Interaktywny wywiad diagnostyczny wg Hormozi — raport koncepcyjny i specyfikacja (v1)
Data: 2026-08-28
Status: specyfikacja do zatwierdzenia (A/B/C decyduje użytkownik)
Cel: opis co należy zrobić, aby powstał interaktywny czat/aplikacja/formularz, który przeprowadza wywiad z przedsiębiorcą i diagnozuje jego firmę na skali wg Hormozi (Stage 0–9, headcount, funkcje, modele pieniężne, ofertę).
1. Kontekst merytoryczny (skąd bierzemy treść wywiadu)
Narzędzie ma przeprowadzać diagnozę identyczną jak proces konsultingu opisany w skillach
business-stage-diagnosis + hormozi-books + hormozi-offer-recipe (wzorzec:
specification-interview — prowadzenie rozmowy krok po kroku). Merytoryczna podstawa:
1.1 Diagnoza etapu — dwa modele naraz
Model uproszczony 0–3 (konsultingowy):
- Etap 0 — produkt nie istnieje
- Etap 1 — product-market fit (pierwsi klienci płacą, oferta konwertuje)
- Etap 2 — zbudowany silnik oferta→lead→sprzedaż
- Etap 3 — skala: data-driven „więcej, lepiej, nowo"
- Najczęstsza diagnoza: „pre-scale" (dolina 1→2)
Oficjalna mapa Acquisition.com Stage 0–9 (wg LICZBY PRACOWNIKÓW):
| Stage | Nazwa | Pracownicy | Sens |
|---|---|---|---|
| 0 | Improvise | 0–1 | improwizacja, wszystko ręcznie |
| 1 | Monetize | 0–1 | pierwszy powtarzalny przychód |
| 2 | Advertise | 0–1 | pozyskiwanie ruchu (Rule of 100) |
| 3 | Stabilize | 1–4 | pierwszy zespół, stabilizacja cash-flow |
| 4 | Prioritize | 5–9 | delegowanie, niche-down, KPI |
| 5 | Productize | 10–19 | standaryzacja produktu, 2. produkt premium |
| 6 | Optimize | 20–49 | wydajność, marka („lepiej, nie więcej") |
| 7 | Categorize | 50–99 | segmentacja ofert i klientów |
| 8 | Specialize | 100–249 | wąska nisza, wyższa marża |
| 9 | Capitalize | 250–500 | M&A, kapitał, ekonomia skali |
Kluczowa lekcja z praktyki (Convertere): liczba pracowników przesuwa werdykt
diametralnie (1–3 os. = granica Stage 2→3; potwierdzone 10 os. = Stage 5). Dlatego
pytanie o twardą liczbę pracowników musi być w wywiadzie wczesne i obowiązkowe.
1.2 Frameworki do sprawdzenia w wywiadzie (8 funkcji × bottom-line)
Każdy Stage w kursie $100M Scaling ma szkielet: headcount → rola właściciela → struktura
przywództwa → 8 funkcji (product, marketing, sales, customer service, IT, recruiting,
HR, finance) → bottom-line objective. Kwestionariusz musi wyciągnąć od respondenta:
- Dane twarde: liczba pracowników (ETAT, nie FTE-wojna), nowi klienci/mies.,
przychód/mies., średni koszyk, % przedłużających, leads/mies., konwersja %,
źródła leadów %, wypełnienie pojemności, koszty stałe.
- Oferta (Równanie Wartości): wymarzony wynik klienta, prawdopodobieństwo (proof,
gwarancja), czas, wysiłek; nazwa oferty; gwarancja; bonusy; unikalny mechanizm.
- Kanały leadów (4 wg $100M Leads): retargeting / darmowe treści / cold outreach +
polecenia / płatne reklamy — który realnie działa.
- Modele pieniężne (4): attraction / upsell / downsell / continuity — które istnieją.
- Matematyka pojemności: miejsca × sesje/dzień × dni vs cel — rozstrzygane ODDZIELNIE
od etapu (etap mówi „co budować", pojemność mówi „czy to fizycznie wejdzie").
- 8 funkcji: które funkcje są obsadzone/oskrzydlone, a które „siedzą na właścicielu".
- Rola właściciela: Researcher→Starter→Doer→Trainer→Manager→Director→Leader→
Executive→President→Chairman (pytanie: „w co Twojego czasu wchodzi dziś 80% pracy?").
2. Produkt do zbudowania — trzy warianty do decyzji A/B/C
Wariant A — Statyczny formularz z logiką JS (frontend-only) 🏆 REKOMENDOWANY na start
- Co: strona HTML/CSS/JS na 10s.pl (
/var/www/projects/wywiad-hormozi/), kreator
krok-po-kroku (wizard), wynik-diagnoza renderowany na końcu + „wygeneruj PDF/copy".
