Sübut, Memarlıq və İş Qeydi
İşi, məntiqi və yoxlanıla bilən strukturu görün
Bu səhifə Taghi Molavi və InTen-in Google və ChatGPT kimi cavab mühərriklərində görünürlük üçün necə işlədiyini göstərir.
Bu səhifə nə üçündür?
Problemi, qurulan sistemi və açıq sübutu bir yerdə izah edir. Müştəri məlumatları qorunur.
Problem → Build → Evidence
Praktik Təcrübələr və Həll Mərhələləri
Müştəri detalları NDA çərçivəsində qorunur; lakin həll memarlığı və keyfiyyət nəticələri təqdim olunur.
CASE STUDY [01]Milli Rəqəmsal Xəbər və Media Şirkəti
Mühit
Gündəlik yüzlərlə xəbər dərc edən genişmiqyaslı xəbər portalı.
Problem
Sürətli yayım strukturlaşdırılmış məlumatların keyfiyyətini geridə qoymuşdu və cavab mühərriklərində istinad azlığı yaranmışdı.
Qurulan Sistem
Avtomatlaşdırılmış NewsArticle və müəllif entitet qrafı quruldu, xarici mənbələrlə uyğunlaşdırıldı.
Sübut və Nəticə
Keyfiyyət nəticəsi: Bilik qrafında tam təsdiqlənmə və Search Console-da sıfır xəta təmin edildi.
🔒 Müştəri adı və daxili sistem məlumatları NDA çərçivəsində qorunur.
CASE STUDY [02]B2B Sənaye və Mühəndislik İstehsalçısı
Mühit
İxracat yönümlü sənaye avadanlıqları istehsal edən müəssisə.
Problem
Məhsul kataloqlarının mövzu strukturu zəif idi və süni intellekt texniki parametrləri səhv göstərirdi.
Qurulan Sistem
Product və Service şemaları yeniləndi, çoxdilli hreflang tənzimləndi.
Sübut və Nəticə
Keyfiyyət nəticəsi: Texniki məlumatların süni intellektdə düzgün əks olunması təmin edildi.
🔒 Şirkət adı və kommersiya detalları məxfidir.
CASE STUDY [03]Çoxdilli Beynəlxalq Konsaltinq Şirkəti
Mühit
Regional bazarlarda 3 dildə fəaliyyət göstərən peşəkar məsləhət şirkəti.
Problem
Qeyri-dəqiq müraciətlər vaxt itkisinə səbəb olurdu və xidmətlər süni intellekt axtarışında görünmürdü.
Qurulan Sistem
Rəqəmsal Əkiz ilkin seçim sistemi və təsdiqlənmiş bilik bazası quruldu.
Sübut və Nəticə
Keyfiyyət nəticəsi: Uyğun olmayan müraciətlər avtomatik filtirləndi və xidmət görünürlüyü təmin olundu.
🔒 Müştəri məlumatları tam məxfidir.
Açıq Mənbə Sistemlər
Metodun hissələrini göstərən üç açıq mənbə layihəsi.
TypeScript · Benchmarkgeo-scope
Problem: There was no repeatable way to compare how an entity appeared in answer engines.
Built: A benchmark that records prompts, answers, citations, and retrieval differences.
Example: Example: run the same question across engines and inspect where the brand and its sources appear.
Verifiable result: Result: a reproducible report and method, rather than a vague visibility claim.
GitHub-da bax ↗MCP · Pythonmcp-agent-skills-hub
Problem: Agents had skills scattered across projects with unclear quality.
Built: A registry and evaluation layer for finding the right reusable skill.
Example: Example: before acting, an agent can discover and inspect a search or validation skill.
Verifiable result: Result: skills become discoverable, reusable, and reviewable.
GitHub-da bax ↗n8n · Dockern8n-agent-skills
Problem: n8n automations could work in a demo but lacked production validation.
Built: Reusable skills with explicit checks before and after an agent action.
Example: Example: validate links, structure, and the API response before publishing content.
Verifiable result: Result: an inspectable workflow instead of blind execution.
GitHub-da bax ↗ Niyə açıq mənbə?
Açıq mənbə alət və metodun bir hissəsinin GitHub-da yoxlanılmasıdır; müştəri məlumatları gizli qalır.
Brendinizin süni intellekt cavablarında necə göründüyünü bilmirsinizsə, buradan başlayın.
Layihənizi müzakirə edək →