Przejdź do treści

Praktyczny przewodnik wdrożenia - edycja AI Research Oracle 🔮

Wprowadzenie

Ten przewodnik przeprowadzi Cię krok po kroku przez wdrożenie systemu AI Research Oracle - jedynego systemu przewidującego przyszły wpływ publikacji naukowych AI na podstawie wczesnych sygnałów i uczenia maszynowego. Zamiast czekać 3 lata na cytowania, przewidujemy je w 7 dni!

Dlaczego Oracle? Problem z cytowaniami

  • Fakt: Artykuły potrzebują 1-3 lat na zdobycie cytowań
  • Problem: Nie można ocenić wartości świeżych publikacji
  • Rozwiązanie: Wczesne sygnały (Twitter, GitHub, autor) + ML = predykcje od dnia 1
  • Wartość: Badacze i VC mogą inwestować czas/pieniądze mądrze

Część 1: Konfiguracja infrastruktury dla Oracle

1.1 Make.com - Konfiguracja dla wczesnych sygnałów

Praktyczny przewodnik: Konfiguracja AI Research Oracle w Make.com

🚀 Dzienny crawler badań z wczesnymi sygnałami - krok po kroku

Ten przewodnik przeprowadzi Cię przez konfigurację systemu, który nie tylko pobiera artykuły, ale też przewiduje ich przyszły wpływ na podstawie sygnałów z pierwszych 7 dni.

Przygotowanie (45 minut)

1. Załóż potrzebne konta

  • ✅ Make.com - https://www.make.com (zacznij od planu Core)
  • ✅ Airtable - https://airtable.com (darmowe konto)
  • ✅ Twitter Developer - https://developer.twitter.com (poziom Basic $100/mo)
  • ✅ GitHub - Personal access token (darmowy)
  • ✅ Semantic Scholar - klucz API (darmowy)

2. Przygotuj bazę w Airtable - schemat Oracle

  1. Zaloguj się do Airtable
  2. Kliknij "Create a base" → "Start from scratch"
  3. Nazwij bazę: "AI Research Oracle"
  4. Utwórz tabelę "Papers" z polami:
| Nazwa pola             | Typ pola         | Uwagi                         |
|------------------------|------------------|-------------------------------|
| paper_id               | Autonumber       | Klucz główny                  |
| title                  | Single line text | Tytuł pracy                   |
| authors                | Long text        | Lista autorów                 |
| abstract               | Long text        | Streszczenie                  |
| arxiv_id               | Single line text | ID z ArXiv                    |
| pdf_url                | URL              | Link do PDF                   |
| submitted_date         | Date             | Data publikacji               |
| early_signals_score    | Number           | Punktacja (0-100)             |
| author_max_h_index     | Number           | Najwyższy h-index             |
| twitter_mentions_24h   | Number           | Wzmianki w 24h                |
| github_repos_7d        | Number           | Repozytoria w 7 dni           |
| github_stars_7d        | Number           | Gwiazdki w 7 dni              |
| needs_prediction       | Formula          | {early_signals_score} > 60    |
| predicted_citations_3yr| Number           | Predykcja na 3 lata           |
| prediction_confidence  | Number           | Pewność predykcji (0-1)       |
| prediction_date        | Date             | Kiedy przewidziano            |
  1. Utwórz drugą tabelę "Predictions": 
    | Nazwa pola         | Typ pola         | Uwagi                    |
|-------------------|------------------|--------------------------|
| prediction_id     | Autonumber       | Klucz główny             |
| paper_link        | Link to Papers   | Połączenie z Papers      |
| predicted_1yr     | Number           | Predykcja 1 rok          |
| predicted_3yr     | Number           | Predykcja 3 lata         |
| predicted_5yr     | Number           | Predykcja 5 lat          |
| confidence        | Number           | Pewność (0-1)            |
| percentile        | Number           | Przewidywany percentyl   |
| breakthrough_prob | Number           | Prawdopodobieństwo hitu  |
| model_version     | Text             | Wersja modelu ML         |

Konfiguracja w Make.com - pipeline Oracle (60 minut)

Scenariusz 1: Kolektor wczesnych sygnałów

Krok 1: Utwórz nowy scenariusz

  1. Zaloguj się do Make.com
  2. "Create a new scenario"
  3. Nazwij: "🔮 Oracle - Kolektor wczesnych sygnałów"

Krok 2: Crawler ArXiv (jak wcześniej)

  1. Schedule Trigger (Codziennie 6:00 UTC)
  2. HTTP Request do ArXiv API
  3. XML Parser
  4. Iterator przez artykuły

Krok 3: Kolektor metryk autorów (NOWE!)

