Cockpit AI

大家好，Product Hunt！ 我是 Cockpit AI 的创始人 Ravi。 过去十年，我一直在研究社交网络中有效互动与垃圾信息之间的界限。 核心洞察很简单：互动越多，垃圾信息越少；互动越少，垃圾信息越多。 但问题在于…… 每个人都添加了"个性化"。名字、公司名、招聘信号、融资轮次。当每个人都在相同的固定工作流中使用相同的信号时，这又变成了垃圾信息。 信号一旦商品化，就失去了价值。 然而，当分享关于潜在客户市场的真正有用的信息时——他们的竞争对手在做什么、他们的行业格局如何变化、他们的同行哪些做法有效——他们会自然地产生互动。 这不是推销，而是他们真正想要的信息。 思维模型使之成为可能……每个 agent 会消耗 20 万 token 一次性研究一批潜在客户——这是一个真正的研究窗口。 它从一个相似受众开始——他们的同行在做什么、竞争对手是谁、他们的市场正在发生什么变化。基于此，agent 自主决定哪些信号对每个具体的人真正重要。 agent 选择切入角度……不是固定的工作流，也不是某人编写的规则。 使用 Cockpit……你是管理者……你的 AI agent 将成为最高质量的团队。 给 agent 几个示例公司，它们就会开始工作： 研究潜在客户及其在互联网上的竞争对手 决定对每个潜在客户最重要的信号 围绕该叙事撰写触达内容——而非模板 为每个潜在客户生成独特的提案文档 追踪互动（滚动深度、页面停留时间），调整后续跟进 在你的日历上预约会议 想象一下，如果一个用户管理 10 个 agent……一个 10 人的团队能在所有渠道、全天候做什么？ 自 2025 年 12 月中旬推出以来： 研究并触达了超过 102,000 个联系人 为这些联系人生成了超过 41,000 份个性化文档 通过电子邮件和 LinkedIn 进行了超过 37,000 次自主 agent 对话（更多渠道即将推出） 消耗了 17 亿 token——agent 在进行持续的自主工作 个性化文档的平均滚动深度达到 73% 为送达率而构建……自动邮件预热、反垃圾邮件保护、合规护栏，以及部署在公司域名上的基础设施——而非共享发送池。 我们使用 Cockpit 来发展 Cockpit。我们的 agent 为我们预约会议。这就是可信度测试——如果它对我们无效，我们就没有理由向你销售它。 期待大家的反馈！