0.0
O sujeito trabalhou 55 semanas de horas, executando um
3.2
pequena operação por si mesmo há 12 meses.
5.9
Hoje, a mesma produção está sendo produzida em.
8.839
38 horas.
10.0
O delta semanal de 17 horas é o título
12.759
Encontrar. encontrar.
13.56
A arquitetura que permitiu o delta é a
16.1
O processo de caso.
16.94
Todas as ferramentas.
18.0
Todos os prontos.
19.059
Cada fluxo de trabalho.
20.12
Cada superfície de retenção.
21.839
72 minutos de evidências documentadas.
24.399
No final deste processo, o processo será concluído.
26.12
O mapa de arquitetura do operador está em suas mãos,
28.42
E também a questão de saber se você está
30.12
Quero que seja no seu.
32.759
A maioria dos conteúdos de produtividade da IA distribui uma lista de
36.28
Ferramentas. Ferramentas.
36.979
As listas são insuficientes.
38.719
Eles não documentam a ordem de dependência, o que?
41.6
Depende do que, ou do que pular quando
43.759
começando.
44.439
Arquitetura é suficiente.
46.359
O sistema documentado neste arquivo de caso tem
49.179
Cinco camadas centrais.
50.5
Entrada, cérebro, armazenamento, saída, automação, mais dois amplificadores
54.979
camadas.
55.659
A maioria dos analistas nunca documenta.
57.82
Monitório.
58.42
Monetarização, onde a IA se converte em receita, e autonomia,
61.78
AI onde funciona sem a presença do operador.
64.06
A hipótese da floresta escura foi rastreada através da anterior
67.299
Aqui aplica-se zero arquivos de caso com um fragmento.
70.04
novo vetor.
70.7
O operador oferece voluntariamente a informação.
72.939
Criticamente, a maioria dos operadores fica drogada.
76.73
O que esse processo documenta.
78.84
As ferramentas reais pelas quais o operador paga.
81.95
As instruções em uso diário.
83.68
Os fluxos de trabalho construídos.
85.34
Os fracassos que custam tempo e capital.
88.42
não documenta previsões especulativas sobre a trajetória da IA,
92.28
Revisões sem fôlego de cada modelo
94.2
libertação, recomendações de ferramentas, o operador não
98.06
realmente usam, cada ferramenta é nomeada,
100.64
Cada custo mensal é registrado, as partes que
103.64
Os testes que não sobreviveram são incluídos como evidências.
106.56
O sujeito tem relações de afiliados com três dos
109.48
Ferramentas documentadas.
110.56
Esses são os relacionamentos
112.12
Marcado no ponto em que cada ferramenta é referenciada.
114.64
As ferramentas restantes recebem menção padrão.
116.859
sem acoplamento comercial.
120.219
As cinco camadas de núcleo documentadas em 60 segundos
123.76
para orientação
124.439
Antes do mergulho profundo.
126.079
Entrada, onde a informação entra no perímetro do operador, reuniões,
130.28
pesquisas, conversas, correspondência.
132.879
Cérebro, onde ocorre o pensamento, raciocínio longo contexto,
136.56
geração de formulários curtos, suporte à decisão.
139.28
Armazenamento, onde tudo deve permanecer disponível,
142.139
Uma superfície de conhecimento estruturada, não uma pasta de informações.
144.939
Arquivos.
145.8
O resultado, onde a informação entra no perímetro do operador, reuniões,
146.84
pesquisas, conversas,
146.84
O trabalho deixa o perímetro.
148.36
Documentos, apresentações, mensagens, entregas.
151.819
A automação, o conectivo
153.259
tecido que permite que as quatro camadas inferiores de tecido
155.319
Operar sem o operador transportando pacotes
157.56
Entre eles.
158.5
Acima de estes, sentam-se duas camadas de amplificadores.
161.319
Monetarização, onde o fracasso dominante
165.379
modo observado em toda a população do assunto.
168.52
Os operadores iniciam a arquitetura no local.
170.639
camada de automação porque o marketing a posiciona como
173.24
avançado. avançado.
173.919
Eles registam contas no Zapier ou.
176.159
Faça.com.
176.819
A camada de automação do operador é a mais importante
176.819
parte da camada de automação.
176.819
Eles registram os dados em Zapier ou Make.
177.159
.com e tentar automatizar antes de terem conseguido.
178.86
estabilizado
179.24
Entrada, cérebro ou armazenamento.
181.18
O resultado, documentado em dezenas de pós-incidentes
184.24
avaliações, ruído automatizado.
186.199
Os operadores são solicitados a escrever melhores pedidos antes de.
188.52
Eles têm uma superfície de conhecimento para a IA
190.18
para tirar de.
191.099
Eles registram três novas ferramentas antes de esgotar o sistema.
193.939
Primeiro. Primeiro.
194.439
A sequência correta,
195.78
derivados da auditoria, de baixo para cima.
197.979
A entrada primeiro.
199.159
Então, um ou dois instrumentos cerebrais que realmente
201.34
Receba o que você quer.
201.599
Usado.
202.219
Então armazenamento para que os artefatos não desapareçam.
204.84
Só então a saída.
207.699
Protocolo de navegação de arquivos de caso.
210.439
Os capítulos são marcados com o tempo.
212.46
Os operadores que se preocupam apenas com
214.379
A infraestrutura de captura de reuniões pode passar ao capítulo dois.
217.639
Operadores na fase de automação, capítulo
220.139
Sete. Sete.
221.08
Operadores que buscam o ano um retrospectiva, capítulo dez.
224.939
Para operadores que começam a partir de arquitetura
227.099
no seu ponto de partida, recomenda-se uma revisão sequencial.
230.36
Cada capítulo é enviado com um artefato de evidências para download,
234.039
Um modelo, um plano, um sistema de instruções.
236.819
O pacote completo de artefatos está ligado no link
239.599
Descrição do arquivo de caso.
240.86
Não é necessário um portal de e-mail.
243.039
O mapa completo de arquitetura é o artefato final
245.599
liberado no capítulo dez.
247.139
Então, mesmo que apenas o capítulo final seja
249.46
revisado.
251.6
Um ritmo de orientação adicional antes do capítulo dois.
254.819
No final deste processo, o processo será concluído.
256.879
O operador tem três entregas.
258.6
Um, o mapa completo de arquitetura de como a construção foi feita.
261.319
Sete camadas integram-se, o suficiente para diagnosticar qual camada
264.519
está faltando em sua própria configuração.
266.819
Dois, uma recomendação específica de ferramentas por papel, com.
270.22
A razão documentada pela qual sobreviveu, de doze meses de vida.
272.86
testes e quais alternativas superou.
275.5
Três, um pacote de download com os artefatos, modelos,
279.98
Planejamentos, instruções de sistema.
282.699
As instruções em uso ativo.
284.72
O download está no link no
286.759
Descrição do arquivo de caso sem fricção de consentimento.
289.3
Nada Nada
289.939
Neste caso, o arquivo está bloqueado conteúdo livre
292.079
que solicita compra em downstream.
295.46
Capítulo dois.
296.819
Layer de entrada, Par 1, Meeting Capture
299.42
Para um operador que executa mais de três reuniões
301.98
Por semana,
302.8
A perda de informação entre reuniões é a produtividade dominante
305.819
impostos. impostos.
306.8
As decisões degradam.
308.199
Os itens de ação deslizam.
309.899
O contexto morre.
311.1
A reparação não é melhor que a tomada de notas por humanos.
313.42
Esse limite de capacidade foi alcançado em 2010.
316.06
A reparação está delegando a captura para a IA que
318.819
Ele registra tudo e retorna um artefato estruturado.
321.72
O mercado atualmente tem quatro
323.339
jogadores sérios, Granola, Otter, Fireflies e Read.ai.
327.68
Cada ferramenta foi operada por duas semanas,
330.04
Quatro reuniões por dia em média, 56 reuniões por dia.
333.319
Ferramenta. Ferramenta.
333.759
As mesmas reuniões, o mesmo contexto.
335.74
Como documentado na Phantom Voice,
339.56
Granola.
340.36
O que foi mantido no final
342.339
do período de teste.
343.24
O granola opera de forma diferente
344.879
dos outros três no conjunto de testes.
346.639
Não transcreve literalmente.
348.699
Ele observa o operador
350.199
Notas durante a chamada e no momento da conclusão retornam
352.86
A a
353.18
estrutura.
353.319
O Granola funciona de forma diferente dos outros três em
353.319
o conjunto de testes.
353.319
Não é assim
353.319
estrutura.
353.579
O Granola funciona de forma diferente dos outros três em
356.579
o conjunto de testes.
356.579
É o que eu faço.
356.74
A estrutura é o valor, não o produto bruto.
362.459
transcrição.
363.3
O mecanismo por trás do valor,
365.079
Uma chamada de 45 minutos gera aproximadamente 6.000.
368.24
palavras de transcrição.
369.54
Ponto importante a notar.
369.839
Há uma regra de 5 minutos para cada.
369.839
Cant com a vírgula até que, por exemplo,,
369.839
Nenhum operador relega 6.000 palavras.
372.18
Eles relembram um resumo estruturado de uma página.
374.56
3. 3.
374.86
Os seguintes resultados assistidos serão coletados
376.699
para o trabalho da porção em preparação.
383.319
Otter.
383.86
O veterano do segmento.
385.8
O mandato mais longo.
386.939
A maior base de clientes empresariais.
389.06
A maioria dos operadores de familiaridade.
390.819
A força medida de uma ratazana é a precisão da transcrição, documentada como.
394.939
Aos outros três em áudio difícil superior
397.18
condições.
398.06
A conclusão secundária da auditoria, o que a Onça faz com
401.24
essa precisão.
402.18
A saída padrão é um alto-falante literal rotulado.
404.74
Transcrição mais um resumo de IA que diz como
407.72
Se produzido por um estagiário que não o fez
409.6
compareça à reunião.
410.3
Os resumos registram-se como vago.
412.319
Os itens de ação frequentemente etiquetarão erroneamente a propriedade.
414.939
A otimização da interface é para uso legal do descobridor
417.72
casos de velocidade do operador em vez de casos de velocidade do operador.
