جمعبندی فیچرهای محصول، مدل درآمدی پیشنهادی، و نقشهٔ راه یکماههٔ تیم فنی — بر پایهٔ کد و معماری موجود در ریپازیتوری، نه فرضهای انتزاعی.
جنیکس یک همکار هوش مصنوعی برای پیج فروش اینستاگرامی است. تمرکز فعلی محصول کاملاً روی اینستاگرام است — نه پلتفرم دیگری. دستیار، دایرکت و کامنتهای پیج را بهصورت خودکار پاسخ میدهد، از روی محتوای واقعی کسبوکار (سوالات متداول، محصولات، قوانین فروش) آموزش میبیند، و رفتارش را با هویت همان پیج تطبیق میدهد؛ نه یک پاسخدهندهٔ عمومی و یکسان برای همه.
هدف این نیست که فروشنده یک ربات نصب کند، بلکه اینکه یک دستیار بشناسد پیج او چه میفروشد، چطور صحبت میکند، و مشتریهایش چه میپرسند — و بر همین اساس مکالمهٔ فروش را تا نهاییشدن سفارش پیش ببرد.
استخراجشده مستقیم از کد فعلی — نه چیزی که «قرار است» ساخته شود.
هر پیام یا کامنت روی پست، بدون تأخیر و بدون اپراتور انسانی پاسخ داده میشود.
دستیار از سوالات متداول، فایلها و یادداشتهای صوتی خود کسبوکار آموزش میبیند — نه یک پاسخ عمومی از پیشنوشته.
لحن، قوانین فروش و اطلاعات هر پیج جدا نگهداری میشود؛ رفتار دستیار برای هر کسبوکار اختصاصی است.
بررسی پستها و عملکرد پیج برای فهم دقیقتر محصولات و مخاطب، پیش از پاسخگویی.
مشتری عکس، ویس یا لینک پست بفرستد، دستیار محصول موردنظر را تشخیص میدهد.
محصول موردِ اشارهٔ مشتری به پست واقعی منتشرشده در پیج وصل میشود.
از ثبت سفارش تا پیگیری وضعیت، همه در یک مسیر یکپارچه.
تشخیص خودکار مبلغ، شمارهٔ کارت و نام صاحب حساب از روی عکس رسید — برای تأیید سریعتر پرداخت.
در حال حاضر عمداً برای کاربران ایرانی خاموش است؛ پشت یک فلگ سمت فرانت. بازگشایی آن منوط به دریافت تاییدیهٔ متا برای پرمیژن دسترسی به کامنت است.
امکان دعوت یک یا چند همکار برای مدیریت مشترک همان پیج، بدون اشتراکگذاری دسترسی اصلی.
مدل داده (SubscriptionPlan) از پیش در بکاند آماده است — سقف مصرف قابلتنظیم، و ردهٔ قیمتی بر اساس حجم مخاطب پیج. اعداد زیر پیشنهاد اولیهاند، نه قیمت ثبتشده در دیتابیس.
اولویتبندی بر اساس ریسک عملیاتی فعلی و آمادگی مسیر درآمد.
دو سرمایهگذاری فنی که مستقیم روی کیفیت پاسخ و هزینهٔ عملیاتی اثر میگذارند.
بهجای فراموشکردن مکالمه بعد از هر گفتوگو، دستیار یک گراف دانش از هر مشتری و هر پیج نگه میدارد: چه خریده، چه سلیقهای دارد، قبلاً چه سوالی پرسیده. نتیجه، پاسخهای شخصیتر، پیشنهاد دقیقتر محصول، و مکالمهای که هر بار از صفر شروع نمیشود.
بخش زیادی از سوالات مشتریها تکراریاند (قیمت، ارسال، موجودی). با کشکردن پاسخهای پرتکرار، اکثر این سوالها بدون درخواست جدید به هوش مصنوعی پاسخ داده میشوند — پاسخ سریعتر و هزینهٔ عملیاتی بهطور محسوس پایینتر.
قیمت، موجودی، زمان ارسال — همیشه یک جواب دارند؛ نیازی به فراخوانی مدل برای هر بار پرسیدن نیست.
برای سوالهای ساده از مدل ارزانتر و سریعتر استفاده شود؛ مدل قویتر فقط برای مکالمههای پیچیده یا تشخیص تصویر فراخوانی شود.
بهجای فرستادن کل پایگاه دانش در هر درخواست، فقط بخش مرتبط با سوال مشتری (از طریق بازیابی برداری) به مدل داده شود.
سابقهٔ مشتری در گراف دانش ذخیره شود تا هر مکالمه لازم نباشد کل تاریخچه را دوباره به مدل بدهد.
پاسخهای کوتاه و مستقیم پیشفرض شوند؛ سقف مصرف ماهانه از هدررفت در پیامهای اسپم یا سوءاستفاده جلوگیری کند.
داشبورد هزینهٔ هوش مصنوعی (در نقشهٔ راه) نقاط پرهزینه را زودتر نشان دهد تا پیش از رشد ترافیک اصلاح شوند.
قطعی یا کندی مسیر اصلی هوش مصنوعی بدون هشدار خودکار میتواند به قطعی بیصدا در پیک ترافیک منجر شود. نیاز به آستانهٔ هشدار و مسیر پشتیبان آماده.
سیستم quota در بکاند کامل است، اما کاربر نمیداند چقدر از سهمیهٔ ماهانه مانده — منجر به تیکت پشتیبانی غیرضروری میشود.
هر سوال، حتی تکراری، مستقیم به هوش مصنوعی میرود؛ پیادهسازی سیستم کش (بخش ۰۵) این هزینه را مستقیم کاهش میدهد.