[Automatyzacja AI · Operacje biznesowe · Procesy produktowe]
Marketing Brain — procesy AI dla marketingu
Procesy wspierane przez AI dla działań marketingowych: planowanie treści, dekompozycja zadań, kontekst projektu i raporty w interfejsach opartych na Telegramie.
01Przegląd projektu
Marketing Brain stosuje w operacjach biznesowych te same zasady co asystent AI: ustrukturyzowane procesy, w których AI wykonuje pracę językową, a system przechowuje kontekst, strukturę i historię.
To powiązane moduły produktu marketingowego, a nie osobne projekty klienckie.
02Wyzwanie inżynierskie
AI dobrze radzi sobie ze szkicami i dekompozycją, ale bez struktury i kontekstu jego wynik pozostaje ogólnikowy. Właściwa praca dzieje się w procesie wokół modelu.
- A
Rozkładać ogólne cele na ustrukturyzowane, wykonalne zadania.
- B
Przechowywać kontekst projektu i instrukcje między sesjami.
- C
Łączyć plany z danymi z analityki.
03Architektura rozwiązania
Najedź lub dotknij etapu.
Cel
Ogólny cel marketingowy od użytkownika.
04Główne komponenty
- 01
Planowanie treści
Planowanie treści wokół celów i kanałów ze wsparciem AI.
- 02
Dekompozycja zadań
Rozkładanie celów na ustrukturyzowane, uporządkowane zadania.
- 03
Magazyn kontekstu
Kontekst projektu i instrukcje wielokrotnego użytku przechowywane między sesjami.
- 04
Raporty
Podsumowania łączące plany i dostępne dane.
05Stack technologiczny
AI
- LLM API
- Structured outputs
Backend
- Python
- Context storage
Interfejs
- Telegram
06Interaktywna demonstracja
Dekompozycja celu
IlustracjaSymulacja ilustracyjna — zaskryptowany wynik, model nie jest wywoływany.
Cel
Użyty kontekst projektu
Plan strukturalny
- Kliknij „Rozłóż” — plan pojawi się jako zwalidowane, uporządkowane zadania.
07Decyzje inżynierskie
- 01
Struktura ponad prozę
Model zwraca zadania jako dane, które można zapisać, zwalidować i śledzić.
- 02
Kontekst jako pełnoprawny obiekt
Kontekst projektu jest przechowywany i używany ponownie, a nie wpisywany za każdym razem od nowa.
08Niezawodność i testy
- Walidacja schematem planów generowanych przez AI.
- Przegląd przez człowieka, zanim plan stanie się zadaniami.
09Przykład kodu
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Task:
title: str
channel: str
order: int
def parse_plan(raw: list[dict]) -> list[Task]:
tasks = [Task(str(t["title"]).strip(), str(t["channel"]), int(t["order"])) for t in raw]
if not tasks:
raise ValueError("empty plan")
if len({t.order for t in tasks}) != len(tasks):
raise ValueError("duplicate task order")
return sorted(tasks, key=lambda t: t.order)Ilustracja Przykład ilustracyjny — walidacja planu zaproponowanego przez AI.
Kod źródłowy produktu jest prywatny. Przykłady pokazują podejście inżynierskie, a nie wewnętrzną logikę. Więcej w Engineering Lab.
10Możliwe kierunki rozwoju
- Pętla zwrotna z wyników analityki do planowania.
- Szablony dla powtarzalnych typów kampanii.