  1. Po Iterator dodaj HTTP Request
  2. Nazwa: "Pobierz h-index autora"

  3. Konfiguracja: 

    URL: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/author/search
Metoda: GET
Query String:
  - query: {{first(split(4.authors; ","))}}
  - fields: authorId,name,hIndex,citationCount

  4. Dodaj "Array aggregator" aby zebrać wszystkich autorów

  5. Dodaj "Tools → Basic function": 
    // Pobierz maksymalny h-index
{{max(map(5.array; "hIndex"))}}

Krok 4: Monitor buzzu Twitter (KLUCZOWE!)

  1. Dodaj HTTP Request
  2. Nazwa: "Sprawdź wzmianki Twitter"

  3. Konfiguracja: 

    URL: https://api.twitter.com/2/tweets/search/recent
Metoda: GET
Nagłówki:
  - Authorization: Bearer {{twitter_bearer_token}}
Query String:
  - query: {{4.arxiv_id}} OR "{{substring(4.title; 0; 50)}}"
  - max_results: 100
  - tweet.fields: public_metrics,created_at

  4. Parsuj odpowiedź: 

    // Policz wzmianki w ostatnich 24h
const tweets = {{6.data}};
const last24h = tweets.filter(t => {
  const hours = (Date.now() - new Date(t.created_at)) / (1000*60*60);
  return hours <= 24;
});
{{length(last24h)}}

Krok 5: Tracker implementacji GitHub

  1. Dodaj HTTP Request
  2. Nazwa: "Szukaj repozytoriów GitHub"
  3. Konfiguracja: 
    URL: https://api.github.com/search/repositories
Metoda: GET
Nagłówki:
  - Authorization: token {{github_token}}
  - Accept: application/vnd.github.v3+json
Query String:
  - q: {{4.arxiv_id}} OR "{{substring(4.title; 0; 30)}}"
  - sort: stars
  - order: desc

Krok 6: Oblicz wynik wczesnych sygnałów

  1. Dodaj "Tools → Set multiple variables"
  2. Zmienne do ustawienia: 
    // Wynik autora (max 40)
authorScore: {{min(6.maxHIndex / 2; 15) + (hasTopInstitution ? 10 : 0)}}

// Wynik społecznościowy (max 30)
twitterScore: {{min(7.mentions24h / 10; 10)}}
githubScore: {{8.total_count > 0 ? 5 + min(8.items[0].stargazers_count / 10; 5) : 0}}

// Wynik treści (max 20)
hasCode: {{contains(4.abstract; "github.com") ? 5 : 0}}
hasSOTA: {{contains(toLowerCase(4.abstract); "state-of-the-art") ? 7 : 0}}

// Wynik całkowity
totalScore: {{authorScore + twitterScore + githubScore + hasCode + hasSOTA}}

Krok 7: Zapisz do Airtable z sygnałami

  1. Dodaj "Airtable → Create a Record"
  2. Mapuj wszystkie pola włącznie z:
  3. early_signals_score: {{9.totalScore}}
  4. author_max_h_index: {{6.maxHIndex}}
  5. twitter_mentions_24h: {{7.mentions24h}}
  6. github_repos_7d: {{8.total_count}}
  7. needs_prediction: {{9.totalScore > 60}}

Scenariusz 2: Pipeline predykcji ML (NOWE!)

Krok 1: Wyzwalacz tygodniowy

  1. Nowy scenariusz: "🔮 Oracle - Predykcje ML"
  2. Harmonogram: Co niedzielę 10:00 UTC

Krok 2: Pobierz artykuły o wysokim sygnale

  1. Airtable → Search records
  2. Formuła: AND({needs_prediction}, NOT({predicted}))
  3. Maksymalne rekordy: 20

Krok 3: Przygotuj cechy dla ML

  1. Iterator przez artykuły
  2. Tools → Set multiple variables 
    features: {
  author_h_index: {{3.fields.author_max_h_index}},
  twitter_mentions: {{3.fields.twitter_mentions_24h}},
  has_github: {{3.fields.github_repos_7d > 0}},
  github_stars: {{3.fields.github_stars_7d}},
  abstract_length: {{length(split(3.fields.abstract; " "))}},
  days_since_publish: {{round((now - 3.fields.submitted_date) / 86400000)}}
}

Krok 4: Wywołaj API predykcji ML

  1. HTTP Request 
    URL: https://your-oracle-api.herokuapp.com/predict
Metoda: POST
Nagłówki:
  - Content-Type: application/json
Body: {
  "arxiv_id": "{{3.fields.arxiv_id}}",
  "features": {{4.features}},
  "model": "v2.1"
}

Krok 5: Generuj treść Oracle

  1. Tools → Text aggregator
  2. Szablon: 
    🔮 Predykcja Oracle:

"{{3.fields.title}}"

