ਪਹਿਲਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ, ਫਿਰ ਡਾਟਾ

ਕੀ ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਤੁਹਾਡੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਇਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਮੈਂ Agentis Lux ਨਾਮ ਦਾ ਇੱਕ ਟੂਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਕਿਸੇ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਜਾਣ ਵੇਲੇ ਦੇਖਦਾ ਹੈ।

50 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਇੰਜਣ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਂ ਸੱਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਹੀ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਨਾ ਸਕਾਂ। ਇਸ ਨੂੰ pre-registration ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੇਰੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣਾ ਕੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚੋਂ 10 ਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਾਂਗਾ: • E-commerce • SaaS • Content and Media • Government • Indie projects

ਇਹ ਰਹੇ ਮੇਰੇ ਦਾਅ:

  1. ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਕਲਿਫ (rendering cliff) ਮੁੱਖ ਵੰਡ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕਾਰਕ ਹੈ। Client-heavy ਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ server-rendered ਸਾਈਟਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਵੇਗੀ।
  2. ਸਰਕਾਰੀ ਸਾਈਟਾਂ ਬਣਤਰ (structure) ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦੇਣਗੀਆਂ।
  3. Structured data ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਮਰਸ ਅਤੇ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇਗਾ।
  4. E-commerce ਸਾਈਟਾਂ ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਰੇਂਜ ਦਿਖਾਉਣਗੀਆਂ।
  5. ਕੁਝ ਸਾਈਟਾਂ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰ ਦੇਣਗੀਆਂ।
  6. ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਧਾ-ਘਾਟਾ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲੇਗਾ।
  7. ਕਈ ਸਾਈਟਾਂ ਕੋਲ ਵਧੀਆ ਸਪੈਕਸ (specs) ਹੋਣਗੇ ਪਰ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਲੁਕਾ ਕੇ ਰੱਖਣਗੇ।

ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਸਾਈਟਾਂ ਦੇ ਜਨਤਕ (public) ਪਾਸੇ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਪੇਜਾਂ, docs, ਅਤੇ API ਸਪੈਕਸ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਲੌਗਇਨ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਰਿਹਾ। ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਮੁੱਖ ਦਰਵਾਜ਼ਿਆਂ (front doors) ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।

ਜੇਕਰ ਡਾਟਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰੇ ਦਾਅ ਗਲਤ ਹਨ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਉਹ ਦੱਸਾਂਗਾ। ਜੇਕਰ ਡਾਟਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਪੈਟਰਨ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਉਹ ਵੀ ਦੱਸਾਂਗਾ। ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ (baseline) ਉਦੋਂ ਹੀ ਲਾਹੇਵੰਦ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਵੇ।

ਮੈਂ ਜਲਦੀ ਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪੋਸਟ ਕਰਾਂਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਮੇਰੀਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੇਖ ਸਕੋਗੇ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਹੋਵੇਗੀ?

ਸੋਮਾ: https://dev.to/earlgreyhot1701d/predictions-first-data-later-seven-hot-takes-on-ai-agent-readiness-before-i-scan-50-sites-599d