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.
Podejście atomowe
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.
Dla kogo najwięcej
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 →
Fundament projektu
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 produktu
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 →Jak to działa
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.
Pozostałe funkcje
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 →Integracje: Claude, Cursor, MCP
Konektor baz wiedzy działa w Claude i Cursorze. Sterowanie całym Discovery przez MCP, Aion Surf i Aion Source: w przygotowaniu — statusy wprost na stronie.
Gdzie to żyje →Najczęstsze pytania
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 →
Bezpłatne testy alpha