Przewidywany wpływ: {{5.predictions.citations_3yr}} cytowań do 2028
Pewność: {{round(5.confidence * 100)}}%
Percentyl: Top {{100 - 5.percentile}}%

Wczesne sygnały:
- h-index autora: {{3.fields.author_max_h_index}}
- Buzz Twitter: {{3.fields.twitter_mentions_24h}} wzmianek
- GitHub: {{3.fields.github_repos_7d}} implementacji

Śledź tę predykcję: https://airesearchoracle.com/p/{{3.fields.arxiv_id}}

Testowanie systemu Oracle (30 minut)

Test 1: Zbieranie wczesnych sygnałów

  1. Uruchom "Kolektor wczesnych sygnałów" na 5 artykułach
  2. Sprawdź w Airtable:
  3. Czy h-index autora się zapisał?
  4. Czy wzmianki Twitter są policzone?
  5. Czy repozytoria GitHub są znalezione?
  6. Czy wynik całkowity ma sens?

Test 2: Generowanie predykcji

  1. Ręcznie ustaw needs_prediction = true dla 2 artykułów
  2. Uruchom "Predykcje ML"
  3. Sprawdź czy predykcje się wygenerowały

Test 3: Publikowanie treści

  1. Weź wygenerowaną predykcję
  2. Opublikuj ręcznie na LinkedIn/Twitter
  3. Zmierz zaangażowanie vs zwykły post

Model ML - szybki start (1 dzień)

Opcja A: Prosty model w Python

# train_simple_oracle.py
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import joblib

# Zbierz dane historyczne (artykuły z 2020-2021)
# Możesz użyć Semantic Scholar API do pobrania cytowań

def train_model():
    # Załaduj dane
    df = pd.read_csv('historical_papers.csv')

    # Cechy
    features = ['author_h_index', 'twitter_mentions_7d', 
                'has_github', 'abstract_length']
    X = df[features]
    y = df['citations_after_3_years']

    # Trenuj
    model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
    model.fit(X, y)

    # Zapisz
    joblib.dump(model, 'oracle_model.pkl')

    return model

Wdróż na Heroku/Railway

# app.py - Proste API Flask
from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
import numpy as np

app = Flask(__name__)
model = joblib.load('oracle_model.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    features = np.array([[
        data['features']['author_h_index'],
        data['features']['twitter_mentions'],
        1 if data['features']['has_github'] else 0,
        data['features']['abstract_length']
    ]])

    prediction = model.predict(features)[0]

    # Oblicz percentyl (na podstawie twoich danych)
    percentile = calculate_percentile(prediction)

    return jsonify({
        'predictions': {
            'citations_3yr': int(prediction),
            'citations_1yr': int(prediction * 0.3),
            'citations_5yr': int(prediction * 1.8)
        },
        'confidence': 0.75,
        'percentile': percentile
    })

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Publiczna strona trackera (1 dzień)

Prosta aplikacja Next.js/React

// pages/index.js
import { useEffect, useState } from 'react';

export default function OracleTracker() {
  const [predictions, setPredictions] = useState([]);
  const [stats, setStats] = useState({});

  useEffect(() => {
    // Pobierz z Airtable API
    fetchPredictions();
    fetchStats();
  }, []);

  return (
    <div className="oracle-container">
      <h1>🔮 AI Research Oracle - Predykcje na żywo</h1>

      <div className="stats">
        <div className="stat">
          <h3>Wykonane predykcje</h3>
          <p>{stats.total}</p>
        </div>
        <div className="stat">
          <h3>Wskaźnik dokładności</h3>
          <p>{stats.accuracy}%</p>
        </div>
        <div className="stat">
          <h3>Śledzonych artykułów</h3>
          <p>{stats.papers}</p>
        </div>
      </div>

      <h2>Ostatnie predykcje</h2>
      <div className="predictions">
        {predictions.map(p => (
          <PredictionCard key={p.id} prediction={p} />
        ))}
      </div>
    </div>
  );
}

function PredictionCard({ prediction }) {
  const isVerified = prediction.actual_citations !== null;

  return (
    <div className={`card ${isVerified ? 'verified' : 'pending'}`}>
      <h3>{prediction.title}</h3>
      <div className="metrics">
        <span>Przewidziane: {prediction.predicted_3yr} cytowań</span>
        {isVerified && <span>Faktyczne: {prediction.actual_citations}</span>}
      </div>
      <div className="confidence">
        Pewność: {(prediction.confidence * 100).toFixed(0)}%
      </div>
      <a href={`/prediction/${prediction.id}`}>Zobacz szczegóły →</a>
    </div>
  );
}

