AI कंसल्टेंसी अपने लिए Mythex से क्या बना सकती है
एक AI कंसल्टेंसी Mythex से अपनी वेबसाइट और यूज़-केस लाइब्रेरी, एक क्लाइंट पोर्टल जो प्रोटोटाइप को उनके इवैल्यूएशन नतीजों के साथ रखे, एक CRM जो यूज़ केस को फ़ेज़ के हिसाब से ट्रैक करे, फ़ेज़-आधारित कोटेशन, और क्लाइंट टीमों के लिए ट्रेनिंग प्लेटफ़ॉर्म बना सकती है। हर एक चैट संदेश से शुरू होता है और डेटाबेस व सार्वजनिक URL वाला काम करता ऐप बन जाता है।
डेमो के बाद रफ़्तार बनाए रखना
AI का काम फ़ेज़ में बिकता है: डिस्कवरी वर्कशॉप, प्रूफ़ ऑफ़ कॉन्सेप्ट, पायलट, फिर प्रोडक्शन और सपोर्ट। जोखिम फ़ेज़ों के बीच के अंतर में है। एक प्रोटोटाइप कॉल पर दिखाया जाता है, सब प्रभावित होते हैं, और एक हफ़्ते बाद किसी को याद नहीं रहता कि फ़ैसला किसके पास है। कंसल्टेंसी को हर यूज़ केस को अपने अलग रिकॉर्ड के रूप में ट्रैक करना होता है, जिसमें बजट का ओनर, तकनीकी ओनर और तारीख वाला अगला कदम हो। क्लाइंट को एक ही जगह चाहिए जहां प्रोटोटाइप, रिकॉर्डिंग और वे टेस्ट केस दिखें जो बताते हैं कि आउटपुट सही थे या नहीं। फ़र्म को ऐसे कोटेशन भी चाहिए जो डेटा एक्सेस की मान्यताएं लिखें, माइलस्टोन बिलिंग हो, और यह साफ़ दिखे कि कौन सा कंसल्टेंट कौन से क्लाइंट पर लगा है।
- यूज़ केस रिकॉर्ड के रूप में, हर एक का अपना फ़ेज़, ओनर और अगला कदम
- इवैल्यूएशन लॉग जिसे क्लाइंट पढ़ और उसमें जोड़ सके
- फ़ेज़-आधारित कोटेशन जिनमें मान्यताएं और वैकल्पिक लाइन आइटम लिखे हों
- माइलस्टोन इनवॉइस, रिटेनर और पर्चेज़ ऑर्डर नंबर
- कई क्लाइंट में कंसल्टेंट का आधे-हफ़्ते के हिसाब से आवंटन
एक ऐसी साइट जो ऑपरेशंस मैनेजर के लिए लिखी हो, इंजीनियर के लिए नहीं
केस स्टडी उनके नतीजों के हिसाब से, जैसे इनवॉइस एक्सट्रैक्शन से मैनुअल एंट्री में कमी, न कि मॉडल के नामों से। एक सादा पेज बताए कि एंगेजमेंट मॉडल क्या है और हर फ़ेज़ क्या देता है। क्लाइंट डेटा पर आपका रुख सादे शब्दों में। एक पूछताछ फ़ॉर्म जो यूज़ केस और उपलब्ध डेटा पूछे, ताकि पहली कॉल सार्थक बातचीत से शुरू हो।
एक AI कंसल्टेंसी के लिए वेबसाइट बनाओ। पेज: होम, सेवाएं (डिस्कवरी वर्कशॉप, प्रोटोटाइप बिल्ड, इंटीग्रेशन, टीम ट्रेनिंग), नतीजों के हिसाब से केस स्टडी, हम क्लाइंट डेटा कैसे संभालते हैं, और एक पूछताछ फ़ॉर्म जो कंपनी, यूज़ केस, उपलब्ध डेटा और समयसीमा पूछे और डेटाबेस में सेव हो।
