Minish
تقترح الذكاء الاصطناعي مقدار العمل المطلوب لتنفيذ مهامك استنادًا إلى طاقتك.
وظيفتها
يقدِّر هذا التطبيق حجم العمل المطلوب لتنفيذ مهامك. من خلال إدخال عنوان المهمة ووصفها، يمكنك الحصول على مهام فرعية مقسمة بالإضافة إلى وقت مقدَّر لكل مهمة.
بعد الحصول على النتيجة، يمكنك تتبُّع عملك الفعلي باستخدام ساعة توقيت مصمّمة خصيصًا لاستخدامها مع المهام التي تم إنشاؤها على الشاشة نفسها. نستخدم حلقة لعرض الوقت المقدَّر والتقدّم الحالي، ويتم تعديلها تلقائيًا استنادًا إلى الحالة.
يستخدم هذا التطبيق Gemini API لإنشاء التقديرات. نُدخل عنوان المهمة ووصفها في الطلب، بالإضافة إلى الطلب الأساسي الذي يوجّه نموذج اللغة الكبيرة (LLM) لإنشاء ملف CSV يحتوي على العنوان والملاحظات والوقت المقدَّر لكل مهمة. تتضمّن المطالبة أيضًا البيانات السابقة المسجّلة لكل مستخدم، ما يجعل التقديرات أكثر دقة مع مواصلة استخدام التطبيق. وهذا يعني أنّ كل مستخدم يحصل على نتائج مخصّصة محسّنة لتلبية احتياجاته الفردية. على سبيل المثال، يمكن أن يرصد "التعلم الآلي على مستوى اللغة" ما إذا كان المستخدم يواجه صعوبة في تنفيذ مهام معيّنة ويضبط تقديرات الوقت وفقًا لذلك.
يتم تخزين كل هذه المعلومات في قاعدة بيانات Firestore. يتيح لنا ذلك تقديم ميزات إضافية، مثل تحديد الشخص المناسب لمهمة معيّنة من خلال تحليل الأوقات المقدَّرة والحالية السابقة لجميع المستخدمين أو المستخدمين في مجموعة معيّنة. وفي النهاية، يساهم ذلك في تحسين المجتمع.
تم إنشاؤه باستخدام
- Flutter
- Android
- Firebase
الفريق
من
Riku
من
اليابان