420.42
Classificação para casos de uso de transcrição verbatim, jornalismo, jurídico,
424.899
Otter, Fireflies.
428.28
Onde Granola ganha na qualidade de produção e Otter
431.06
Ganha na amplitude de integração, conexão nativa para 40.
433.86
Além disso, as ferramentas incluem os principais CRMs e projetos
436.939
Superfícies de gerenciamento.
438.18
Se os operadores se reunirem com resultados.
440.3
Deve aterrar diretamente na Salesforce ou no HubSpot, Fireflies
443.639
O propósito é construído para esse caminho.
445.879
O trade off documentado na reunião de auditoria
448.42
Os resumos em si classificaram-se como mediocres, organizados, mas genéricos.
452.639
A saída é preenchida como modelo preenchido em vez de.
455.319
A síntese derivada.
456.769
O raciocínio da auditoria para a falha da retenção.
459.199
Os sumários superiores de Granola combinados com o desencadeamento manual de CRM
463.12
O capítulo sete do make.com produziu um nível mais elevado.
466.259
Artefato de qualidade do que as Fadas de Fogo integrado.
470.74
Read.ai.
472.319
O recém-chegado com uma tese invertida.
474.959
Read.ai não optimiza resumos.
478.5
Ele marca as reuniões, o engajamento, o sentimento, as proporções de tempo de conversa,
482.139
Quem dominou, quem foi interrompido.
483.98
A tese do produto, as reuniões em si são o problema
486.939
Os dados devem conduzir a menos reuniões melhores.
489.62
A auditoria foi escéptica e saiu com a conclusão de que não havia nada a ver com a auditoria.
492.56
um determinado valor.
494.42
A carta de pontuação do post-reunião surgiu com a dominação do tempo de conversa
497.54
O operador de três chamadas de vendas em
500.079
uma fila.
500.279
O operador não tinha percebido isso até ler
503.139
Os dados do .ai expuseram-no.
505.16
Útil sinal de auto-correção.
507.019
O modo de falha de retenção.
508.56
Os resumos das reuniões permaneceram mais fracos do que os de granola e granola.
511.24
Não são necessários cartões de pontuação.
514.24
A matriz de veredicto.
515.799
Para 90% da população sujeita, solo
518.919
fundadores, equipes pequenas, qualquer pessoa correndo de quatro a dez
522.259
Semanalmente e exigindo melhores resumos das reuniões.
524.899
Granola.
525.7
Para jornalismo, trabalho legal ou qualquer outro papel que exija
528.879
transcrições verbatim.
530.259
Como a otter artefato primário.
532.22
Para equipes de vendas que operam dentro de uma CRM, as focas são:
535.679
onde as poupanças de atrito de integração podem superar as de integração.
538.5
perda de qualidade de resumo.
539.799
Para operadores que suspeitam de dominância em reuniões.
542.86
Leia.ai por um mês e depois cancele.
545.98
A classificação errada mais comum observada na auditoria.
549.039
Os operadores selecionam a ferramenta de reunião com o maior volume
551.5
Em vez de o marketing que corresponde ao seu marketing.
553.5
Trabalho real.
554.379
O custo de classificação errada excede o.
558.0
A árvore de decisão de ferramentas de reunião.
560.2
O.
560.24
A árvore de decisão da ferramenta de reunião está no.
560.86
O arquivo de arquivo artefato pack como um diagrama de caso para download
563.919
juntamente com o registro completo de teste de duas semanas
566.679
com todas as 56 reuniões por ferramenta categorizadas por
570.0
precisão, qualidade da estrutura e métricas de tempo economizadas.
573.399
Isso documenta metade da camada de entrada.
575.919
O restante da contribuição é pesquisa.
578.1
O protocolo para introduzir informações no sistema de operação do operador.
581.1
Perímetro de reuniões externas, concorrentes, regulamentos, dados de mercado,
585.679
Qualquer coisa no desconhecido que o operador precise
587.96
saber.
588.58
Para ferramentas de pesquisa.
590.24
O mesmo tratamento de cabeça para cabeça.
591.759
80 pontos de dados em diante.
595.54
Capítulo três camada de entrada parte dois ferramentas de pesquisa.
599.679
O protocolo.
600.799
O operador requer informações que não estão atualmente em seu site.
603.86
O arquivo e o resultado devem ser de fontes precisas.
606.82
e moldados para ação.
608.139
A superfície de solução anterior.
609.799
A superfície do Google atual de solução.
611.98
Um de quatro.
612.779
Eu pesquisei a perplexidade das ferramentas.
615.139
Claude com pesquisa na web.
616.519
Gemini bate-papo GPT com modo de navegação.
619.1
Cada um.
619.779
Cada um afirma superioridade sobre o Google para síntese.
622.379
O documento de resultados da auditoria.
624.019
Não são equivalentes na prática.
625.94
Cada ferramenta foi avaliada em 20 tarefas de pesquisa.
629.12
Distribuídos em quatro tipos de tarefas.
631.419
Pesquisa de concorrentes.
632.58
Uma pesquisa regulamentar.
633.84
Aprendizagem técnica.
634.779
Dimensão do mercado.
635.84
20 tarefas.
637.1
Quatro ferramentas.
639.74
Perplexidade.
641.0
Documentado mais forte para pesquisas factuais rápidas com citação
644.519
Infraestrutura. Infraestrutura.
645.559
A interface é construída em torno da atribuição da fonte.
648.7
Todos.
649.1
Cada reivindicação liga a uma fonte verificável.
651.5
A versão pro opera em um modelo mais forte
654.259
e registra taxas de erro mais baixas em perguntas mais difíceis.
657.5
Onde a perplexidade vence na auditoria.
659.679
As tarefas de aprendizado regulamentar e técnico em que o operador
662.659
Requer uma resposta sintetizada mais as fontes originais
665.72
para citação descendente.
667.539
Onde a perplexidade perde o raciocínio profundo.
670.46
A perplexidade retorna uma síntese, mas não pensa
673.139
com o operador sobre o que a síntese implica.
676.3
Classificação.
677.32
Um Google melhor.
678.34
Não é um cérebro pensante.
679.08
A auditoria está enquadrada.
681.179
Perplexidade.
683.2
A auditoria está enquadrada.
683.639
Claude com pesquisa na web.
685.0
Documentado mais forte para tarefas de síntese.
687.6
Onde o operador não exige apenas fatos, mas também
690.84
um argumento ou recomendação coerente construído a partir deles.
694.419
Claude executa uma pesquisa na web, lê as fontes e
697.799
Escreve uma resposta que se mantém como real
700.44
raciocínio.
701.159
A distinção entre a auditoria e a perplexidade.
704.039
Perplexity retorna uma lista de fatos sintetizados com.
707.2
Fontes.
707.84
Claude retorna uma resposta a uma pergunta.
709.059
análise que chega a uma conclusão.
710.94
Para pesquisas de concorrentes e dimensionamento de mercado, onde a tecnologia é utilizada.
713.74
A pergunta é
714.299
Mais perto do que o operador deve fazer sobre isso
716.919
Isto, que é isso, Claude ganha limpo.
720.46
Trade-off, medidamente mais lento do que a perplexidade, com presente
724.1
Mas menos destaque.
727.139
Gêmeos.
727.96
A descoberta do auditório é uma boa ideia.
730.279
Gemini é incorporado ao ecossistema do Google,
732.72
O que significa que ele tem acesso a dados do sistema.
735.139
Outros não.
736.1
O Gmail do operador,
737.379
Docs, Drive, Calendário.
739.7
Quando a tarefa de pesquisa envolve a própria tarefa do operador
742.419
Dados cruzados com
743.5
A web pública, por exemplo, artigos de uma.
745.96
Em um determinado ano, mencione empresas no registro do operador.
748.6
Lista de contatos, Gemini executa operações para os outros três
752.12
ferramentas literalmente não podem.
753.899
O lado negativo.
755.179
Pesquisa web documentada, pública e pura sem nenhum tipo de pessoal
758.22
dados, dados,
758.799
O sobrepeso registra a síntese de Gemini como mais fraca do que a de Claude
762.279
e suas citações como menos confiáveis
764.259
que perplexidades.
765.36
Classificação.
766.299
Um especialista
767.039
Ferramenta que pode ser usada para identificar e identificar os
767.36
Identifique os dados que não estão disponíveis.
767.36
A ferramenta para os dados pessoais é pública
769.08
web.
770.7
Chat GPT com o modo de navegação.
773.419
A auditoria é a menor confortável para o operador.
776.639
Subpopulação
777.48
Investido no Chat GPT, já não o faz
780.799
Excel em pesquisa em relação aos outros três.
783.46
A implementação de navegação registra-se bem.
786.399
O modelo registra-se como capaz.
788.519
Mas a perplexidade supera em citações.
791.539
Claude supera-o em síntese.
793.74
A Gemini supera-o em integração de dados pessoais.
796.34
O Chat GPT Browse classifica como o generalista que
800.419
perdas para especialistas em cada eixo específico.
803.44
Onde ganha, para os operadores já profundamente envolvidos.
806.279
GPTs e não estão dispostos a registrar um quarto custom
809.039
subscrição, a capacidade de pesquisa do Chat GPT é avaliada como adequada
812.799
para a matriz de veredicto da ferramenta de pesquisa.
817.399
Pesquisa de concorrentes, Claude com web.
820.1
Pesquisa de regulação e conformidade, perplexidade pro.
823.419
Aprendizagem técnica, como API, API, API, API.
826.32
configuração, perplexidade para síntese com citações, garra para
830.679
implicação do downstream
831.46
tamanho do mercado, limpeza de garras, dados pessoais mais análise
836.519
Crossover web, Gemini, sozinho no mundo.
839.039
categoria. categoria.
839.74
Se o operador puder pagar apenas um e
842.32
O trabalho envolve decisões tomadas a partir de pesquisas,
844.759
cravados.
845.299
Se o trabalho envolver a citação de fontes e resultados,
848.539
perplexidade. Perplexidade.