एक पाइपलाइन जहां हर डेमो एक तारीख पर खत्म हो
एक क्लाइंट के तीन यूज़ केस अलग-अलग फ़ेज़ में हो सकते हैं, इसलिए हर यूज़ केस अपना अलग रिकॉर्ड है जो डिस्कवरी, प्रूफ़ ऑफ़ कॉन्सेप्ट, पायलट, प्रोडक्शन और सपोर्ट से गुज़रता है। बजट ओनर और तकनीकी ओनर अलग सेव होते हैं, और "अगला कदम तय" फ़ील्ड व तारीख के बिना कोई सौदा आगे नहीं बढ़ सकता। स्टॉल्ड यूज़ केस का व्यू दिखाता है कि कौन से प्रभावशाली डेमो चुपचाप पीछे खिसक रहे हैं।
मेरी AI कंसल्टेंसी के लिए CRM बनाओ। क्लाइंट के यूज़ केस हों; हर यूज़ केस का एक फ़ेज़ हो (डिस्कवरी, प्रूफ़ ऑफ़ कॉन्सेप्ट, पायलट, प्रोडक्शन, सपोर्ट), बजट, बजट ओनर, तकनीकी ओनर और ज़रूरी अगला कदम तारीख के साथ। फ़ेज़ के हिसाब से बोर्ड और ऐसे यूज़ केस की सूची दिखाओ जिनमें 14 दिन से कोई गतिविधि नहीं हुई।
इवैल्यूएशन लॉग के साथ क्लाइंट पोर्टल
हर एंगेजमेंट को एक प्रोजेक्ट पेज मिलता है जिसमें मौजूदा फ़ेज़, लिए गए फ़ैसले और खुले सवाल होते हैं। प्रोटोटाइप लिंक और डेमो रिकॉर्डिंग उन फ़ीडबैक के बगल में रहती हैं जो उन्हें मिला। क्लाइंट टेस्ट केस दर्ज करता है और आउटपुट को सही या गलत चिह्नित करता है, ताकि गो या नो-गो का फ़ैसला पिछली कॉल के बाद के मूड पर नहीं, सबूतों की सूची पर हो। प्रायोजक और तकनीकी स्टाफ़ की अलग पहुंच होती है।
एक AI कंसल्टेंसी के लिए क्लाइंट पोर्टल बनाओ। हर क्लाइंट लॉग इन करके अपने प्रोजेक्ट देखे, जिनमें फ़ेज़, फ़ैसलों का लॉग, खुले सवाल, प्रोटोटाइप लिंक और रिकॉर्डिंग हों। एक इवैल्यूएशन लॉग जोड़ो जहां क्लाइंट यूज़र टेस्ट केस, आउटपुट जोड़ें और उसे सही या गलत टिप्पणी के साथ चिह्नित करें। प्रायोजक और तकनीकी भूमिकाएं अलग रखो।
भूमिका के हिसाब से ट्रेनिंग ट्रैक, क्लाइंट के अपने डेटा के साथ
नेतृत्व, विश्लेषकों और उन इंजीनियरों के लिए ट्रेनिंग अलग-अलग ट्रैक में चलाएं जो बाद में सिस्टम संभालेंगे। अभ्यास हर कंपनी के कोहोर्ट के लिए अपलोड किए नमूना डेटा से होते हैं, और क्लाइंट देख सकता है कि उसके किस स्टाफ़ ने कौन सा मॉड्यूल पूरा किया। पाठ आसानी से संपादित होते हैं, जो उस क्षेत्र में ज़रूरी है जहां टूल हर कुछ महीनों में बदलते हैं।
एक AI कंसल्टेंसी के लिए ट्रेनिंग प्लेटफ़ॉर्म बनाओ। कोर्स में भूमिका-आधारित ट्रैक, मॉड्यूल और पाठ हों। हर क्लाइंट कंपनी एक कोहोर्ट हो जिसकी अपनी नमूना फ़ाइलें अपलोड हों। स्टाफ़ साइन इन करके पाठ और क्विज़ पूरे करें, और क्लाइंट एडमिन हर व्यक्ति का पूरा होना देखे।
