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Ogni step della pipeline ha un modulo AI ottimizzato per quel compito specifico. L'output di ogni modulo alimenta il successivo, garantendo coerenza dall'inizio alla fine.
Estrae i componenti chiave dal testo libero. Non importa quanto sia grezza l'idea: il parser normalizza il formato e lo prepara per i moduli successivi.
Input
Testo libero dell'utente (anche 2 righe)
Output
JSON strutturato: title, problem, solution, target, sector, revenue_hint
Analisi strategica profonda. Valuta il contesto competitivo, la dimensione del mercato, la tempistica e le barriere all'ingresso. Selezionato per capacità di ragionamento critico e analisi strutturata.
Input
JSON strutturato dall'Idea Parser
Output
Analisi qualitativa: mercato, concorrenza, timing, barriers to entry
Scoring su 5 dimensioni: problema reale, potenziale di mercato, chiarezza revenue, differenziazione, fattibilità tecnica. Audit condizionato: se i due modelli divergono, un terzo modello fa da tiebreaker.
Input
Analisi qualitativa + idea strutturata
Output
Score 0-100 su 5 dimensioni con rubrica strutturata
Costruisce il modello di business formale: revenue streams, struttura dei costi, pricing strategy e prime stime di unit economics. Base per il financial model successivo.
Input
Score + analisi
Output
Revenue streams, pricing strategy, unit economics base
Definisce il percorso di validazione: quali ipotesi testare per prime, come strutturare un MVP, quali metriche misurare nelle prime 90 settimane. Output pratico e operativo.
Input
Business model + score
Output
MVP roadmap, hypothesis da testare, metriche di validazione
Le assumptions sono generate da AI ma i calcoli vengono eseguiti dal backend Python — zero allucinazioni matematiche. Ogni numero è verificabile e tutte le assunzioni sono dichiarate esplicitamente.
Input
Business model + assumptions
Output
P&L trimestrale Anno 1, proiezioni Anno 2-3, breakeven, LTV/CAC
Section routing: le 3 sezioni critiche (exec summary, market analysis, financial summary) usano il modello premium, le 5 sezioni standard usano il modello base. Ottimizzazione qualità/costo per sezione.
Input
Tutti i moduli precedenti
Output
8 sezioni: executive summary, mercato, operazioni, roadmap, team, competizione, GTM, financials
Pitch deck investor-ready con 10 slide: Cover, Problema, Soluzione, Mercato, Prodotto, Traction, Business Model, Roadmap, Team, Funding. Il modello premium è usato su tutte le slide — contenuto investor-facing.
Input
Business plan completo
Output
10 slide con headline, contenuto e speaker notes
Il modulo più avanzato della pipeline legge tutto il documento e fa un audit critico: rileva inconsistenze tra sezioni, identifica affermazioni non supportate e fornisce suggerimenti di miglioramento prioritizzati per impatto.
Input
Tutti i documenti generati
Output
Quality score, inconsistenze rilevate, fix suggestions con impatto
Se cambi il revenue model, SDE non rigenera tutto da zero: calcola quali moduli dipendono da quel campo, marca solo quelli come “stale” e riesegue solo i moduli impattati.
Risparmio stimato: 40–88% del costo AI per aggiornamenti su singolo campo vs pipeline completa.
// Esempio: cambio revenue_model
campo_modificato = "revenue_model"
moduli_stale = [
"business_model",
"financial_model",
"business_plan.financial_summary",
"pitch_deck"
]
// Non rieseguiti:
idea_parser, analyzer, scorer, validation
Guarda l'output completo generato per DogBnB — tutti e 6 i tab, incluso l'AI Reviewer.