MDLR — это открытая структура, управляемая ИИ, предназначенная для преобразования неструктурированного контента, такого как комментарии и заметки, в организованные, действительные резюме. Будь то для личного использования или совместных проектов, MDLR адаптируется к вашим потребностям.
MDLR — это открытая структура, управляемая ИИ, предназначенная для преобразования неструктурированного контента, такого как комментарии и заметки, в организованные, действительные резюме. Будь то для личного использования или совместных проектов, MDLR адаптируется к вашим потребностям.
MDLR — это инновационная открытая структура, которая использует ИИ для анализа и организации неструктурированного контента, такого как комментарии и заметки. Эта мощная платформа помогает преобразовать разбросанные данные в действительные, актуальные и непрерывно развивающиеся резюме. Идеально подходящей для личных дневников и совместной работы, MDLR предоставляет пользователям резюме, управляемые ИИ, которые адаптируются с поступлением новых данных, обеспечивая, чтобы информация оставалась актуальной и релевантной. Легко интегрируется на различные платформы, MDLR улучшает управление проектами с автоматически обновляемыми заметками и резюме, идеально подходит как для индивидуального, так и для группового использования.
Кто будет использовать MDLR?
Менеджеры проектов
Руководители команд
Совместные команды
Лица, управляющие личными заметками
Как использовать MDLR?
Шаг 1: Установите пакеты MDLR через npm или yarn
Шаг 2: Настройте свою базу данных, используя Supabase в качестве примера
Шаг 3: Интегрируйте MDLR с вашей платформой и инициализируйте ваш проект
Шаг 4: Добавьте и организуйте свои заметки
Шаг 5: Используйте API backend для генерации резюме, управляемых ИИ
Платформа
web
Ключевые Особенности и Преимущества MDLR
Ключевые Особенности MDLR
Резюме в режиме реального времени
Модульная система компонентов
Гибкая интеграция с Supabase
Организация проектов
Преимущества MDLR
Поддерживает актуальность и релевантность информации
Организует разбросанные данные
Гибкий и адаптируемый к различным потребностям проекта
Улучшает сотрудничество благодаря актуальным инсайтам
Основные Сценарии Использования и Приложения MDLR
Организация личных заметок
Управление обратной связью в команде
Эффективность управления проектами
Часто Задаваемые Вопросы о MDLR
Когда он будет доступен для публики?
Проект начнет появляться в модулях с декабря 2024 года.
Под какой лицензией он доступен?
Проект лицензирован под лицензией MIT, позволяющей гибкое использование, модификацию и перераспределение.
Есть ли база данных для хранения и управления данными?
В настоящее время мы используем Supabase в качестве примера настройки, но данные не хранятся с нашей стороны. Вам необходимо развернуть свою собственную базу данных.
Как я могу интегрировать MDLR в свою платформу?
Вы можете интегрировать MDLR, используя предоставленные в документации инструкции по установке, которые включают пакеты npm/yarn и настройку Supabase.
Для каких типов проектов подходит MDLR?
MDLR подходит как для личных проектов, так и для совместной работы команд, особенно там, где необходимо организовать неструктурированную обратную связь.
Могу ли я использовать MDLR в коммерческих целях?
Да, MDLR является открытым исходным кодом и доступен по лицензии MIT, что позволяет коммерческое использование.
Какие платформы поддерживает MDLR?
MDLR поддерживает веб-платформы.
Как MDLR гарантирует, что данные остаются актуальными?
MDLR предоставляет автоматически обновляемые резюме, которые адаптируются по мере поступления новых данных, сохраняя ваши инсайты актуальными и релевантными.
Что необходимо для настройки backend?
Вам необходимо создать таблицу в Supabase и настроить API backend для генерации резюме.
Подходит ли MDLR для технически неподготовленных пользователей?
Хотя MDLR спроектирован так, чтобы быть гибким и мощным, требуется некоторый технический настрой, что делает его более подходящим для пользователей с некоторым техническим фоном.