फ़ेज़ कोटेशन जो मान्यताएं लिखें
डिस्कवरी को तय कीमत पर और बाद के फ़ेज़ों को एक रेंज में दें, और कोटेशन पर मान्यताएं लिखें: किसी तारीख तक डेटा एक्सेस, क्लाइंट स्टाफ़ का समय, दिए गए एनवायरनमेंट। अतिरिक्त ट्रेनिंग दिन जैसे वैकल्पिक आइटम क्लाइंट चुन या हटा सकता है, और जब आपकी टीम की उपलब्धता बदलने वाली हो तो कोटेशन की समय-सीमा खत्म हो जाती है।
AI कंसल्टिंग कार्य के लिए कोट बिल्डर बनाओ। कोटेशन में फ़ेज़ हों, डिस्कवरी के लिए तय कीमत और बाद के फ़ेज़ों के लिए अनुमानित रेंज, मान्यताओं की सूची, क्लाइंट द्वारा टॉगल किए जा सकने वाले वैकल्पिक लाइन आइटम, और एक समाप्ति तारीख। PDF में एक्सपोर्ट करो।
यूज़ केस की एक सार्वजनिक लाइब्रेरी
संभावित ग्राहक अपनी समस्या खोजते हैं, आपकी फ़र्म को नहीं। उद्योग और कार्य के हिसाब से यूज़ केस की एक सूची, जिसमें हर एक के इनपुट, आउटपुट, आम प्रयास और जहां वह अक्सर विफल होता है उसके ईमानदार नोट्स हों, उन लोगों से पूछताछ लाती है जिन्होंने पहले ही आधी योग्यता जांच कर ली है।
एक AI कंसल्टेंसी के लिए सार्वजनिक यूज़ केस लाइब्रेरी बनाओ। हर प्रविष्टि में उद्योग, कार्य, ज़रूरी डेटा, इनपुट, आउटपुट, आम प्रयास, ज्ञात सीमाएं और किसी संबंधित केस स्टडी या पूछताछ फ़ॉर्म का लिंक हो। उद्योग, कार्य और डेटा प्रकार के फ़िल्टर जोड़ो।
पहले दिन क्या डालें
पोर्टल से शुरू न करें। CRM से शुरू करें और हर लाइव यूज़ केस उसके फ़ेज़ और अगले कदम के साथ डालें। यह सूची अकेले अक्सर बता देती है कि इस हफ़्ते किन सौदों पर कॉल चाहिए। उसके बाद कोटेशन बिल्डर जोड़ें, ताकि नए दायरे अपनी मान्यताएं साथ लेकर आएं, और जब अगला प्रूफ़ ऑफ़ कॉन्सेप्ट शुरू हो तब क्लाइंट पोर्टल, ताकि उसका इवैल्यूएशन लॉग पहले टेस्ट केस से मौजूद हो।
- लाइव यूज़ केस, फ़ेज़, ओनर और अगला कदम
- आपके मानक फ़ेज़ विवरण और मान्यताएं, हर कोटेशन पर दोबारा इस्तेमाल
- अगले शुरू होने वाले एंगेजमेंट के लिए एक पोर्टल प्रोजेक्ट
क्लाइंट डेटा पर एक नोट
अगर क्लाइंट आपके बनाए पोर्टल पर दस्तावेज़ या नमूना डेटा अपलोड करते हैं, तो प्रॉम्प्ट में लिखें कि हर क्लाइंट सिर्फ़ अपनी फ़ाइलें देखे और स्टाफ़ की भूमिकाएं अलग हों। मांगे जाने पर Mythex क्वेरी को साइन इन यूज़र तक सीमित रखता है। आपकी अपनी डेटा प्रबंधन प्रतिबद्धताएं, जैसे रिटेंशन या फ़ाइलें कहां रहती हैं, आपकी ज़िम्मेदारी हैं और उन्हें जांचना आपका काम है; Mythex आपकी ओर से कोई अनुपालन प्रमाणन नहीं देता।