849.32
Se o operador for um
850.899
Usuário do espaço de trabalho do Google com sobreposição pesada de dados pessoais,
854.12
Gémeos, com plena consciência dos dados
856.36
Acesso. Acesso.
858.12
A matriz de ferramentas de pesquisa é baixada com a reunião
861.519
Ferramentas, matriz do capítulo dois,
863.62
O mesmo artefato, duas meias da camada de entrada,
866.5
que documenta tudo o que entra no portfólio do operador.
869.399
perímetro.
870.0
Reuniões capturadas, pesquisa sintetizada, informações estão no.
874.179
A informação sozinha não faz
875.779
produzir o trabalho de saída.
876.94
A informação requer pensamento aplicado, análise, decisão,
880.899
Esboço, argumento.
882.179
Essa é a camada cerebral.
883.379
Onde a maioria dos conteúdos de produtividade da IA começa,
886.019
Este arquivo do caso chega ao capítulo quatro.
888.279
A razão pela qual fica no meio de
890.019
a arquitetura mais bem
891.019
do que o fundo.
891.919
A camada cerebral é inútil sem entradas de qualidade.
894.84
Garbage in, generic out.
896.86
Agora que as entradas de qualidade estão estabilizadas, o caso
899.679
Documentos de arquivo.
902.159
Capítulo quatro, a camada cerebral,
904.519
onde o pensamento ocorre.
905.94
A camada cerebral tem três funções distintas que
908.74
A maioria dos operadores conflate.
910.899
Raciocínio longo no contexto, geração de formas curtas e pré-história.
914.159
-contexto compilado para tarefas repetidas.
916.899
O raciocínio de longo contexto significa alimentar um modelo 15
920.399
mil palavras e pedindo-lhe para que ele apareça em padrões.
923.48
A geração de formulários curtos significa pedir a um modelo um
926.559
Pergunta rápida e receber uma frase limpa de duas frases
929.22
resposta.
930.12
Contexto pré-compilado significa construir um modelo que
933.019
já retém a identidade do operador,
935.399
estilo, e dados de referência para que a re-explicação
938.379
em cada pedido não é necessário.
940.019
Como documentado no arquivo do caso de auditoria contextual,
943.179
Três ferramentas diferentes.
945.8
Raciocínio longo no contexto, Claude.
948.12
Como documentado no arquivo do caso de auditoria contextual,
951.12
Claude ganhou o resultado
952.159
O teste de comparação de qualidade de 90 dias foi feito contra.
955.08
ChatGPT e Notion AI limpos.
957.779
A razão pela qual ganha
958.799
Para a camada cerebral especificamente, Claude mantém coerente
961.639
Pensou em longos documentos de uma maneira
963.82
Os outros dois não podem se reproduzir de forma confiável.
966.2
Um documento de 15.000 palavras, uma chamada de vendas
968.82
Transcrição,
969.62
Um comentário e um texto são todos necessários.
970.0
A camada cerebral é a única maneira de
970.0
produzir trabalho.
970.019
Um contrato, um projeto de capítulo, produz uma resposta
972.399
que permanece consistente.
974.32
O ChatGPT começa forte e forte.
976.179
perde o fio pelo parágrafo três.
978.24
O protocolo de camada cerebral.
979.919
Use Claude quando a entrada exceder.
981.879
palavras ou quando a resposta deve ser de 2.000
984.12
Mantenham-se juntos como raciocínio em várias seções.
986.899
Não use.
987.639
Claude para geração de formas curtas.
991.559
ChatGPT.
992.36
Para tarefas com menos de 500 palavras de saída, ChatGPT
995.84
é é
996.139
Medidamente mais rápido do que Claude em uso real.
998.46
Duas vezes mais rápido em leituras rápidas, e duas vezes mais rápido.
1000.0
"As fast as fast" é uma palavra usada para expressar o desejo de uma pessoa.
1000.0
reescreve.
1000.5
Três vezes mais rápido em variações de brainstorming.
1003.419
O modelo subjacente não é
1004.879
Melhor, necessariamente, mas a interface, a velocidade e a qualidade são necessárias.
1008.019
O operador de significados de integração GPT personalizado.
1010.799
O tempo de teclado com as mãos é menor.
1012.94
Para tarefas repetitivas de alto desempenho, reescrituras de e-mail,
1016.019
Slack drafts, variações de títulos, iteração de prompt, ChatGPT wins
1020.58
na velocidade.
1021.379
A armadilha a ser evitada,
1022.7
Não use ChatGPT para tarefas onde o output
1025.4
A qualidade é mais importante do que a velocidade.
1027.259
O documento de estratégia, Claude.
1028.94
15 Slack drafts, ChatGPT.
1033.24
Contexto pré-compilado a cada vez.
1036.16
D.
1036.74
Os operadores não reconhecem como uma categoria separada.
1039.779
O protocolo.
1040.94
O operador tem 10 tarefas executadas semanalmente que
1044.38
exigem o mesmo contexto a cada vez.
1046.74
Em vez de re-explicar a identidade, o papel e a identidade do operador,
1050.299
A voz e os dados de referência em cada bate-papo,
1052.859
O operador quer um modelo que já retém
1055.579
Os dados.
1056.519
A implementação do OpenAI é custom GPT.
1059.799
Documentado em detalhes no fragmento anterior zero.
1062.38
Arquivo de caso em GPS personalizado.
1064.46
A implementação antropológica é projetos em nuvem com custom.
1068.14
instruções e arquivos de conhecimento.
1069.88
Ambos funcionam.
1070.96
O navio de interface polida da Custom GPT no mundo da tecnologia.
1074.0
Loja GPT.
1075.019
Giulio.
1077.099
O padrão dominante de abuso na camada cerebral.
1080.18
Observados em toda a população de sujeitos, os operadores selecionam um.
1083.94
ferramenta e tentar executar as três
1085.98
empregos através dela.
1087.559
Os usuários de ChatGPT para o chat GPT valor único e
1088.92
uh.
1088.92
As tarefas de contexto longo em um modelo que perde
1091.839
o fio por parágrafo 3.
1093.539
Os usuários cravados esperam muito tempo para tarefas curtas.
1096.44
Os operadores de GPT personalizados ignoram a construção de um contexto reutilizável inteiramente
1100.2
e se reexplicam em cada bate-papo.
1102.839
A reparação, derivada da auditoria, reconhece a
1106.059
Três empregos são diferentes.
1107.359
Duas assinaturas.
1108.64
Duas interfaces.
1109.98
Usados para o que cada um é documentado para lidar.
1112.94
Impressão de superfície.
1113.92
Mais complexidade.
1115.359
Realidade operacional.
1116.68
Menos.
1117.14
Cada tarefa atinge a ordem apropriada.
1121.259
A regra da decisão da camada cerebral, em uma frase,
1124.359
contexto para cravados, long
1126.019
GPT, conteúdo repetido, pre
1129.779
-compilados em um GPT personalizado, ou projeto cravado.
1133.16
Que cobre 90% do trabalho da camada cerebral
1135.839
documentados na auditoria.
1137.299
Os 10% restantes são de trabalho de ponto de decisão,
1140.16
aceitação de clientes, decisões de contratação, chamadas estratégicas.
1143.779
Para isso, o operador tem uma personalização específica.
1146.4
GPT,
1147.14
Filtro de decisão, que executa decisões através de três
1150.24
Estruturas documentadas.
1151.619
O prompt literal está no caso anterior,,
1154.299
Arquivo sobre GPTs personalizados, ligado no caso
1156.98
Descrição de arquivo.
1158.0
Cerebral documentado.
1159.519
Chegam as entradas.
1160.619
Pensamento é aplicado.
1161.9
As decisões são tomadas.
1164.64
A regra da decisão de camada cerebral é de uma linha
1167.859
no artefato do mapa de arquitetura.
1169.88
A biblioteca GPT personalizada do caso anterior
1172.9
Arquivo de documentos todos os 11
1175.0
dos GPTs do operador, literalmente.
1177.119
Ambos estão na descrição do arquivo do caso.
1179.92
Em frente ao armazenamento, porque nenhum desses cérebros
1182.72
O pensamento de camada importa se o operador não puder recuperar
1185.9
A saída ocorre seis semanas depois, quando é.
1187.74
necessário.
1189.92
Capítulo 5.
1191.18
A camada de armazenamento.
1192.359
A camada mais de conteúdo de produtividade da IA não tem
1195.839
O documento e a camada que determina se o documento é
1198.299
O sistema operacional compõe ou permanece plano.
1201.059
O armazenamento não comercializa bem.
1202.98
Não há lançamentos de modelos de IA.
1204.48
Sem vídeos de demonstração.
1205.66
Não há comentários sem fôlego.
1206.759
O armazenamento é onde são encontrados resumos de reuniões, notas de pesquisa, decisões,
1210.96
Os projetos e os entregas acabadas permanecem até que sejam completados.
1213.759
necessário novamente.
1214.559
Sem armazenamento, a IA registra a produtividade como um fluxo de fantasia.
1218.079
da consciência, produzir muito, não encontrar nada mais tarde,
1221.079
Evapora-se dentro de uma semana.
1223.279
Com o armazenamento executado corretamente, cada saída é feita pelo operador.
1226.48
gera se torna uma entrada futura.
1228.579
Os compostos do sistema.
1229.98
O armazenamento correto para os fluxos de trabalho da IA é
1232.2
O fluxo de trabalho da IA não é um sistema.
1233.9
Noção sozinha carrega estrutura.
1235.72
Noção permite armazenamento.
1236.759
Noção é tratar cada pedaço de conteúdo como
1238.339
Um papel com propriedades Noção hr, Spaximator, Noção,
1242.119
Spaxin, participantes, propriedades, data, participantes, projeto, decisões, next
1247.039
Noção de AI consulta tópico, fonte, data, ações relacionadas
1250.64
projetos.
1251.48
A estrutura torna tudo mais possível depois por qualquer pessoa
1254.539
combinação de propriedades.
1255.94
Em segundo lugar, a IA busca em todo o espaço de trabalho.
1258.839
Ou um único aplicativo fechado.
1260.48
Custo, $10 por mês para um documento mais.
1262.9
Não é uma combinação confusa.
