동일한 저장 창을 사용하지 않는 채로 회수합니다. 같은 종류의 저장 화면은 사용되지 않습니다.