Strategia treści - edycja Oracle

Tydzień 1: Miękkie uruchomienie

  1. Poniedziałek: Post "Przedstawiamy AI Research Oracle"
  2. Środa: Pierwsze 5 predykcji z wyjaśnieniami
  3. Piątek: "Jak przewidujemy" - post o metodologii

Tydzień 2: Budowanie wiarygodności

  1. Codziennie: 1-2 nowe predykcje
  2. Wątek: "Dlaczego liczba cytowań jest przestarzała"
  3. Artykuł LinkedIn: "Nauka przewidywania nauki"

Tydzień 3: Wirusowy rozgłos

  1. Wyzwanie: Konkurs predykcyjny "Pokonaj Oracle"
  2. Kontrowersyjne: "Ten artykuł zawiedzie (i oto dlaczego)"
  3. Sukces: "Przewidzieliśmy ten przełom 6 miesięcy temu"

Monitorowanie i optymalizacja

Codzienne kontrole:

  • [ ] Status limitów API
  • [ ] Nowe artykuły o wysokim wyniku
  • [ ] Śledzenie dokładności predykcji
  • [ ] Zaangażowanie w mediach społecznościowych

Cotygodniowa analiza:

  • [ ] Które sygnały korelują najlepiej?
  • [ ] Metryki wydajności modelu
  • [ ] Wskaźniki zaangażowania treści
  • [ ] Wzmianki prasowe

Miesięczny przegląd:

  • [ ] Przetrenuj model z nowymi danymi
  • [ ] Publikacja raportu dokładności
  • [ ] Dostosowanie strategii
  • [ ] Dyskusje o partnerstwie

Rozwiązywanie problemów Oracle

Problem: "Niska dokładność predykcji"

Rozwiązania: - Dodaj więcej danych treningowych - Inżynieria lepszych cech - Skupienie tylko na predykcjach o wysokiej pewności - Bądź transparentny co do procesu uczenia

Problem: "Limity API osiągnięte"

Rozwiązania: - Implementuj warstwę cache - Priorytetyzuj artykuły o wysokim wyniku - Rozłóż żądania w czasie - Użyj darmowych alternatyw (Crossref)

Problem: "Brak sygnałów społecznościowych dla artykułu"

Rozwiązania: - Poczekaj 24-48h przed punktacją - Użyj alternatywnych sygnałów (pobrania) - Obniż próg dla sygnałów autorów - Oznacz jako "niewystarczające dane"

Lista kontrolna uruchomienia - edycja Oracle

Techniczne (Dzień 1-2):

  • [ ] Punktacja wczesnych sygnałów aktywna
  • [ ] Model ML wdrożony
  • [ ] API predykcji działa
  • [ ] Strona trackera działa
  • [ ] Scenariusze Make.com przetestowane

Treść (Dzień 3-5):

  • [ ] 10 predykcji gotowych
  • [ ] Ogłoszenie uruchomienia przygotowane
  • [ ] Szablony mediów społecznościowych
  • [ ] Konfiguracja newslettera
  • [ ] Pakiet prasowy przygotowany

Marketing (Tydzień 1):

  • [ ] Uruchomienie na Product Hunt
  • [ ] Kontakt z dziennikarzami AI
  • [ ] Posty w odpowiednich społecznościach
  • [ ] Kontakt z badaczami o feedback
  • [ ] Zaplanowane wystąpienia w podcastach

Sprawdzenie realności budżetu

Koszty miesiąca 1:

  • Make.com Teams: $29
  • Twitter API: $100
  • Hosting ML: $20
  • Domena/Hosting: $20
  • Razem: $169

Kiedy skalować:

  • >100 predykcji/tydzień: Ulepsz infrastrukturę ML
  • >1000 obserwujących: Uruchom premium newsletter
  • >90% dokładność: Zacznij pobierać opłaty za API
  • Pokrycie prasowe: Pozyskaj inwestycję

🎯 Metryki sukcesu - pierwsze 30 dni

Techniczne:

  • 100+ przeanalizowanych artykułów
  • 50+ wykonanych predykcji
  • 70%+ zebranych wczesnych sygnałów
  • <5% awarii API

Wzrost:

  • 1,000+ wizyt trackera
  • 500+ rejestracji newslettera
  • 100+ obserwujących LinkedIn
  • 10+ wzmianek w mediach

Biznes:

  • 3+ zapytania o partnerstwo
  • 1+ zaproszenie do wystąpienia
  • 5+ referencji badaczy
  • Pierwsza dyskusja o przychodach

💡 Pamiętaj: Magia nie tkwi w perfekcyjnych predykcjach - tkwi w byciu JEDYNYM, który robi predykcje. Zacznij prosto, iteruj na podstawie danych i zawsze bądź transparentny co do swojego procesu. Celem jest stać się "Oracle" w 6 miesięcy! 🔮