शुरुआत के लिए एक प्रॉम्प्ट
मेरी AI कंसल्टेंसी के लिए एक आंतरिक ऐप बनाओ। क्लाइंट और उनके यूज़ केस ट्रैक करो, हर एक का फ़ेज़ डिस्कवरी से प्रोडक्शन तक, बजट, बजट ओनर, तकनीकी ओनर और ज़रूरी तारीख वाला अगला कदम। हर प्रोजेक्ट के लिए एक क्लाइंट पोर्टल जोड़ो जिसमें प्रोटोटाइप लिंक, फ़ैसलों का लॉग और एक इवैल्यूएशन लॉग हो जहां क्लाइंट आउटपुट को सही या गलत चिह्नित करे।
सवाल
क्या मैं Mythex से क्लाइंट के लिए डेमो भी बना सकता हूं?
हां। कई कंसल्टेंट इसका इस्तेमाल करके किसी क्लाइंट के सामने जल्दी एक काम करता प्रोटोटाइप रखते हैं, जिसमें असली डेटाबेस और साझा करने योग्य URL होता है। प्रोडक्शन के लिए स्कोप होने के बाद Pro पर कोड एक्सपोर्ट या GitHub पर पुश किया जा सकता है।
क्या क्लाइंट सिर्फ़ अपने प्रोजेक्ट देख सकते हैं?
हां, अगर आप मांगें। लिखें कि हर क्लाइंट यूज़र सिर्फ़ अपनी कंपनी के प्रोजेक्ट और फ़ाइलें देखे, और Mythex डेटा को साइन इन यूज़र तक सीमित रखता है।
क्या मैं इसके ज़रिए ट्रेनिंग कोर्स बेच सकता हूं?
Mythex कोर्स, नामांकन और प्रगति ट्रैकिंग बनाता है। एक्सेस के लिए शुल्क लेने के लिए अपने खाते का पेमेंट प्रोवाइडर जोड़ें।
क्या यह ChatGPT या Claude के अंदर काम करता है?
हां। Mythex किसी भी प्लान पर अकाउंट सेटिंग्स से ChatGPT और Claude से जुड़ता है, और सैंडबॉक्स टूल्स के लिए Pro चाहिए। यह Cursor और Codex के साथ भी काम करता है।
इसकी कीमत क्या है?
Free में रोज़ाना क्रेडिट हैं और क्रेडिट कार्ड नहीं लगता। Pro की कीमत $25/महीना है, जिसमें कोड एडिटिंग, एक्सपोर्ट, GitHub और कस्टम डोमेन शामिल हैं।
AI से बनाने के और तरीके
- विफल रीपब्लिश कभी चालू बैकएंड को नहीं मिटाता
- हर तरह के कारोबार के लिए एक लैंडिंग पेज
- हर प्रोजेक्ट के लिए एक निजी वर्कस्पेस और लाइव प्रिव्यू
- अलर्ट एक बार चलें, हर सर्वर पर एक बार नहीं
- ऑटो-रीलोड: क्रेडिट कम होने पर भी आपका पब्लिश ऐप चालू रहे
- किसी को इंतज़ार कराए बिना बड़े वर्कस्पेस पर जाना
- डेटाबेस की बिलिंग उनके असली इस्तेमाल के हिसाब से
- Claude, Cursor या Codex से Mythex ऐप्स बनाएँ
- पब्लिश के ठीक बाद क्रैश होने वाले ऐप्स को पकड़ना
- चेकपॉइंट: एजेंट के किसी भी बदलाव को पलटें
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