Por que existe
Novas ideias são escolhidas por entusiasmo, sem comparação de aderência, recorrência ou dificuldade.
Público: MEIs, autônomos e pequenos negócios avaliando expansão.
Hipóteses de mercado priorizadas para teste comercial.
Novas ideias são escolhidas por entusiasmo, sem comparação de aderência, recorrência ou dificuldade.
Público: MEIs, autônomos e pequenos negócios avaliando expansão.
Radar de oportunidades e serviços possíveis.
Não é previsão de sucesso, pesquisa estatística oficial ou valuation.
Transforma habilidades, local e interesses em hipóteses e pode cruzar SERP.
O melhor próximo serviço é aquele que pode ser validado com baixo risco.
Ajuda a reduzir dispersão na expansão.
Conecta descoberta a testes e demais apps do Hub.
Hipótese primeiro; evidência depois; investimento por último.
Núcleo integrado ao RM Studio: PHP 8+, HTML5, CSS responsivo, JavaScript, MySQL/MariaDB, analytics first-party e gateways opcionais de IA/SERP.
Não exige dados sensíveis.
A execução usa CSRF, rate limiting, validação server-side e as políticas de segurança da RM Platform.
Separa entrada declarada, cálculo determinístico, evidência externa, inferência e interpretação por IA. Cada insight recebe confiança e ligações explícitas com as evidências que o sustentam.
O resultado inclui uma estrutura de dashboard específica para o tipo de problema deste app, além de scores, métricas, recomendações e plano de ação.
Usuários autenticados podem associar a execução a um projeto. Dados estáveis do negócio podem ser sugeridos em campos compatíveis sem sobrescrever valores informados manualmente.
Saídas úteis podem virar datasets normalizados — oportunidades, segmentos, diagnóstico, oferta, conteúdo, reputação, finanças ou snapshots — mantendo origem e fingerprint SHA-256.
Runs do mesmo aplicativo permanecem ligadas ao projeto, permitindo acompanhar scores e diagnósticos ao longo do tempo sem confundir execuções de contextos diferentes.
Runs e evidências tornam-se nós relacionáveis. O grafo registra proveniência e reutilização de contexto entre apps; uma relação de influência não é apresentada como prova de causalidade.
O protótipo demonstra a lógica central. Uma versão personalizada pode incorporar identidade visual, regras, integrações, permissões, bancos, APIs, automações, dashboards, relatórios e fluxos próprios.
Faça uma avaliação multidimensional e transforme lacunas em um plano priorizado.
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