Problema
O corecție izolată se pierde după ce draftul e livrat. Dacă aceeași corecție se repetă de cinci ori, nimic din sistem nu observă tiparul și nu-l previne din timp.
Beta privată
Learning Loop
Corecțiile de azi devin regulile de mâine.
Learning Loop transformă corecțiile repetate într-o propunere de regulă, cerută confirmării umane, apoi într-o regulă permanentă care schimbă generările viitoare.
Learning Loopexemplu de interfață
1
Corecție unică
Reviewerul schimbă un claim financiar cu o formulare verificabilă.
2
Tipar repetat observat
Aceeași corecție apare în mai multe draft-uri diferite.
3
Regulă propusă
Learning Loop propune: „evită claim-uri financiare fără sursă”.
4
Confirmare umană
Compania confirmă regula direct în Company Memory.
5
Regulă activă
Fluxurile compatibile țin cont de regula confirmată înainte de review.
Ce face modulul
Learning Loop urmărește corecțiile din Approval Memory, detectează tiparele repetate și le propune companiei ca reguli permanente, în loc să le lase să se repete la infinit.
De unde vine informația
Sursa este istoricul de editări și respingeri din Approval Memory. Un tipar trebuie să apară de mai multe ori înainte să fie propus ca regulă, ca să evite reguli create dintr-un caz izolat.
Cum controlează clientul
Nicio regulă propusă nu devine activă fără confirmare explicită a companiei. Regulile confirmate pot fi dezactivate sau ajustate în orice moment din Company Memory.
Impact asupra materialului generat
O regulă confirmată poate ghida fluxurile următoare
Odată confirmată, regula este folosită în fluxurile compatibile pentru a reduce corecțiile repetate pe care echipa trebuie să le facă manual.
Learning Loop citește din Approval Memory și scrie regulile confirmate direct în Company Memory, de unde Quality Control le folosește la verificare.
Approval MemoryCompany MemoryQuality Control
Acest modul este în beta privată.
Cerem context real de companie înainte de rollout larg, ca fiecare confirmare și regulă de brand să fie corectă din prima.