- Logika oceny w 100% w kliencie: drzewo decyzyjne (if/then) mapujące odpowiedzi na
Stage 0–9 i sekcje diagnostyczne. Zero backendu, zero kosztów, zero RODO-powikłań
(dane nie opuszczają przeglądarki, chyba że user kliknie „wyślij do mnie wynik").
- Wady: bez zapisu sesji (odświeżenie = start od zera, chyba że dodamy localStorage),
brak follow-upu mailowego bez zewnętrznego API (np. formspree/formsubmit).
- Koszt: ~1 dzień pracy developera. Stack: czysty JS (albo Vue via CDN), styl spójny z md2html.
Wariant B — Czat konwersacyjny (LLM w pętli wywiadu)
- Co: interfejs czatu, w którym agent (Hermes/profil) prowadzi wywiad jak w skillu
specification-interview: jedno pytanie naraz, walidacja odpowiedzi, prompt-next-question.
- Silnik: Hermes gateway / Telegram bot lub prosty backend FastAPI + API modelu
(np. deepseek/glm — tanie modele wystarczą; klasyfikacja z disable_thinking).
- Logika oceny: model wypełnia strukturę JSON po każdym kroku (function-calling /
structured output), a GOTOWY schemat oceny (drzewo Stage 0–9) liczy kod, nie LLM —
to kluczowe: LLM pyta, kod klasyfikuje (powtarzalność, zero halucynacji werdyktu).
- Wady: koszt per sesja, potrzeba klucza API, moderacja; więcej pracy (~2–3 dni).
- Zalety: naturalna rozmowa, doopytanie „nie wiem"→warianty A/B/C (wzorzec z
hormozi-offer-recipe), możliwość „nuansowania" wyników.
Wariant C — Hybryda (formularz + podsumowanie LLM) 🏆 DOCELOWA
- Co: Wariant A jako rdzeń (twarde pytania, deterministyczna ocena), a na końcu
opcjonalnie: „chcesz interpretację konwersacyjną?" → 1 call do API z zebranym JSON-em
i promptem-narratorem (ton: konsulting Hormozi, polski).
- Koszt: ~1,5 dnia + min. strumień kosztów API (pennies per raport).
- To naturalna ścieżka: A teraz, C po walidacji kwestionariusza, B jako tryb Telegram.
Rekomendacja: zacząć od A (weryfikacja treści kwestionariusza na żywych userach),
potem C. B zostaje jako osobny tryb, gdy będzie potrzeba rozmowy (np. lead-gen).
3. Struktura wywiadu (spec merytoryczna — serce produktu)
Moduł 0 — Rozgrzewka i zgoda (3 ekrany)
- Kim jesteś / branża / co sprzedajesz (1 zdanie).
- Zgoda RODO-ish: „odpowiedzi zostają w Twojej przeglądarce" (Wariant A) / „wysyłasz
anonimowe dane" (C). Checkbox.
- Tryb: „chcę pełną diagnozę (15–20 min)" vs „szybka wersja (5 min)".
Moduł 1 — Twarde liczby (najpierw, bo przesuwają cały werdykt)
- Ilu masz pracowników (ETAT, łącznie z Tobą)? — SUWAK/WYBÓR: 0 / 1 / 2–4 / 5–9 /
10–19 / 20–49 / 50–99 / 100–249 / 250–500. **To pytanie decydujące o Stage — nie
dopuszczaj free-text.**
- Nowi płatni klienci/miesiąc (przedział).
- Przychód/miesiąc (przedział — nie strasz dokładnością; „szacunki OK").
- Średni koszyk (ile klient łącznie płaci w cyklu).
- % klientów przedłużających / kontynuujących.
- Leads/mies. + konwersja % (jeśli nie wie → „nie wiem" dopuszczalne, luka do werdyktu).
- Źródła leadów (multi-select %: polecenia / partnerzy / social / strona / reklamy / Google).
- Pojemność fizyczna (jeśli biznes stacjonarny): miejsca × sesje/dzień × dni; %
wypełnienia; no-show %.
- Koszty stałe/mies. (przedział).
Moduł 2 — Oferta (Równanie Wartości)
- Co klient najczęściej kupuje (opis).
- Czy oferta ma NAZWĘ własną? (tak/nie)
- Czy masz gwarancję / odwrócenie ryzyka? (typ: pełna zwrot / próba za darmo / brak)
- Bonusy — wynikowe czy gadżety? (lista + czy każda ma wycenioną wartość)
- Unikalny mechanizm (opis 1 zdanie; „nie mam" = czerwona flaga towarowości).
