Produkt · atomowe przetwarzanie danych
Nowy paradygmat pracy z AI: automatyzacja, która zachowuje Twój przekaz — i go wzmacnia
Zwykły czat z AI pisze za Ciebie i uśrednia przekaz do tego, co brzmi jak wszyscy. Discovery działa odwrotnie: rozkłada wiedzę o Twoim rynku na atomy — jedno ustalenie, jego źródło, data i status weryfikacji — i składa z nich raport, strategię i ofertę wokół tego, co wyróżnia Ciebie i Twoją firmę. AI wykonuje żmudną pracę, a decyzje zostają przy ekspercie (human-in-the-loop): każdy wniosek ktoś zatwierdza, a każdą liczbę możesz kliknąć i zobaczyć, skąd się wzięła.
Na czym polega podejście atomowe
- 01AI zbieraSkan źródeł układa surowiec w atomy.
- 02Modele głosująKilku weryfikatorów czyta każdy wniosek osobno.
- 03Ekspert decydujeZatwierdza, poprawia albo odrzuca.✓ zatwierdza✎ poprawia✕ odrzuca
- 04Atom w bazieZ decyzją i historią zmian.
- 05Raport, strategia, ofertaWidoki składane z tych samych atomów.
Atom zamiast akapitu
Najmniejsza jednostka wiedzy to jedno ustalenie z własnym źródłem, datą i statusem weryfikacji. Liczba w raporcie prowadzi do atomu, z którego powstała.
Human-in-the-loop w uniwersalnym formacie
Każdy atom ma ten sam format i tę samą bramkę: modele proponują i głosują, ekspert zatwierdza, poprawia albo odrzuca. Do raportu nic nie wchodzi bez zatwierdzenia, a decyzja eksperta zostaje przy atomie.
Twój przekaz, wyostrzony danymi
Raport, mapa tematyczna, strategia i oferta to widoki tych samych atomów. Widać, co mówisz lepiej niż rynek i czego brakuje. Przekaz zostaje Twój — AI dokłada dowody, zamiast pisać za Ciebie.
Historia zamiast nadpisywania
Zmiany są dopisywane, nie nadpisywane. Widać, co przybyło od ostatniego odczytu i dlaczego ustalenie się zmieniło.
Najwięcej zyskują content i SEO
To działy, w których wynik najmocniej zależy od wiedzy ludzi — wytyczne Google dla oceniających jakość stron (E-E-A-T) stawiają na doświadczenie i ekspertyzę autora. Atomy zdejmują z zespołu zbieranie danych: frazy, luki w temacie, cytowania i ruchy konkurencji. Zostaje to, w czym specjaliści są najlepsi: ocena, ton i decyzja, co i jak opublikować. Mapa tematyczna →
Wektorowa baza wiedzy — fundament projektu na lata
Projekt, który ma przetrwać kolejne generacje modeli AI, potrzebuje własnej pamięci. Wektorowa baza wiedzy przechowuje ustalenia, źródła i decyzje zespołu tak, żeby asystenci AI odpowiadali z Twoich danych, a nie z ogólnej wiedzy modelu. Discovery prowadzi takie bazy dla projektów klientów — w panelu widać je w zakładce „Badania”.
Im wcześniej powstanie, tym więcej daje:
- Wiedza procentuje od pierwszego dnia. Każdy skan, korekta i decyzja eksperta zostają w bazie i pracują w kolejnych odczytach.
- Historii nie dopiszesz wstecz. Ceny, treści i oferty konkurencji z zeszłego kwartału często już nie istnieją. Czego nie zapisano wtedy, tego zwykle nie da się odtworzyć.
- Niezależność od modelu. Modele AI zmieniają się co kilka miesięcy. Wiedza zostaje w Twojej bazie, więc zmiana modelu nie zaczyna projektu od zera.
- Szybszy start ludzi i narzędzi. Nowa osoba w zespole albo nowy asystent AI od razu pracuje na tym, co już ustalono, zamiast odpytywać wszystkich od początku.
Moduły zbudowane na atomach
Baza wiedzy
Każda liczba ma klikalne źródło — pochodzenie, głosowanie modeli, tryby odczytu.
Zobacz moduł →Kompozytor atomów
Heksy (atomy) składają obiekty; klik → lokalny graf wspiera/przeczy/pochodzi z + HITL.
Zobacz moduł →Mapa tematyczna
Tematy treści i białe plamy SEO — osobno od grafu wiedzy.
Zobacz moduł →Builder ofert
Oferta z komponentów i kompletności.
Zobacz moduł →Przebieg w 4 krokach
Skan źródeł
Przeszukiwanie sieci, DataForSEO, Exa, GUS i inne — każdy płatny krok z kosztem.
Atomy + głosowanie
Ustalenie + źródło + data; sporne do człowieka.
Baza / mapy
Odczyt, graf, tematy treści.
Oferta
Builder ofert z ustaleń raportu.
Moduły bazy i map działają; pełny widok oferty dla klienta jeszcze dochodzi.
Co jeszcze robi ten sam przebieg
Funkcje, które pracują na tych samych atomach — od skanu źródeł po panel klienta.
Skan źródeł
Common Crawl, DataForSEO, Exa, GUS i rejestry. Każdy płatny krok z jawnym kosztem. Każde źródło ma własny zegar.
Gdzie to żyje →Weryfikacja dowodów
Głosowanie modeli nad każdym wnioskiem — sporne trafia do człowieka, nie do raportu.
Gdzie to żyje →Cytowania naukowe
OpenAlex, Semantic Scholar, Crossref, Europe PMC, PubMed i arXiv przypinają publikację pod wniosek. Liczba cytowań jest przy tej publikacji w raporcie.
Gdzie to żyje →Mapa konkurencji
Zakres oferty × widoczność SEO × siła zagrożenia. Widać pustą pozycję rynkową.
Gdzie to żyje →Strategia z bramką jakości
Roadmapa z danych + rada AI; nic nie publikujemy bez przejścia weryfikacji.
Gdzie to żyje →Panel kliencki z asystentem
Q&A wyłącznie z ustaleń Twojego raportu; korekty stają się źródłem prawdy.
Gdzie to żyje →Raport żywy, nie PDF
Skan może pracować dalej po publikacji — wracasz i widzisz, co przybyło.
Gdzie to żyje →Pytania o ten moduł
Gdzie jest skan źródeł?
W przebiegu „Jak działa”: przeszukiwanie sieci, DataForSEO, Exa, GUS i jawny koszt płatnych kroków. Jak działa →
Który moduł trzyma liczby ze źródłem?
Baza wiedzy. Cytowania naukowe są liczone per raport, nie jako średnia produktu. Baza wiedzy →
Kiedy jest deal room?
Builder składa ofertę w panelu operatora albo w kreatorze klienta; wydany dokument klient widzi w podglądzie. Builder ofert →