基于AI的任务分配优化方案
传统任务分配常受限于管理者经验盲区，LLManager通过多维度分析实现科学决策：
- 上下文建模：系统自动分析任务需求（时间/技能/优先级）与成员负载数据，构建分配矩阵
- 历史模式学习：通过语义搜索匹配历史成功分配案例，少样本学习优秀决策模式
- 人机协同验证：项目经理在Agent Inbox中可对比AI建议与实际成员表现数据，支持拖拽式调整并记录修改原因
关键配置技巧：将member_skills和project_timeline作为JSON字段嵌入请求内容，启用Claude-3-Sonnet模型处理复杂关系。每周通过yarn test:single生成反思报告，持续优化资源匹配算法。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升项目管理场景中任务分配决策的合理性？
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