- Cena: jawna czy „w recepcji"? (anty-Hormozi alarm)
- Co klient musi ZROBIĆ sam, żeby uzyskać wynik? (skala wysiłku 1–10)
- Ile czasu do pierwszego odczuwalnego wyniku? (dni/tygodnie — skracać opóźnienie)
Moduł 3 — Silnik leadów i sprzedaż
- Który z 4 kanałów realnie działa? (checkboxy + „ile kontaktów/dzień" — Rule of 100)
- Czy jest lead magnet? Spinacz? Retargeting?
- Proces sprzedaży: kto sprzedaje, skrypt (Closer Framework: set + close), KPI
(contact/schedule/show/offer/close/cash) — które mierzysz?
Moduł 4 — Modele pieniężne
- Attraction: czym przyciągasz nieznajomych? (magnesy wg money models)
- Upsell: co dokupuje klient po pierwszym zakupie?
- Downsell: co oferujesz gdy odmawia? (plan płatności / trial / feature-downsell)
- Continuity: czy jest subskrypcja / continuity / lojalność? Kwota miesięczna?
Moduł 5 — Funkcje i właściciel
- Które z 8 funkcji mają osobę odpowiedzialną (nawet part-time)? (grid tak/nie)
- W co wchodzi 80% Twojego czasu? (produkt / marketing / sprzedaż / obsługa /
finanse / rekrutacja / HR / operacje)
- Struktura przywództwa: layer managerów? directors? exec?
Moduł 6 — Cel
- Cel 12 mies. (klienci/tydz., przychód, zespół) — do porównania z pojemnością i etapem.
Razem: ~28 pytań, runtime 12–20 min; tryb szybki = moduły 1, 2, 6 (7 pytań, 5 min).
Zasady konwersacyjne (jeśli Wariant B/C)
- Jedno pytanie naraz, 1–2 dopytania max, „nie wiem" → zapisz lukę i jedź dalej
(nie blokuj raportu — wzorzec data-request-template).
- Przy „nie wiem / zaproponuj" → 2–3 warianty z pro/con + rekomendacja A/B/C (nie zgaduj).
- Każda odpowiedź walidowana strukturalnie (liczby → zakresy; tekst → ≤ 30 słów).
4. Silnik oceny — deterministyczny, nie LLM
4.1 Klasyfikacja Stage 0–9
stage = f(liczba pracowników) // twarda reguła z tabeli Stage 0–9
stage_ruch = czy cel/plany przekraczają +1 etap? // ostrzeżenie „przedwczesna skala"
funkcje_ok = 8 funkcji: obsadzona / na właścicielu / nie istnieje
braki = lista frameworków, których brak (gwarancja? nazwa oferty? upsell? continuity?
lead magnet? Rule of 100? KPI sprzedaży?)
pojemność = miejsc × sesji × dni vs cel → PASS/FAIL z matematyką
4.2 Werdykt (kompozycja szablonu, nie free-form)
Struktura wyjściowa (sekcje stałe):
- Twój Stage — nazwa + liczba pracowników + co to znaczy (tabela Stage 0–9).
- Etap wg modelu 0–3 — PMF / silnik / skala; flaga „dolina pre-scale".
- Równanie Wartości — 4 zmienne z ocenami 1–10 + tabela „co podnieść".
- Kanały — 4 kanały: działa / nie masz; Rule of 100 status.
- Modele pieniężne — macierz 4 modeli: jest/brak + koszt straconej wartości.
- Matematyka pojemności — obliczenie jawne (pokazane na liczbach usera).
- Kolejność działań — oferta → lead magnet → upsell/continuity → dopiero skala
(twarda sekwencja Hormozi; nigdy reklama przed naprawą oferty).
- Czego nie wiemy — luki z odpowiedziami „nie wiem".
4.3 Anti-halucynacja
- Werdykt renderowany WYŁĄCZNIE z szablonu + danych JSON (zera w wolnych miejscach →
sekcja „luki"), nigdy z generowania tekstu przez model.
- Wszelkie odsetki/progi (np. „prowizja poniżej 15% osłabia referenta") — z bazy skill,
nie z wyobraźni LLM.
5. Architektura techniczna (Wariant A — rekomendowane MVP)
/var/www/projects/wywiad-hormozi/
├── index.html # wizard: ekrany kroków, progres bar, stan w localStorage
├── app.js # pytania (deklaratywna tablica), walidacja, logika stage
├── questions.json # kwestionariusz (moduły 0–6) — edytowalny bez deployu
├── scoring.js # drzewo decyzyjne Stage + funkcje + pojemność
├── report-template.js# kompozycja werdyktu (sekcje 1–8)
└── style.css # spójny z md2html (czarne linki wewn., niebieskie zewn.)
- Brak backendu (MVP). Wynik:
localStorage+ przycisk „kopiuj raport" / „drukuj PDF". - Opcjonalny krok 2 (Wariant C): checkbox „chcę interpretację LLM" → POST do małego
endpointu (FastAPI na tym serwerze, port za nginxem) z JSON-em → gotowa narracja.