1264.019
O parágrafo que contém a resposta.
1266.099
Terceiro, o conteúdo real.
1266.759
O resto da rede do operador usa-o.
1268.759
Os clientes podem ler páginas compartilhadas sem uma conta.
1271.279
Os membros da equipe podem editar colaborativamente.
1273.14
O sistema não está preso dentro do sistema de operação do operador.
1275.259
Ou uma única cabeça
1277.22
O esquema de base de dados.
1279.059
Após 12 meses de iteração, a noção do operador foi lançada.
1282.519
O espaço de trabalho contém seis bases de dados principais.
1285.24
A conclusão da auditoria.
1286.599
Estes seis são o mínimo exigido por cada.
1289.359
Operador solo.
1290.78
Projetos, atuais e históricos, com status, cliente, datas,
1294.779
entregas.
1295.44
Reuniões, cada resumo de chamadas do Granola chega aqui
1299.019
projetos e participantes vinculados.
1301.0
Pesquisa, qualquer coisa aprendida que possa ser útil novamente,
1304.079
com tópicos e tags.
1305.92
Esboços, trabalho em andamento em qualquer entrega, com
1308.839
Cliente e status ligados.
1310.56
Decisiões, todas as decisões significativas tomadas, com raciocínio e raciocínio.
1313.88
resultado.
1314.599
Contatos, cada pessoa com quem interagiu, com a empresa e com
1317.88
data de última tocada.
1319.0
Seis datas, o nome, endereço e endereço de cada pessoa.
1321.359
A capacidade que torna a camada de armazenamento valiosa
1324.14
O custo de iteração.
1325.099
Quando noção contém o esquema e os dados,
1328.18
O operador pode emitir consultas em todo o sistema
1330.519
arquivo.
1331.64
Exemplo de auditoria, registrado, um cliente perguntou o que tinha feito?
1334.68
foi citado em março.
1335.779
O operador entrou em Notion AI, o que fez
1338.539
Eu proponho a Acme Co.
1339.98
Em março, e qual era o escopo, três
1342.44
A segunda resposta foi tirada do documento de proposta real
1345.019
com um link.
1345.96
Sem a camada de armazenamento e pesquisa de IA, isso seria possível.
1348.819
O retrieval registra-se como uma caça a um caçador de 15 minutos.
1351.5
através do Google Drive.
1352.539
Com isso, três segundos.
1354.48
Multiplicado por três segundos.
1355.099
A camada de armazenamento é documentada em cada recuperação
1356.18
No momento em que uma semana de trabalho é realizada, o tempo é economizado.
1358.24
Estaclei-se silenciosamente.
1359.299
A camada de armazenamento não se sente como uma.
1361.279
ganho de produtividade no momento da captura.
1364.839
A camada de armazenamento navega com um anti comum.
1368.039
- padrão documentado em toda a população do assunto.
1371.539
O cemitério de documentos.
1373.94
Os operadores de transporte descarregam todos os resumos de reuniões, todos os documentos de pesquisa,
1377.9
cada esboço em Notion ou uma pasta de unidade,
1380.859
E assumir que o armazenamento é igual à preservação.
1384.079
O armazenamento não estruturado é funcionalmente equivalente a nenhum armazenamento.
1387.779
Se o operador não consegue encontrá-lo em sub
1390.2
Em 30 segundos, ele está perdido.
1392.119
A reparação é o esquema.
1393.96
Cada documento recebe propriedades no momento do pouso, não mais tarde.
1397.64
O resumo da reunião chega de Granola.
1400.019
Ele aterra no banco de dados da reunião com a data,
1402.48
Os participantes, propriedade do projeto preenchido em 10 segundos.
1406.299
Se ele aterrar, a camada de armazenamento será documentada.
1410.68
O modelo de esquema está no arquivo de caso.
1412.92
arquivo.
1413.279
O esquema está no pacote de artefatos.
1414.18
Duplicado em um espaço de trabalho Notion, e os seis
1417.0
Base de dados chegam pré-configurados com as propriedades documentadas
1420.5
acima.
1421.4
A camada de armazenamento é fundamental, mas invisível para.
1424.539
O público.
1425.339
A camada seguinte é a inversa, visível, julgada,
1429.039
Muitas vezes, a única coisa que o público vê é a sua visão.
1431.579
A camada de saída.
1433.319
Onde o trabalho realmente sai do perímetro.
1437.06
Capítulo 6.
1440.0
A meio do processo.
1441.539
Um ponto de verificação rápido sobre documentação e trabalho excepcional.
1444.72
Documentado até agora.
1446.119
camada de entrada.
1446.9
Ferramentas de reunião, matriz de veredicto.
1448.759
Ferramentas de pesquisa, matriz de veredicto.
1450.779
Layer cerebral.
1451.759
Três empregos e qual ferramenta ganha cada um.
1454.079
camada de armazenamento.
1455.14
Noção de arquitetura que faz o resto composto.
1457.74
Três camadas documentadas.
1459.259
A caminho.
1460.039
camada de saída em cinco minutos.
1461.779
Então, a automação, onde a matemática em tempo real começa a funcionar.
1464.22
porque a automação é o multiplicador de cada.
1466.9
camada abaixo dela.
1467.9
Então, a monetização, onde a arquitetura se converte em receita,
1471.24
com o resultado.
1471.539
Com quatro configurações específicas de papéis, a classe de operadores
1474.66
O usuário pode reproduzir diretamente.
1476.42
Depois, a autonomia e a avaliação honesta dos agentes.
1479.46
Depois, o ano-um retrospectiva com os números.
1483.599
Capítulo 6.
1484.92
A camada de saída.
1486.599
Função.
1487.38
Converte o pensamento em entregas que deixam o operador.
1490.779
perímetro.
1491.579
Documentos para clientes.
1493.38
Decks para lançamentos.
1494.779
Artigos para o blog.
1496.359
Mensagens para Slack e e-mail.
1498.5
Código para projetos.
1500.0
Cada saída.
1500.92
Naves com uma forma diferente e um estilo diferente
1503.079
Orçamento de tempo e tempo.
1503.94
A mesma lógica que as camadas de reunião e pesquisa.
1506.759
Não há vencedor universal.
1509.019
Três ferramentas cobrem 95% da saída
1511.9
O operador gera.
1513.4
Acrido para escrita de longa duração.
1515.42
Chat GPT para o formato curto de passagem.
1518.019
Gamma para entregas visuais.
1520.119
O mesmo GPT de garras e chat documentado no site da GPT
1523.339
camada cerebral.
1524.079
Na fase de saída, existem quatro ferramentas.
1527.72
A saída de forma longa.
1528.98
Postos avançados agarrados.
1530.22
Mais de 1200 palavras.
1531.619
Propostas de clientes.
1532.94
Qualquer coisa onde o entregável é a própria escrita.
1535.819
As saídas de garras são ledas como se fosse um operador atento
1538.319
compôs-as.
1539.259
Os editores respeitam a voz existente e a prosa mantém
1542.18
juntas em várias seções.
1544.259
O Chat GPT's long-form output reads as conversas
1547.64
GPT, estrutura genérica, ritmo previsível.
1550.7
A IA diz em todos os lugares.
1552.22
A distinção é importante porque os clientes podem detectar a IA
1555.16
-a escrita gerada.
1556.22
O fluxo de trabalho do operador.
1557.68
Fechado.
1558.279
Esboço e esboço e projetos de artifício.
1559.98
Alimenta-o com o Clawed como entrada.
1561.74
Solicite um rascunho na voz do operador usando.
1564.14
O projeto de espelho de voz.
1565.48
A produção chega a aproximadamente 70% do objetivo.
1568.619
O operador passa tempo na saída.
1571.299
A saída de forma curta.
1572.859
Chat GPT. Chat GPT.
1574.22
E-mails.
1574.9
Slack mensagens.
1576.019
Variações de títulos.
1577.119
Postos sociais com menos de 300 caracteres.
1579.579
Respostas a comentários.
1580.94
Onde a força de Clawed é profundidade, o chat GPT é
1584.2
volume. volume.
1584.779
8-15 segundos de tempo de resposta.
1587.119
O Custom GPT é pré-carregado com a voz do operador.
1589.96
O médico de correio eletrônico do operador.
1594.359
GPT Custom, documentado literalmente no anterior Fragmento
1598.24
O arquivo de caso 0 em GPTs personalizados, reescreve qualquer coisa.
1601.579
E-mail em menos de 30 segundos.
1603.92
Multiplicado por 20 e-mails por semana, o tempo é o tempo.
1606.68
A matemática torna-se convincente.
1608.24
Regra de funcionamento para o cérebro e as camadas de saída.
1611.019
Pare de usar o chat GPT para tarefas.
1615.099
A saída visual.
1616.48
Gamma.
1617.22
Slides deck.
1618.4
Propostas de uma página.
1619.799
Logs.
1619.94
Páginas de destino.
1620.94
Documentos internos que exigem um aspecto projetado sem o real
1624.5
Trabalho de design.
1625.559
Gamma aceita um parágrafo de entrada e produz
1628.42
Uma saída de multi-slide projetada em menos de 30
1631.22
Segundos.
1631.9
O operador usa-o para duas funções específicas.
1634.96
Propostas internas.
1636.24
Um convés de projetos que anteriormente consumiu 2 horas
1638.799
no Google Slide Ships em 12 minutos.
1641.079
As ofertas de clientes.
1642.38
Quando um processo requer explicação visual e Figma
1645.339
não está no âmbito.
1646.38
Onde Gamma não é apropriado.
1648.279
O Pixel funciona perfeitamente.
1649.859
Onde o entregue deve corresponder a uma marca específica
1652.339
sistema. sistema.
1652.96
Para isso, o manual permanece mais rápido do que a correção de Gamma.
1656.2
interpretação.
1658.64
A árvore de decisão de entrega.
1660.96
O que está fazendo o operador?
1662.94
Se for mais de 500 palavras de prosa
1665.38
Isso deve soar como se o operador tivesse composto
1667.579
.it.
1668.72
Se for inferior a 300 caracteres e o
1671.14
O operador requer volume .
