Kalbant apie dirbtinio intelekto įrankius, dažniausiai pirmiausia į galvą ateina pokalbių robotai – pokalbiais pagrįstos sąsajos, skirtos vartotojams rašyti užklausas ir gauti atsakymus. Šios dialogo sąsajos tikrai naudingos, tačiau jos ne visada geriausiai tinka kasdieniniam darbui. Pokalbių robotai, dažnai įtraukti į mūsų darbo eigą, papildo mūsų procesus, tačiau dažnai taip pat sukelia šiek tiek trinties.
Kita AI įrankių banga dabar įtraukia savarankiškus veiksmus į mūsų kasdienį darbą. Šiandien džiaugiamės galėdami jums pristatyti Height.app – autonominį projektų valdymo įrankį, kuris pašalina darbą, o ne jį papildo. „Height“ naudoja realaus laiko kontekstą iš jūsų komandos sąveikos ir darbo srities duomenų, kad jūsų vardu atliktų varginančias užduotis, pvz., tvarkytų klaidas, atnaujintų specifikacijas, išvalytų atsilikimą ir dar daugiau.
„Height“ turi LLM pagrįstų funkcijų rinkinį, skirtą visiems daug laiko reikalaujantiems projektų valdymo scenarijams, kuriuos tvarkome kasdien. Pažvelkime į keletą žemiau:
1. Produkto dokumentacijos redagavimas realiuoju laiku
Kai kuriate funkciją, gaminio dokumentacija retai lieka tokia pati. Atsiranda naujų idėjų, atsiranda blokatorių, o apimtis neišvengiamai iš naujo apibrėžiama. Atsižvelgti į kiekvieną iš šių specifikacijų pakeitimų yra nepaprastai varginanti, ypač greitai besivystančių projektų atveju. Aukštis į šias situacijas žiūri detaliai, kiekvieną pranešimą, nesvarbu, ar tai idėja, ar blokatorius, traktuodamas kaip įvykį, o tuos įvykius kaip kontekstinę informaciją, kaip LLM turėtų imtis veiksmų.
Analizuodamas jūsų komandos projekto pokalbius, kai jie vyksta programoje, Height gali pastebėti, kada jūsų komandai kyla klausimų ir priimami sprendimai. Tada jis susieja tuos nustatytus rezultatus į jūsų gaminio dokumentus, prideda reikiamą kontekstą ir atnaujinimus jums nepajudinus piršto.
2. Autonominis atsilikimo tvarkymas
Atsilikimas atrodo kaip nesibaigiantis darbas. Bilietai dažnai sukuriami niekam kitam nežinant, o atitinkamos žymos retai pritaikomos nuosekliai. Tačiau kiekviename įrašytame biliete yra kontekstiniai duomenys, pvz., vardas, aprašymas ir pokalbių pranešimai, kuriuos LLM gali naudoti, kad nuspręstų, kokia funkcija yra nurodyta biliete ir ką ji gali užbaigti.
Aukštis atpažįsta, kai bilietai pridedami prie atsilikimo, ir tada naudoja kiekvieno bilieto kontekstinius duomenis, kad pritaikytų atitinkamas žymas jūsų vardu. Nuo funkcijų žymų iki laiko įvertinimų ir net poveikio tipo, „Height“ aktyviai tvarko jūsų atsilikimą, todėl nesunku rasti patobulinimų ir užklausų, kurių verta toliau siekti.
3. Tiesioginiai projekto atnaujinimai
Nesvarbu, ar kuriate naują funkciją, ar atnaujinate savo svetainę, atliktų užduočių ir atvirų klausimų stebėjimas reikalauja didžiulių protinių pastangų. Tačiau didelėms ir bendradarbiavimo iniciatyvoms ypač svarbu, kad visi būtų suderinti su tuo, kas vyksta ir kas užblokuota. Patogiai dauguma projekto informacijos, kurią reikia stebėti – būsenos pasikeitimai, komandos draugų diskusijos ir užblokuotos užduotys – yra kontekstiniai duomenys, kuriuos LLM gali akimirksniu išanalizuoti ir įprasminti.
„Height“ apdoroja visus šiuos projekto duomenis, kad sukurtų reguliarią ataskaitą apie tai, kaip projektas vyksta ir ką dar reikia dirbti. Užuot rankiniu būdu peržiūrėję veiklą, kad galėtumėte rašyti naujinimus, „Height“ pateikia išsamią įvykių, vykdomų užduočių ir to, ką liko atlikti, santrauką (taip pat visus pažymėtus blokatorius).
„Height“ pagrindinė filosofija yra ta, kad AI turėtų sumažinti trintį, o ne pridėti sudėtingumo sluoksnius. Sąmoningai siekdama, kad projektų duomenys būtų prieinami LLM, „Height“ peržengia tradicinių pokalbių robotų diegimą, o sutelkia dėmesį į konteksto apdorojimą realiuoju laiku, kad būtų skatinamas protingas automatizavimas. Rezultatas yra įrankis, kuris tvarko visus varginančius projektų valdymo sunkumus, todėl galite sutelkti dėmesį į kūrimą.
Kaip pradėti naudoti 2.0 aukštį
Pradėti naudoti ūgį lengva.
- Eikite į Height.app.
- Bakstelėkite registracijos mygtuką ir sukurkite darbo vietą savo komandai.
- Sekite interaktyvų prisijungimą, kad galėtumėte lengvai pradėti.
Ačiū Ūgio komanda už minties lyderystę/ Mokomasis straipsnis. Ūgio komanda palaikė mus šiame turinyje / straipsnyje.
Asif Razzaq yra „Marktechpost Media Inc.“ generalinis direktorius. Kaip verslininkas ir inžinierius, Asif yra įsipareigojęs panaudoti dirbtinio intelekto potencialą socialinei gerovei. Naujausias jo siekis yra dirbtinio intelekto medijos platformos „Marktechpost“ paleidimas, kuri išsiskiria išsamia mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi naujienomis, kurios yra techniškai pagrįstos ir lengvai suprantamos plačiajai auditorijai. Platforma gali pasigirti daugiau nei 2 milijonais peržiūrų per mėnesį, o tai rodo jos populiarumą tarp auditorijos.
🧵🧵 (NEMOKAMAS AI internetinis seminaras) Prisijunkite prie šio internetinio seminaro, kad gautumėte veiksmingų įžvalgų, kaip padidinti LLM modelio našumą ir tikslumą, kartu išsaugant duomenų privatumą. (Paaukštintas)
