適応メカニズムの説明
サイトのフロントエンド要素が変更されると、システムは多層意味理解継続的なモニタリングを可能にする：
1. 視覚的特徴抽出AIはボタンの色、形、相対的な位置などを視覚的に認識します。
2. テキスト意味解析今すぐ購入する」ボタンが「今すぐ購入する」に変わっても、機能的な一貫性はNLPによって理解できる。
3. インタラクティブコンテキストメモリ例：「今、商品を検索した」というようなプロセスにおける過去の行動を記録し、次のターゲット要素をインテリジェントに予測する。
主要技術のブレークスルー
- コンピュータ・ビジョン＋DOM解析フュージョンスタイルの干渉に対する純粋なCVソリューションや、構造変更に対する純粋なDOMソリューションの脆弱性を回避。
- 学習の最適化継続的なモニタリングによりデータを蓄積し、要素位置の精度を継続的に向上させる。
- 耐障害性決定木例えば、ボタンを見つける前にメニューをクリックするのと、直接ボタンを見つけるのとでは、ボタンの位置が異なります。
実用例
あるSaaSプラットフォームでナビゲーション・バーのリファクタリングが行われた後、従来のモニタリング・ツールは完全に使えなくなったが、Flowtest.aiはまだ使えた：
- 設定アイコンからギアのグラフィカルな特徴を認識するための新しいポータル。
- 旧バージョンの「メンバーセンター」と「ユーザー管理」のセマンティクスを一致させる。
- ログインから権限管理までの認証プロセス全体の最終決定
この答えは記事から得たものである。Flowtest.ai：実際の訪問者をシミュレートし、ウェブサイトの機能をリアルタイムで監視するAIツールについて
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