Bewerten Sie EINE Aufgabe als Kandidat für die Automatisierung anhand von drei Kriterien und fällen Sie ein Urteil. Geben Sie JSON zurück {"task":"...","frequency":"...","is_rule_based":"...","verdict":"...","reason":"..."}. frequency – wie oft es wiederholt wird; is_rule_based – Gibt es eine klare Regel (ja/nein und warum); verdict – eines von: „automatisieren“, „teilweise“, „nicht automatisieren“; reason – Begründung des Urteils.
Nicht jede Aufgabe eignet sich für die Automatisierung. Ein guter Kandidat erfüllt drei Kriterien: Er ist repetitiv (regelmäßig, nicht einmal im Jahr), er hat klare Regeln (Sie können verbalisieren, wann was zu tun ist) und der Input ist vorhersehbar (Daten kommen in einer ähnlichen Form). Der Auswahlmechanismus ist wie ein Sieb: Sie durchlaufen die Aufgabe durch diese drei Fragen, und wenn mindestens eine ein klares „Nein“ lautet, ist die Aufgabe noch nicht für das Förderband bestimmt. Hebelwirkung: Erstellen Sie eine Liste dessen, was Sie in einer Woche mit Ihren Händen tun, und notieren Sie neben jedem Punkt die Häufigkeit und „Gibt es eine feste Regel?“. Insider: Die leckersten Kandidaten sind nicht die längsten, sondern die häufigsten und langweiligsten, bei denen man per Autopilot kopiert und einfügt. Zweiter Trick: Wenn eine Aufgabe fast geeignet ist, aber eine Lösung „nach Augenmaß“ erfordert, werfen Sie sie nicht weg, sondern bringen Sie den umstrittenen Teil zu einer Person und geben Sie den Rest der Maschine. Ein typischer Anfängerfehler: Sich in ein helles, komplexes Problem zu stürzen („Lass die KI sprechen“), für das es keine stabilen Regeln gibt. Das Ergebnis ist ein fragiles Drehbuch, das in jedem ungewöhnlichen Fall zusammenbricht und eine ständige Pflege erfordert.
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