メインコンテンツまでスキップ

skill-beziehungen

AIアシスタントKlacksyは、日々の利用状況から自身のどのスキル(Skills)が関連し合っているかを学習し、次回以降はより的確にスキルを選択できるようになります。

仕組み​

Klacksyはバックグラウンドで、あるセッション内でどのスキルが頻繁に一緒に、あるいは連続して使われているかを観察し、そこから**関係性(Beziehungen)**を導き出します。この学習プロセスは6時間ごとに自動的に実行されます。「スキル関係性」ページでは検出されたすべての関係性が表示され、管理者はそれらを採用するか破棄するかを決定します。

関係性のタイプ

  • 連続的: スキルAが定期的にスキルBの前に使用される。
  • 共同必要: 両方のスキルが、決まった順序なしに同じセッション内で頻繁に使われる。

ソース

  • 学習済み: 実際の利用データから算出——高い信頼性。
  • 推論: スキルの構造から論理的に導き出されたもので、まだ利用データによる確認はされていない。

ステータス

  • 候補: 新たに検出され、判断待ちの状態。
  • 有効: 採用済み——Klacksyに実際に影響を与える。
  • 廃止: 破棄済み——無視される。

信頼度(0〜100%)は、Klacksyがその関係性についてどれだけ確信しているかを示します。パターンを裏付けるセッション(確認)ごとに上昇し、それに反するセッション(矛盾)があると低下します。

知っておくと便利なこと​

  • 内容的に妥当であれば、その関係性を採用しましょう——両方のスキルが実際に関連しており、パターンが希望する作業の流れに合致している場合です。
  • 偶然に生じた関係性や、自分のコンテキストでは関連しないもの(例えばテストセッションによるもの)は破棄しましょう。
  • 経験則:一般的に採用する価値があるのは、信頼度の高い学習済みの関係性のみです。裏付けの少ない推論による候補は、より多くの利用データが蓄積されるまで破棄しておく方がよいでしょう。

今すぐ試す: Klacks Playground — ログイン admin@test.com / P@ssw0rt1、データは毎日リセットされます。