タスク割り当てのためのAIベースの最適化スキーム
LLManagerは、多角的な分析によって科学的な意思決定を実現します：
- 文脈モデリングタスクの需要（時間／スキル／優先度）とメンバーの負荷データを自動的に分析し、割り当てマトリックスを構築します。
- 学習の歴史的パターン意味検索による過去の割当成功事例のマッチング、より少ないサンプルで優れた意思決定パターンを学ぶ
- 人間とコンピューターの共同検証プロジェクト・マネージャーは、AIが推奨するデータと実際のメンバーのパフォーマンス・データをエージェント受信トレイで比較し、ドラッグ・アンド・ドロップで調整したり、変更理由を記録したりすることができます。
主な設定のヒント: リクエスト・コンテンツのJSONフィールドとしてmember_skillsとproject_timelineを埋め込み、Claude-3-Sonnetモデルで複雑なリレーションシップを扱えるようにする。リソースマッチングアルゴリズムを継続的に最適化するために、yarn test:single経由で毎週リフレクションレポートを生成する。
この答えは記事から得たものである。LLManager：インテリジェントな自動プロセス承認と人間による監査を組み合わせた管理ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " プロジェクト管理シナリオにおけるタスク配分決定の合理性を高めるには？
