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EnConvo的上下文感知系统可自动推荐150+工具插件

2025-09-10

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上下文感知的技术实现

EnConvo的上下文感知引擎采用分层分析架构：第一层监测基础系统状态（活跃应用/焦点窗口），第二层解析内容特征（选中文本语义/文件类型），第三层关联知识图谱（用户历史行为/插件调用记录）。该技术栈融合了规则引擎与机器学习模型，确保推荐结果随使用时长持续优化。

相比Alfred等传统启动器，其插件推荐准确率高出37%；相较于Raycast等现代工具箱，多出文件内容语义理解能力。系统内置的冷启动解决方案通过插件标签体系和功能描述嵌入，确保新用户也能获得85%以上的推荐相关性。