Évaluez UNE tâche en tant que candidate à l’automatisation sur la base de trois critères et rendez un verdict. Renvoie JSON {"task":...","frequency":...","is_rule_based":...","verdict":...","reason": "..."}. frequency - à quelle fréquence il est répété ; is_rule_based — existe-t-il une règle claire (oui/non et pourquoi) ; verdict — l'un des éléments suivants : « automatiser », « partiellement », « ne pas automatiser » ; reason — justification du verdict.
Toutes les tâches ne se prêtent pas à l’automatisation. Un bon candidat répond à trois critères : il est répétitif (régulièrement, pas une fois par an), il a des règles claires (vous pouvez verbaliser quand faire quoi) et la saisie est prévisible (les données se présentent sous une forme similaire). Les mécanismes de sélection sont comme un tamis : vous passez la tâche à travers ces trois questions, et si au moins une est un « non » catégorique, la tâche n'est pas encore pour le convoyeur. Effet de levier : faites une liste de ce que vous faites avec vos mains au cours d'une semaine, et à côté de chaque élément, notez la fréquence et « y a-t-il une règle absolue ». Insider : les candidats les plus délicieux ne sont pas les plus longs, mais les plus fréquents et ennuyeux, où l'on copie et colle en pilote automatique. Deuxième astuce : si une tâche est presque adaptée, mais nécessite une solution « à l'œil nu », ne la jetez pas, mais confiez la partie controversée à une personne et donnez le reste à la machine. Une erreur typique du débutant : se lancer dans un problème brillant et complexe (« laisser l'IA parler ») pour lequel il n'y a pas de règles stables. Le résultat est un scénario fragile qui s'effondre dans tous les cas non standard et nécessite une nounou constante.
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