1673.779
Se for um slides, um one-pager, ou
1676.099
Qualquer coisa visual e projetada.
1678.019
Olhando .
1678.799
Se for uma página.
1679.859
Se for código .
1680.779
Esse é um fluxo de trabalho completamente diferente.
1683.259
Este arquivo de caso não documenta.
1685.48
Se for um documento necessário para corresponder
1687.539
um pixel específico do sistema de marca.
1689.319
Perfeito.
1690.039
Manual.
1690.7
Sempre.
1691.5
A função de entregabilidade de IA é onde o número de operadores mais próximos é suficiente.
1694.859
Edições executam mais rápido do que iniciar em branco.
1697.319
Eles não funcionam onde o entregável deve ser.
1699.599
Correspondem a uma especificação exata que documenta a saída
1704.24
camada. camada.
1704.94
Três ferramentas.
1706.22
Três empregos.
1707.299
A árvore de decisão de entrega como regra.
1709.839
O mapa de arquitetura no arquivo de artefatos do caso
1712.759
Envia esta árvore como um único visual.
1715.5
Input.
1716.22
Cerebral.
1716.96
Armazenamento.
1717.759
A saída.
1718.44
Quatro camadas estáveis.
1719.799
Mas essas quatro camadas ainda exigem o operador
1722.38
Para atuar como o tecido conjuntivo, movendo as saídas
1725.039
De uma ferramenta para outra, copiando resumos de
1727.819
Granola em noção, colar pedidos em claude, transmitir
1731.7
Os rascunhos terminados.
1732.66
A camada seguinte é onde a conexão manual
1735.039
paradas.
1736.119
Automatização.
1736.859
A cola que permite que as quatro camadas inferiores
1739.079
operar sem um loop.
1739.819
O operador segurando-os.
1741.4
É aqui que se registam os ganhos em tempo real.
1744.019
Capítulo.
1746.2
Capítulo sete.
1747.619
A camada de automação.
1749.74
Função.
1750.46
Conecte as quatro camadas inferiores para que elas operem
1752.94
Sem o operador segurá-los.
1754.98
A maioria dos operadores interpreta a automação como substituindo um ser humano
1758.64
com um roteiro.
1759.44
Nesta arquitetura, a automação é a remoção de.
1762.539
A fricção entre as camadas, movendo informações de entrada para.
1765.839
O cérebro para armazenamento para saída sem o operador
1768.74
transportando pacotes.
1769.799
A ferramenta documentada neste arquivo de caso é.
1772.759
fazer.com.
1774.359
Alternativas existem.
1775.72
Zapier.
1776.42
N8n.
1777.319
PyPdream.
1778.2
Tudo funcional.
1779.5
O raciocínio para a seleção do make.com é documentado
1782.38
na próxima cena.
1783.579
O princípio operacional.
1785.099
Cada tarefa recorrente em que o papel do operador é
1787.72
Mover dados entre camadas.
1790.48
O passo linear de Zapier entra.
1792.38
Primeiro. Primeiro.
1793.0
Primeiro. Primeiro.
1793.579
O primeiro passo entra.
1794.66
Primeiro. Primeiro.
1795.48
Primeiro pano visual.
1796.88
Make.com apresenta o cenário como um fluxo de diagramas.
1799.779
Com ramos, roteadores e caminhos condicionais, cinco passos.
1803.319
N8n é open source e poderoso, mas o N8n é um sistema de código aberto.
1806.359
A curva de aprendizagem registra-se como mais íngreme.
1808.299
Segundo. Segundo.
1809.14
Preços.
1809.839
O nível gratuito do Make's é generoso, e o pro
1812.259
O nível profissional é generoso e o nível profissional é generoso.
1814.339
$29 por mês cobre tudo o que o operador precisa,$29 por mês.
1817.46
incluindo as chamadas OpenAI API incorporadas em cenários.
1820.96
O Zapier fica caro em escala.
1823.2
Terceiro.
1823.88
O ecossistema de módulos de IA.
1825.839
Faça com que os navios se integrem nativamente com OpenAI, Anthropic e.
1829.619
Efinito.
1829.779
Com poucas ferramentas especializadas de IA, então cenário
1834.0
Scenário 1.
1835.38
O Sistema de Triagem de E-mail.
1837.9
Documentado em detalhes no anterior Fragmento 0
1840.7
Ficha de e-mail em make.com Triagem de e-mail, caso retido
1844.039
em resumo aqui.
1845.299
Quando um e-mail chega, faz-o agarrar, envia.
1848.339
transformá-lo em GPT-40 mini com um classificador
1850.779
Pronto, e com base nas rotas de resposta, ele
1853.2
a uma das três ações.
1854.94
Os e-mails de leads criam uma entrada de noção e ping.
1857.579
Slack.
1858.22
Os e-mails de suporte redigem uma consulta.
1861.219
Na Make sn yeah sig no-fro-
1864.599
Ci-a não
1879.059
Há elementos iniciais no loop do programa
1879.7
que proporcionam versatilidade ao receptor quando um
1881.5
Se a barra de e-mail for gerada, o ponto de exposição é.
1881.74
mudou para depois de bide
1882.039
conversas energizantes.rantsX.
1882.359
Fotouc $ enf meu apoio nosso exemplo
1889.619
de alguma coisa.
1889.66
Reddit, uma lista de X, e a cada seis horas.
1892.74
um feed RSS de blogs da indústria.
1895.119
Novas postagens são enviadas para um
1896.94
Promete o sistema LeadScout que retém o ideal do operador
1900.339
Perfil de cliente.
1901.92
Qualified leads land in
1903.519
Noção com um esboço de mensagem de divulgação preparado.
1906.319
Os posts não qualificados são retirados.
1908.599
A última janela de 30 dias,
1910.14
47 leads qualificados, dois convertidos em clientes pagantes,
1913.96
Um desses é um compromisso de $30.000.
1916.359
Custo total, $41 em OpenAI.
1921.279
O operador também executa nove outros cenários de fazer.
1925.539
Documentos breves.
1927.22
O resumo da reunião chega de Granola, automaticamente criado como.
1931.4
Uma entrada de noções com participantes vinculados.
1933.7
Uma nova fatura em QuickBooks desencadeia um obrigado
1936.299
email mais uma atualização do status do projeto em Noção.
1939.259
Calendário evento tagado cliente, chamada, desencadeia um pre
1943.059
-reunion briefing email para o operador
1944.94
Com o e-mail recente do cliente.
1946.339
O operador também executa uma breve documentação.
1946.359
Atividade.
1947.0
Noção de entrada com tag de acompanhamento desencadeia um Slack
1950.16
lembrete em sete dias. lembrete.
1951.98
Pagamento por faixa de internet
1952.799
desencadeia um e-mail de embarque.
1954.68
Noção de desencadeamento de mudanças no status do projeto no cliente de enfrentamento do cliente.
1957.859
status status status status
1958.339
atualizações.
1959.099
O Slack menção desencadeia um projeto de reconhecimento no
1961.839
Caixa de entrada.
1962.559
Resumo diário.
1965.14
O protocolo de construção para automações.
1967.9
Comece com a tarefa repetida mais dolorosa
1970.799
Construir e construir
1971.42
Primeiro esse cenário.
1972.7
Não tente cinco ao mesmo tempo.
1974.72
Não se registre em MakeAway.com.
1976.339
Não se registre em
1976.339
MakeAway.com e absorva o revestimento vazio.
1979.64
Identifique a única tarefa executada diariamente que deve ser executada.
1982.48
Não exigem o operador.
1984.059
Construir esse único cenário.
1986.0
Faça isso por uma semana.
1987.44
Então, construam o próximo.
1989.14
Depois de oito ou dez anos, a arquitetura entra em funcionamento.
1991.799
o fundo e o operador pararam
1993.359
Notando há meses.
1994.94
O estado-alvo, a automação que se torna invisível.
1999.9
Todos os 11 cenários de sucesso estão no caso
2003.279
O arquivo artefato de pacote como um pacote de inicialização.
2005.7
Cada um é um pacote de inicialização.
2006.319
Todos os 11 cenários de sucesso estão no caso
2006.319
O arquivo artefato de pacote como um pacote de inicialização.
2006.319
Cada um é um pacote de inicialização.
2007.539
Todos os 11 cenários de sucesso estão no caso
2007.96
O arquivo artefato de pacote como um pacote de inicialização.
2007.96
A camada de automação documentada.
2009.839
Cinco camadas feitas.
2011.279
Input.
2012.059
Cerebral.
2012.799
Armazenamento.
2013.539
A saída.
2014.319
Automatização.
2015.24
O sistema funciona.
2016.46
Mas correr não é o mesmo que gerar
2018.98
receita.
2020.019
Capítulo 8.
2021.38
Monetarização.
2022.519
Como a classe de operadores
2024.039
Na verdade, transforma essa arquitetura em renda.
2028.559
Capítulo 8.
2030.22
Monetarização.
2031.259
A camada mais AI
2033.0
O conteúdo de produtividade não documenta.
2035.68
A classe produtor não documenta.
2036.299
A classe Player não documenta.
2036.319
Os registros demonstram a pilha e nunca documentam como
2038.839
A pilha se converte em receita.
2040.48
Essa diferença é importante porque a resposta a, deveria
2043.299
O operador assinar esta ferramenta de IA, depende
2045.96
inteiramente no estágio de receita que o operador ocupa.
2049.36
O mesmo Claude Pro registra como um excesso de assinatura.
2052.5
Com receita zero, é um negócio.
2054.559
a $50.000 por mês.
2056.0
A mesma ferramenta, matemática diferente.
2058.039
Este capítulo documenta quatro estágios de receita e os resultados.
2060.96
Arquitetura certa para cada um.
2062.36
0 a 1.000 receitas mensais recorrentes, 1
2065.639
De 10.000 a 10.000, de 10 a 50.000, 50
2068.0
mil e acima.
2069.0
Os operadores documentaram erros iniciais.
2072.639
Fase 1, 0 a 1.000 mensalmente recorrente
2076.159
receita.
2077.019
A arquitetura mínima viável.
2079.42
Chat GPT Plus a $20 por mês, gratuito
2082.739
granola, noção livre.
