Batuter

Problem

Zespoły badawcze, biblioteki i analitycy tracą czas na ręczne przeskakiwanie między ISAP, SAOS, Biblioteką Nauki, BDL i dziesiątkami innych katalogów. Globalne chaty nie cytują polskich źródeł w sposób audytowalny.

Produkt

Batuter to interfejs czatu (assistant-ui + Next.js 16) na backendzie Mastra z 60+ natywnymi integracjami. Supervisor deleguje do agentów prawa, danych i bibliotek. Domyślny model: Qwen DeepSeek V4 Flash (EU) przez Eden AI.

Moat źródłowy

Głęboka integracja z polskimi API i repozytoriami, ewaluacja RQ pod kątem wierności, uczciwości i prywatności oraz workflow pod kwerendę wieloźródłową. To trudniejsze do skopiowania niż sam wrapper na GPT.

Sygnały walidacji

• Pilotaż waitlistowy w segmencie research professionals (beta).
• Framework eval w repo backendu z raportami JSON/Markdown (dry-run w CI, live przed publikacją).
• Rozmowy z inwestorami i partnerami instytucjonalnymi (bez publicznego data roomu).

Zespół

Founder z doświadczeniem na styku technologii, NGO i środowiska akademickiego. Szczegóły due diligence i metryki użycia udostępniamy po rozmowie wstępnej.

Czego szukamy

Partnerów pilotażowych (uczelnie, biblioteki, think-tanki) oraz rozmów z inwestorami seed/pre-seed rozumiejącymi vertical SaaS dla nauki i danych publicznych.