Klucz API w env, limit 1 interpretacja/user/dzień (koszt ~0,01 USD).
- Slug:
wywiad-hormozi(r.10s.pl/wywiad-hormozi/). Wersjonowanie wg konwencji
v2/v3 przy zmianach kwestionariusza.
Kryteria akceptacji MVP
- [ ] Wszystkie moduły 0–6 przechodzą; przy „nie wiem" nie blokuje, zapisuje lukę
- [ ] Stage wyliczany wyłącznie z liczby pracowników (reguła z mapy 0–9)
- [ ] Werdykt renderuje 8 sekcji (pkt 4.2) na liczbach usera, bez gotowych tekstów „na oko"
- [ ] Matematyka pojemności liczona wprost (miejsc × sesji × dni vs cel)
- [ ] Wynik przetrwa odświeżenie strony (localStorage) i da się skopiować/drukować
- [ ] HTTP 200 na r.10s.pl/wywiad-hormozi/ i spójny styl z resztą raportów
- [ ] Brak wysyłania danych bez świadomego kliknięcia (RODO-minimum)
6. Plan wdrożenia (kolejność)
- Faza 1 — kwestionariusz (tydzień 1): dopięcie treści 28 pytań + drzewa oceny do
review użytkownika (ten raport = punkt wyjścia; decyzje A/B/C).
- Faza 2 — MVP formularza (tydzień 1–2): Wariant A, deploy na r.10s.pl/wywiad-hormozi/,
test na 3–5 prawdziwych przedsiębiorcach.
- Faza 3 — iteracja treści: jeśli pytania bywają źle rozumiane → przeformułować;
zbieranie wzorców „nie wiem" → dodawanie wariantów odpowiedzi.
- Faza 4 — hybryda C: endpoint LLM-narrator + opcjonalny tryb czatu (Wariant B)
jako osobna ścieżka / bot Telegram.
- Faza 5 — lead-magnet-izacja: wynik „Twój Stage + 3 najpilniejsze naprawy" jako
darmowy raport (Hormozi: lead magnet z natychmiastową wartością) → opcjonalny
follow-up mailowy (formsubmit) z ofertą konsultacji.
7. Pułapki (z praktyki, do wplecenia w implementację)
- Najpierw zatrudnienie, potem reszta — kolejność pytań nie jest przypadkowa.
- Nie proś o 20 liczb naraz — tryb szybki 7 pytań; braki lądują w sekcji „czego nie wiemy".
- Nie zgaduj liczb — „nie mam" jest poprawną odpowiedzią; luka nie zasłania werdyktu.
- Diagnoza ETAPU ≠ ocena PLANU skalowania — jeśli user poda cel (np. „20 partnerów"),
osobno policz pojemność i flaguj „przedwczesną skalę" zamiast mieszać w Stage.
- LLM nie liczy werdyktu — pyta i nuanuuje; klasyfikator jest kodem.
- Polska szczerość liczb — przedziały zamiast pól tekstowych podnoszą odpowiedzialność
odpowiedzi; „szacunki OK" w UI.
Źródła (pliki)
/root/.hermes/profiles/ceo/skills/business/business-stage-diagnosis/SKILL.md— proces diagnozy etapu (0–3), audyty (kanały, modele, pojemność)/root/.hermes/profiles/ceo/skills/business/business-stage-diagnosis/references/acquisition-com-stage-map.md— mapa Stage 0–9 (headcount)/root/.hermes/profiles/ceo/skills/business/business-stage-diagnosis/references/data-request-template.md— wzorzec pytania o liczby (2–8, nie 20)/root/.hermes/profiles/ceo/skills/business/hormozi-books/SKILL.md— frameworki 3 książek/root/.hermes/profiles/ceo/skills/business/hormozi-books/references/scaling-course-roadmap.md— 8 funkcji, struktura stage, graduate checklisty/root/.hermes/profiles/ceo/skills/business/hormozi-offer-recipe/SKILL.md— 6 faz budowania oferty (wzorzec interakcji i wariantów A/B/C)/root/.hermes/profiles/ceo/skills/autonomous-ai-agents/specification-interview/SKILL.md— wzorzec prowadzenia wywiadu krok-po-kroku/root/.hermes/profiles/ceo/skills/devops/10s-pl-deploy/SKILL.md— metoda publikacji MVP na r.10s.pl
Źródła (Linki)
- Acquisition.com — Training Context (mapa etapów)
- Acquisition.com — $100M Scaling Course
- Alex Hormozi — $100M Offers (koncepcje Równania Wartości / Grand Slam)
*Uwaga metodologiczna: raport jest koncepcyjny (metodologia + specyfikacja) — oparty na
wiedzy skilla i praktyce z sesji, bez zewnętrznego researchu. Wszystkie liczby firm
(US Census/BLS) nie są kopiowane do rynku PL.*