2084.28
Essa é a configuração.
2085.98
O custo total, $20.
2087.96
Neste estágio, o gargalo do operador está a encontrar
2090.94
clientes que pagam.
2091.9
Não são clientes.
2092.36
Não otimizando o fluxo de trabalho.
2093.719
Ferramentas de IA ajudam a redigir o alcance mais rápido, escrever
2097.099
Propostas de trabalho mais rápidas, preparando-se para reuniões
2099.38
mais rápido.
2100.079
Não substituem as conversas que convertem.
2102.559
para o trabalho remunerado.
2103.599
Não compre Claude Pro, Make.com, nem.
2106.8
Perplexity Pro neste estágio.
2108.539
Eles têm valor documentado, mas assumem um
2110.94
fluxo de trabalho.
2111.44
O operador ainda não tem clientes.
2114.0
Se $20,
2116.18
Fase 2, 1 a 10.000 mensalmente recorrente
2119.46
receita.
2120.179
O operador agora tem um fluxo de trabalho.
2122.36
Eles são repetíveis o suficiente para investir em ferramentas.
2124.559
Claude Pro a $20, separado de Adicionar Chat
2127.659
GPT, não um substituto.
2129.46
Adicionar noção de IA a $10 em cima de
2132.199
Noção livre.
2132.94
Adicione Make.com Pro a $29 e construi.
2136.139
Os dois primeiros cenários, o triagem de e-mail e
2139.059
um tipo de receita específico
2140.039
automação, como novos gatilhos de pagamento, e-mail de embarque.
2143.679
Mensal total, $79.
2145.82
A matemática, se houver um único destes
2148.199
As ferramentas economizam quatro horas por semana e o
2150.34
O operador's
2150.94
A taxa horária é de $50.
2164.539
A economia de $30 não dá uma milha completa.
2166.659
em despesas de eletricidade.
2166.659
Adicionar triagem unitaria quando o preço das razões
2168.36
$2 ou mais.
2168.36
Assuma $20 a $31O Fprato por $18 de
2171.039
Os testes de lucro também resumem uma série de vantagens.
2171.039
inferior ou subtítulos em mente.
2172.039
Os valores e a autenticidade de uma família de programas,
2172.699
Os laços e os vizinhos são um fator-chave
2176.199
AE3 em relação a aumentos de taxas, conferências de apresentação
2179.739
Compartilhamento de dados de dados
2181.4
processo processo process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process process
2182.32
é necessário.
2183.139
mensal, aproximadamente de $120 a $140. Total
2186.98
A matemática neste estágio muda.
2188.92
O custo de qualquer
2189.88
Uma única ferramenta registra como um erro de arredondamento contra.
2192.48
O que uma hora de trabalho focado gera.
2194.719
O The
2195.099
A questão deixa de ser, o operador pode pagar isto
2197.9
E se torna, faz essa ferramenta ferramenta de forma mensurável
2200.539
melhorar a saída do operador?
2203.82
Estágio 4, US$ 50.000 em receita mensal recorrente e
2207.76
para cima.
2208.139
A arquitetura
2209.0
deixa de ser ferramentas de produtividade pessoal e se torna negócio.
2212.5
Infraestrutura. Infraestrutura.
2213.559
O mesmo indivíduo
2214.559
Ferramentas, mas agora multiplicadas, múltiplos assentos de equipe, API
2218.079
orçamentos para cenários de maior volume, custom
2220.639
integrações.
2221.599
Adicionar IA antropológica e aberta, acesso direto à API
2225.119
Talvez a partir de $100 a $300 por mês para
2228.059
Agentes de IA que executam sem vigilância.
2230.039
Adicione um nível de plataforma de automação dedicado, make.com
2233.139
Ou, ou, equipes
2233.9
auto-hosted se a capacidade de engenharia existir.
2237.079
Adicionar ferramentas especializadas de IA,
2239.0
conforme necessário para o nicho.
2240.059
Clay, se for para fora, é o núcleo.
2241.84
Uma IA específica para marketing, se o conteúdo for o núcleo.
2244.639
Mensal total nesta fase.
2247.519
Os quatro estágios de receita assumem que o operador é
2250.639
Um solo típico
2251.46
fundador, executando serviços ou software.
2254.48
A arquitetura muda se o trabalho do operador for alterado.
2256.96
O produto é diferente.
2258.199
Primeiro, criador de conteúdo.
2259.8
Se a saída do operador for vídeo, áudio ou áudio,
2262.719
O que é que você tem escrito?
2262.96
Para um público, a arquitetura inclina-se para o conteúdo.
2265.92
Ferramentas de camada de saída em vez de automação.
2267.96
Retin Cloud Pro para scripts.
2270.539
Noção de retenção para o banco de dados de conteúdo.
2273.079
Retenha Granola para entrevista
2274.76
Captura.
2275.48
Adicione 11 laboratórios a US$ 22 por mês para
2278.46
Trabalho de voz.
2279.26
Adicione Descrição a $15 por mês para vídeo
2281.88
edição.
2282.5
Skip make.
2283.38
Inicialmente. .com.
2284.699
Os fluxos de trabalho de conteúdo são tipicamente muito personalizados para ser desligados.
2287.42
-a prateleira
2287.76
automação.
2288.679
Mensal total.
2291.3
A segunda variante, consultor ou prestador de serviços.
2294.84
O operador é o operador.
2296.099
A saída é estruturada, pensando no conteúdo.
2297.94
Se a saída do operador for estruturada, pensando
2297.96
sobre o conteúdo.
2299.98
A arquitetura inclina-se em direção à camada cerebral e armazenamento
2303.559
Em vez de camada em vez de camada
2304.42
automação.
2305.199
O Pro Cloud se registra como a principal prioridade.
2308.0
É assim que o operador produz os entregas
2310.599
Os clientes estão pagando.
2312.099
O Granola é crítico porque cada conversa com o cliente produz um produto.
2315.78
O que é que você tem?
2316.119
Artefato contra o qual o operador faz contas.
2318.46
A noção serve como o segundo cérebro porque o passado
2321.039
Os projetos são os principais.
2321.84
melhores entradas para as atuais.
2323.519
Adicione Perplexity Pro a $20 por mês para
2326.36
Pesquisa que atinge o cliente
2327.96
Entrega de livraisões com citações adequadas.
2329.88
Make.com pode esperar até que o operador tenha
2332.48
Oito ou mais clientes.
2335.22
Terceira variante.
2336.38
Proprietário de uma agência com uma pequena equipe.
2338.3
A arquitetura muda porque as ferramentas agora se multiplicam
2340.88
por assentos.
2341.82
A arquitetura pessoal ainda se aplica ao principal,
2344.719
Mas a equipe requer um partilhamento compartilhado
2346.28
camada. camada.
2346.84
Noção se torna plano de equipe a $10 por assento.
2349.659
O nível de equipe da Gunola.
2350.98
Então, os resumos de reuniões aterram em
2352.4
bases de dados compartilhadas.
2353.44
O Make.com Pro é essencialmente necessário para isso
2356.119
porque a automação remove o estágio
2357.8
A coordenação sobrecarga que se balança linearmente com a equipe
2360.599
tamanho. tamanho.
2361.179
Adicionar uma assinatura compartilhada de IA,
2363.0
Ou seja, o time de GPT bateu a 30 por assento
2365.3
ou grupo de garras a 30 por assento, dependendo
2367.36
Em que modelo o trabalho será baseado
2368.48
centros em.
2369.179
A maioria das agências seleciona um e padroniza.
2371.679
Adicione uma ferramenta de gerenciamento de projetos que se integre com
2373.78
Noção ou substitui-a.
2375.119
Muitas agências migram para um linear ou um sólido
2377.48
Comparar a pilha de dados, então o cross
2381.019
O operador pode escolher a ferramenta apropriada.
2382.38
O operador pode escolher a ferramenta apropriada para
2382.4
Solo founder, brain plus automation são a alavanca.
2386.82
Criador de conteúdo, cérebro mais saída
2389.099
são a alavanca.
2390.539
Consultor, cérebro mais armazenamento são a alavanca.
2393.4
Em agência, cada camada importa
2395.28
com ferramentas compartilhadas no topo.
2397.119
A descoberta compartilhada em todos os quatro, o cérebro
2399.619
A camada é a constante.
2400.84
Seja qual for o papel, o operador está pagando por
2403.239
Um método de pensar melhor com IA.
2405.28
Tudo o resto
2406.159
amplifica isso.
2407.36
Se o operador não tiver certeza de qual papel se aplica,
2410.139
Default to solo founder.
2411.699
Mais recentemente, o operador foi capaz de
2412.38
candidatar-se a um papel diferente.
2412.38
O operador foi capaz de
2412.38
Aplicar para um papel, o operador foi capaz de
2413.96
Ele gostaria de se candidatar ao papel que ele gostaria de desempenhar.
2414.539
Isaías Russell para Isaiah Russell
2415.039
A planilha de variância de papel é no caso.
2417.46
O pacote de artefatos de arquivo, quatro colunas para os quatro
2419.88
papéis,
2420.519
filas para
2421.199
Três padrões anti-monetização documentados pelos operadores
2426.5
Os próprios erros e os de observação
2428.679
através da população de sujeitos.
2430.559
Primeiro, comprar ferramentas antes de ter clientes.
2433.9
Vinte dólares por
2434.86
Os registros mensais são pequenos, mas compostos quando o é registrado.
2437.699
O operador tem nove assinaturas e nenhum receito alcança.
2440.86
1.000 por mês antes de pagar o alcance
2442.94
mais do que o ChatGPT+.
2444.38
Em segundo lugar, assinando o último modelo no sistema de televisão.
2447.619
dia em que é lançado.
2448.639
Cada novo lançamento gera conteúdo de hype.
2451.139
Aguarde duas semanas.
2452.3
Verifique se o modelo se mantém em uso real.
2454.94
Então, decide.
2455.98
A maioria dos novos lançamentos se registam como grades laterais.
2458.519
Terceiro, usar ganhos de produtividade como licença para
2461.46
Aceite mais trabalho
2462.38
Em vez de cobrar mais pelo mesmo trabalho.
