Подай BMC DNA на вход — получи полную стратегию бизнеса до уровня исполнения. Каждый этап = отдельный Claude-агент. Результаты накапливаются в папке. Методология: Влад Яско, deep-research-guide.vercel.app
Читает сырой 7-блочный BMC DNA, структурирует его в канонический формат, заполняет пробелы логическими выводами с маркировкой [inference]. Служит источником истины для всех последующих агентов.
AI генерирует 3 кастомных промпта для Deep Research — без плейсхолдеров, конкретные, готовые к вставке в Perplexity / Parallel AI / ChatGPT. Вместо шаблонов — промпты под реальный бизнес из DNA.
Полный анализ рынка, конкурентов и аудитории. Использует 4 инструмента параллельно: Perplexity (91.3% точность, копает форумы/YouTube), Parallel AI, ChatGPT Deep Research, Gemini/Claude. Все результаты → синтез через NotebookLM.
NotebookLM-стиль допрос: извлекает реальный язык аудитории из исследования — паттерны боли, возражения, фразы дословно, уровень осознанности по Бену Ханту (0–5), триггеры покупки. Это основа ДНК клиента.
3-этапный GAP-допрос: ① Найти дыры — что аудитория хочет, но не получает. ② Сгенерировать 5 продуктовых концепций, закрывающих ТОП-3 GAP. ③ Выбрать одну — конкретную, обоснованную данными.
Выбирает одну аудиторию, одну боль, один продуктовый угол. Строит ДНК клиента из голоса аудитории. Создаёт сильный оффер по формуле Хормози: лид-магнит, ценовые тиры, гарантия, AI-фича.
Три блока параллельного DR: Блок 1 — каналы конкурентов (топ-5, бюджеты, контент). Блок 2 — неочевидные каналы (коллаборации, сообщества, CPA). Блок 3 — тренды трафика 2025–2026.
Рассчитывает юнит-экономику по каждому каналу: CPM, CPC, CTR, CPA, CAC, ROAS, минимальный тестовый бюджет, сезонность. Каждое число — источник + дата (не старше 6 мес). Без источника → [inference].
CMO-уровня решение: сравнительная матрица каналов, стратегия на 1-2 / 3-6 мес, декомпозиция от выручки до бюджета. Заканчивает однозначным выводом: «Один канал для запуска завтра: [CHANNEL] — потому что...»
Создаёт TOV (реверс-инжиниринг из транскриптов эксперта), матрицу смыслов по Бену Ханту (5 уровней осознанности × форматы контента), и 30-дневный контент-план с конкретными темами.
Финальный CMO-синтез: 70/20/10 распределение бюджета по каналам, декомпозиция целей, понедельный план на 3 месяца, KPI-дашборд с красными/зелёными флагами, контент-календарь на месяц 1 с лид-магнитом и 10 SEO-статьями.
Пишет 11-блочную структуру лендинга с текстами (CTA, заголовки, доказательства, возражения, гарантия) и 12-минутный VSL-сценарий с хуком, болью, историей, трансформацией и CTA.
Строит воронку Telegram + Instagram ManyChat: первое касание ≤ 30 минут, логика прогрева, сегментация, тексты сообщений, интеграция платёжной системы (Telegram Stars или карта).
Создаёт 20+ концептов: рилсы, сторис, карусели, хуки для рекламы, промпты для визуала. Каждый формат с конкретным сценарием, ссылкой на контент-матрицу и уровнем осознанности аудитории.
Визуальное направление и компонентная спецификация лендинга: цветовая система, типографика, layout секций, иерархия CTA, мобильная адаптация. Готово к передаче разработчику или Vibe Coding.
Аудит всей системы + пошаговый план реализации: первые 24 часа, 7 дней, 30 дней. Конкретные задачи, ответственные, зависимости, критический путь до первых продаж.
Читает все 17 выходных файлов и собирает единый мастер-документ STRATEGY.md. Добавляет исполнительное резюме, индекс, cross-ссылки, выявляет противоречия между фазами и финальный чеклист готовности к запуску.
17 агентов отработают последовательно. Каждый следующий читает файлы предыдущего. Пайплайн возобновляемый — при сбое продолжит с места остановки.