2466.38
A divisão completa da arquitetura de estágio de receita está em
2470.199
o arquivo de caso artefato de pacote como uma planilha.
2472.96
Os operadores de fila, seu estágio, as ferramentas recomendadas,
2476.78
a matemática.
2477.659
Cinco camadas, então a monetização.
2480.099
Isso é seis.
2481.019
A sétima e última camada é a única.
2483.8
O operador é mais cauteloso sobre.
2486.26
Autonomia.
2487.399
A IA fazendo o trabalho sem a presença do operador.
2489.8
A maioria do que é comercializado como IA autônoma
2492.519
Hoje em dia
2492.92
Regista-se exatamente como é.
2494.519
Algumas das coisas são exageradas, mas outras são exageradas.
2495.84
Ele realmente funciona.
2498.519
Capítulo 9.
2501.42
Capítulo 9.
2502.739
A camada de autonomia.
2504.179
Agentes de IA.
2505.559
O termo requer uma definição cuidadosa porque é
2508.4
abusos frequentemente.
2509.739
Um agente de IA é um sistema que executa
2511.98
sem o operador desencadeando em cada passo,
2514.44
Observa o estado, decide o que fazer, toma as decisões.
2517.3
Observa o novo estado de ação,
2519.42
decide novamente.
2520.4
Um ciclo, não uma única resposta.
2522.619
A maioria dos chamados agentes comercializados
2524.4
Hoje em dia, são fluxos de trabalho com uma ou duas IA
2526.739
chamadas embutidas, não a mesma categoria arquitetônica.
2529.8
Um agente real lida com situações que não eram.
2532.44
Pre-escrito.
2533.26
Um fluxo de trabalho lida com o que o construtor previu.
2535.659
Como documentado no processo de protocolo de quarentena,
2538.619
A diferença entre o agente de demonstração e o agente de produção
2541.139
que funciona desatendida por 90 dias sem quebrar.
2545.559
O agente de gerenciamento de projetos do operador.
2548.039
A arquitetura, um cenário do make.com que funciona
2551.44
Todas as manhãs às 7h.
2553.019
Ele tira tudo do sistema.
2555.48
É um bom exemplo de como funciona.
2556.32
Para cada projeto, ele envia a atualização do projeto.
2558.719
estado, última atualização, marcos planejados,
2561.84
dias desde a última atividade de Claude com uma
2564.5
Promete-se um sistema que documenta a gestão de projetos do operador
2567.38
estilo.
2568.199
Claude retorna três coisas por projeto.
2570.719
Avaliação do status, sugestão de ação seguinte, pontuação de confiança.
2574.4
O cenário leva essas saídas e ou auto
2577.179
cria lembretes de lazer para o operador,
2579.219
Escreve e-mails de check-in de clientes ou escala projetos
2582.219
Sinalizado em flagrante, ficou preso
2583.4
para um check-in separado.
2584.36
O agente é obrigado a rever a totalidade da operação.
2585.26
projeto.
2585.26
O ciclo inteiro é executado em 97.
2588.9
O que o agente não pode fazer.
2591.079
Pode recomendar uma ação com confiança
2593.659
O resultado,
2594.219
Mas o operador faz a chamada em cada.
2596.38
Antes de sair do perímetro de saída.
2598.38
Se o operador permitir, o automotor enviará o desenho.
2601.159
E-mails de check-in,
2602.179
Aproximadamente um em cada dez registros está errado e
2605.48
O operador ficaria envergonhado por isso.
2607.619
Tono errado.
2608.76
Faltou o contexto da conversa da barra lateral.
2611.039
É educado.
2611.679
Winfirm.
2612.42
Necessário.
2612.96
O agente é um administrador.
2614.36
É uma ferramenta de triagem, não uma substituição.
2616.119
Também não pode lidar com qualquer coisa que precise ler o texto.
2619.159
O e-mail do operador ou a noção de escrita para nuances.
2622.219
Ele vê os dados estruturados, não o contexto
2624.78
Por trás dela.
2625.519
Quando um cliente sinaliza algo sutil em uma
2627.88
que o operador observou na reunião do projeto
2629.98
Notas,
2630.36
O agente perdeu a passagem do sistema
2634.3
Promete que impulsiona o agente PM,
2636.239
Porque o prompt é o agente.
2638.179
Ela abre com o papel.
2639.599
Você é assistente de triagem de projetos para um projeto.
2642.119
Fundador que executa vários sistemas de engajamento de clientes solo.
2644.34
Você é assistente de triagem de projetos para um projeto.
2644.5
Fundador que executa vários sistemas de engajamento de clientes solo.
2644.78
Seu trabalho é avaliar o estado do projeto e o seu desempenho.
2647.42
Recomendar a próxima ação.
2649.059
Então, contexto.
2650.599
Qual é o estilo de trabalho do fundador.
2652.519
As expectativas de tempo de resposta.
2654.36
A regra de que qualquer projecto de comunicação do cliente deve ser
2657.059
ser revisado antes de enviar.
2658.559
Então, o esquema de saída.
2660.099
Três campos necessários por projeto.
2662.179
Avaliação de status como uma das quatro categorias.
2664.8
Sugerido a próxima ação como um verbo mais objeto.
2667.699
A pontuação de confiança de 1 a 10.
2669.539
Então, limites.
2670.699
O que o agente deve aumentar em vez de agir.
2673.159
Quais sinais sutis devem ser usados para determinar
2674.32
a ação.
2674.32
Para que velocidades de corte de piscina devem ser usadas
2674.78
Esta tarefa.
2675.28
Onde o agente deve escolher entrar?
2675.86
Ação?
2675.92
Porque seria difícil manter o .
2676.539
custo em questão.
2676.619
Só um minuto.
2677.099
A divisão dos custos do ânus para o agente, de modo que o
2679.26
O operador pode planejar.
2680.46
Tempo de construção, aproximadamente 6 horas, incluindo iteração de prompt.
2684.639
e a montagem de cenários do make.com.
2687.179
A maior parte disso foi iteração rápida, não orquestração.
2690.199
Custo de execução, o agente chama Claude uma vez por
2692.78
Projeto ativo por dia,
2694.019
Com 12 projetos ativos, a média de 12 chamadas de API é de 12 chamadas.
2697.699
Por dia, aproximadamente 360 chamadas por mês,
2700.94
custo por mês no preço atual da API Claude
2703.84
$8 em taxas de API mais o Make abaixo de US$8.
2706.699
As inscrições para o .com Pro são:
2707.98
O operador já retém para outros cenários.
2711.199
O custo contínuo total, aproximadamente $10 por mês para
2714.679
O agente especificamente,
2715.719
Em comparação com 45 minutos de triagem manual por.
2718.519
dia. dia.
2720.36
O que o operador está construindo em seguida, no caso de
2722.98
Ele fornece um modelo.
2724.26
Agente número 2, assistente de comunicação com clientes.
2727.519
Ele observa o e-mail do operador e noção de
2730.619
Nenhum fio de cliente que não tenha recebido um link.
2733.0
Resposta em três dias.
2734.539
Se o fio original continha uma pergunta aberta,
2737.44
O agente elabora um plano de acompanhamento, abordando o problema.
2739.719
Pergunta,
2740.3
Atraio contexto relevante da entrada Notion do projeto,
2743.42
e faz filas no rascunho na caixa de entrada do operador
2745.619
para revisão.
2747.019
O mesmo princípio de revisão de etapas.
2748.8
O agente nunca envia, apenas desenha.
2751.32
Construir status, aproximadamente 60% feito, bloqueado em
2755.3
casos de borda em torno de fios de parsing que incluem múltiplos
2757.94
Participantes. Participantes.
2759.019
O operador publicará o prompt do sistema e
2761.699
O modelo do Make.com.
2764.18
Se o operador quiser construir um agente
2766.619
Desta forma, a arquitetura é mais simples do que a de
2769.199
O marketing sugere.
2770.559
Quatro peças necessárias.
2772.199
Primeiro, uma fonte do estado.
2773.88
Para o operador, isso é Noção.
2775.719
Para o leitor, seja qual for o conteúdo das entidades, a informação é importante.
2778.3
O agente obtém.
2778.8
Em segundo lugar, um modelo com capacidade de raciocínio.
2782.239
A nuvem funciona bem devido ao longo contexto de manipulação.
2785.559
O GPT-4 também funciona.
2787.699
Terceiro, Make.com, ou uma orquestração similar para executar
2791.159
O ciclo no horário previsto.
2792.219
Quarto, um destino de saída que inclui um ser humano
2794.96
passo de revisão.
2795.86
Construir os quatro.
2797.239
Corra durante uma semana com o passo humano
2799.039
Sempre comprometido.
2800.34
Gradualmente reduzir o limite de revisão para categorias que
2803.26
Performar de forma confiável.
2804.34
Não confie na ação automática até que o agente
2806.599
está pronto.
2834.099
Mantenha os usuários equilibrados, auto-suficientes e ligados aos dados
2836.9
que tornam estavel a explosão de usuários da empresa.
2836.9
raciocínio.
2837.36
As ferramentas de orquestração ficam cada vez mais fáceis.
2839.92
O horizonte de dois anos até 2027 parece ter uma visão muito diferente.
2842.9
Diferentes significativamente.
2844.199
Agentes que lidam com categorias inteiras de trabalho sem
2847.039
A supervisão está chegando
2848.139
e a camada do sistema operacional que...
2850.38
O plano do agente PM está no caso
2854.659
Artifatos de arquivo
2855.28
empacotar.
2855.9
Sete camadas documentadas.
2857.539
Entrada, cérebro, armazenamento, saída, automação, monetização,
2862.36
Autonomia, o sistema operacional completo.
2865.3
Um capítulo restante, 12 meses em.
2867.98
O que o operador deixou,
2869.679
O que o operador guardou, o que vem a seguir.
2872.679
A retrospectiva honesta.
2895.64
Capítulo 10, a retrospectiva.
2898.079
12 meses em.
2899.34
Os números primeiro.
2900.739
O operador testou aproximadamente
2902.34
53 ferramentas de IA ao longo do ano.
2905.139
Atualmente paga por sete.
2906.739
O custo total de assinatura mensal,
2908.659
131 incluindo Notion AI, Claude Pro, Chad GPT $
2913.0
Além disso, Cornola Free, Perplexity Pro, Make.com,
2916.76
Pro, Gamma Pro.
2918.219
Construído aproximadamente 38 cenários Make.com em todo o mundo.
2921.94
ano. ano.
2922.36
11 ainda ativo.
2923.679
Os outros 27 foram substituídos por versões melhores,
2926.42
Obsoleto por uma nova ferramenta
2927.94
ou construído para problemas que o operador não possui.
2930.44
tem mais tempo.
2931.3
Ao longo do ano, cerca de 40
2933.199
Horas totais gastadas na construção da arquitetura, incluindo todas as horas.
2936.079
Os becos sem saída.
2936.9
O tempo recuperou-se.
2939.5
Cinco ferramentas que o operador deixou.
2941.699
Primeiro, Jasper, uma ferramenta de escrita de IA.
2944.42
O operador estava pagando $49
2946.4
por mês para, substituído inteiramente por Claude.
2949.219
Os modelos de Jasper eram um envolvente inteligente em torno
2951.559
modelos mais fracos.
2952.28
Os modelos de Jasper eram um envelope inteligente em torno de mais fracos.
2952.34
modelos.
2952.34
Os modelos de Jasper
2952.36
eram um envolvente inteligente em torno de modelos mais fracos.
2952.5
E o envelope parou de se impor uma vez que o
2954.219
Os modelos subjacentes melhoraram.
2955.639
Número dois, Otter, substituído por Granola para o.
2958.219
Razões documentadas
2959.039
No capítulo 2,.
2959.98
Número três, Zapier, substituído por Make.com para
2962.98
a tela visual e a fixação de preços.
2964.48
Número quatro, três diferentes ferramentas de agente de IA.
2967.059
O operador recusa-se a nomear essa autonomia prometida
2969.599
e fluxos de trabalho enviados.
2971.079
Recebeu reembolsos em dois deles.
2972.8
Número cinco, um conceito baseado em noções construído sob medida.
2974.98
CRM. CRM.
2975.719
O operador derramou 15 horas no início da operação.
2978.139
o ano, substituído por um CRM padrão mais simples
2980.679
Base de dados de dados
2980.98
estrutura que-
2983.18
7 ferramentas que o operador manteve.
2986.179
Granola, ChatGPT, Plus, CloudPro, Notion Plus Notion, AI,
2992.44
PerplexityPro, Make.com Pro, Gamma.
2995.9
Essa é a arquitetura.
2997.92
Cada um sobreviveu porque fez algo que não foi possível.
3000.86
Outros não podem e cada um ganha seu mês
3003.099
O custo é muitas vezes maior em qualquer semana.
3005.82
Se o operador tiver de deixar cair dois, Gamma
3008.44
Primeiro porque os deliverables visuais são os menores
3011.119
Parte da obra e Perplexidade, em segundo lugar, porque
3013.559
A nuvem com pesquisa na web cobre 80% das áreas de pesquisa.
3015.92
pesquisa de pesquisa
3016.199
necessidades.
3016.86
Os não negociáveis são o fundo da lista.
3019.26
Estaca.
3019.78
Granola, ChatGPT, Cloud, Notion, Make.com.
3024.34
Esses cinco são os mais importantes.
3027.279
A questão mais difícil é: o que mudou na operação do operador?
3030.3
Trabalho, não apenas o tempo real
3032.46
Matemática?
3033.339
Três mudanças honestas.
3034.84
Primeiro, o operador assume projetos mais difíceis.
3037.94
Com o sistema, o trabalho que o operador é
3040.5
dispostos a participar.
3042.78
Em segundo lugar, o operador tem menos medo de ser
3050.38
atrás de uma única coisa.
3052.039
O sistema pega coisas.
3053.659
O sistema faz a superfície das coisas.
3055.539
O sistema desenha as coisas.
3057.199
A carga cognitiva de gerir um pequeno negócio
3059.42
O solo caiu significativamente.
3061.139
Em terceiro lugar, o operador pensa mais, não apenas produz.
3064.679
mais.
3065.34
O tempo dado de volta não é todo o tempo que vai
3067.76
para o trabalho adicional.
3068.92
Comece de novo.
3070.4
Comece de novo.
3070.699
Comece de novo.
3071.099
Comece de novo.
3072.28
Comece de novo.
3073.82
Comece de novo.
3075.38
Comece de novo.
3077.76
Comece de novo.
3078.98
Primeiro, a obsolescência.
3081.42
Até o final de 2027, três categorias de ferramentas
3084.46
que existem hoje desapareceram.
3086.039
Assistentes de escrita de IA de propósito único como Jasper.
3089.059
Eles já estão perdendo acesso direto a modelos
3091.5
E essa tendência acelera.
3093.179
Ferramentas genéricas de agentes de IA que envolvem um ou mais agentes de IA.
3095.92
Duas faculdades com marketing.
3097.139
O nível de qualidade continua a subir, e esses são os principais.
3099.619
Ferramentas não têm fosso.
3100.82
Na maioria das interfaces de chatbot atuais, o chat com IA
3103.98
Metafora, será substituída por algo
3105.88
mais ambiente e contínuo.
3107.619
O padrão em todas as três categorias obsoletas, eles
3111.019
Eram embalagens de produtos em torno da fraqueza do modelo.
3114.539
O que se torna uma mesa de apostas até o final de 2027?
3117.679
Três coisas.
3118.86
Primeiro, todas as ferramentas de produtividade têm pesquisa de IA e
3122.179
A geração de IA, e os Albertsons são
3123.159
construído, como todas as ferramentas de produtividade hoje
3125.639
tem verificação de ortografia.
3126.9
Ferramentas de pesquisa de IA autônomas que não se conectam
3129.4
Para as suas ferramentas existentes se tornar uma categoria de nicho,
3131.92
Não é uma primeira.
3133.519
Em segundo lugar, cada operador tem pelo menos um operador em execução.
3136.099
Agente, mesmo que seja simples.
3138.099
A barreira para a construção cai o suficiente para que não
3140.3
Ter um é incomum.
3141.679
Em terceiro lugar, suas ferramentas de IA conhecem seu contexto sem necessidade de
3144.46
Você está enviando-o sempre que o fazer.
3145.92
A camada de armazenamento torna-se interoperavel entre as ferramentas, quer
3149.219
MCP, através de nativo através de
3150.719
integrações ou através de uma camada de conhecimento pessoal que
3153.139
Não está disponível para o público.
3153.139
que todas as ferramentas de IA se inscreveram.
3154.86
O problema do conhecimento pessoal é resolvido.
3158.3
A aposta que o operador está fazendo para o próximo
3160.8
ano, ano,
3161.34
Não aumentando as assinaturas de ferramentas,
3163.519
O aumento do número de agentes e a profundidade do fluxo de trabalho personalizado.
3166.8
A alavancagem em 2027 não virá de
3169.559
uma ferramenta melhor
3170.199
Porque as ferramentas estão convergindo em capacidade.
3172.92
A alavancagem virá do quão bem o poder é exercido.
3175.039
Operador
3175.48
construiu sua própria camada de conhecimento,
3177.239
Quantos agentes eles têm em execução,
3178.84
e o quão rigoroso são os seus fluxos de trabalho
3180.5
Traduzir esses agentes em ação.
3183.46
Investir na arquitetura, não nas ferramentas.
3186.639
Os compostos de arquitetura.
3188.519
Ferramentas específicas depreciam à velocidade do modelo
3191.079
lançamentos.
3191.82
O quadro de sete camadas documentado neste caso
3194.579
arquivo
3194.86
É o que o operador está apostando em sobreviver
3197.119
qualquer ferramenta individual atualmente em uso.
3199.5
No momento em que o leitor retorna à sua opinião, ele não pode deixar de ler.
3202.379
Cinco regras extraídas de 12 meses de testes
3205.039
que o operador espera sobreviver a qualquer tipo específico
3207.94
Ferramenta. Ferramenta.
3208.619
Regra um,
3209.679
bottom-up, build-up,
3210.48
Estabilizar a entrada, o cérebro, o armazenamento antes de automatizar.
3214.639
Regra dois, escolha por tarefa, não por marca.
3217.619
A melhor ferramenta para qualquer mudança de emprego específica,
3220.34
A taxonomia de tarefas permanece.
3222.019
Regra três, investir em sua camada de armazenamento
3224.239
mais do que a sua camada de modelo.
3225.719
Seus compostos de conhecimento, modelos depreciam.
3228.3
Regra quatro, cada agente precisa de uma revisão humana
3231.019
passo passo passo
3231.32
Até que seja provado o contrário por 30 decisões corretas consecutivas.
3234.82
O custo dos erros do agente é assimetrico.
3237.26
Regra cinco: proteja o tempo que economiza.
3239.48
O objetivo do sistema é mais
3241.3
espaço para pensar.
3242.199
Se a economia de tempo se tornar mais
3244.179
- - -
3245.78
A arquitetura está documentada.
3247.94
As sete camadas são mapeadas.
3249.38
Os 13 artefatos estão ligados no caso
3251.38
Descrição de arquivo.
3252.32
O sistema operacional completo, a matriz de variantes de papéis,
3255.42
O sistema de agentes PM é solicitado, o 11 faz.
3258.36
Os planos de .com,
3259.659
o esquema de noções, o registro do ano um,
3262.3
O rastreador de previsão de 2027, as cinco regras intemporais,
3266.219
Tudo isso.
3267.079
A configuração do operador continua a ser ativada.
3269.46
operar.
3270.179
As superfícies de retenção documentadas nas sete camadas
3273.34
não foram modificadas
3274.639
pelos vendedores, na época em que escrevi.
3276.719
A arquitetura está em execução.
3278.539
Em algum lugar, uma caixa de entrada está sendo lida por um
3281.199
O seu agente proprietário não revisou desde a implantação.
3284.039
Em algum lugar, uma consulta de Notion AI está surgindo em um
3286.98
Citação citada
3287.239
O operador
