ရေးသားသူ: Boxu Li

ကိုယ်ပိုင် AI အတွက် ရနိုင်မှုက အရေးကြီးတဲ့အကြောင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ လေ့လာခဲ့ပြီး၊ စိတ်ပိုင်းခွဲခြားမှုနှင့် မျိုးစုံပြောဆိုမှုအကြောင်းကို ဆွေးနွေးခဲ့ပါတယ်။ ဒုတိယပိုင်းမှာတော့ Macaron AI က သူ့ဒီဇိုင်းမှာ အတွေ့အကြုံပေးဖို့ ဘယ်လိုဖြစ်မြောက်အောင်လုပ်ထားသလဲဆိုတာကို ဖွင့်ဆိုပါမယ် – သူ့ရဲ့ မီနီအက်ပ် အထောက်အပံ့စာအုပ်တွေကနေ အဆင်ပြေတဲ့ အကြောင်းအရာတွေနဲ့ အော့ဖ်လိုင်း စမတ်တွေကိုပါ

မီနီအက်ပ်များတွင် ရနိုင်မှု (အထောက်အပံ့စာအုပ် ပုံစံများ)

Macaron ၏ ထူးခြားသော လက္ခဏာများထဲမှ တစ်ခုမှာ ၎င်း၏ 「mini-app」 playbooks စုစည်းမှုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အထူးလုပ်ဆောင်ချက်များ (ဥပမာ- အစီအစဉ် တည်ဆောက်သူ၊ အစားအသောက် စီမံကိန်းရေးဆွဲသူ၊ အလေ့အကျင့် လိုက်နာသူ စသည်ဖြင့်) အတွက် အတိုင်းအတာသတ်မှတ်ထားသော မိုက်ခရို-လှည့်ပတ်မှုများဖြစ်သည်။ ဤမိုက်ခရို-လှည့်ပတ်မှုများကို နားလည်ရလွယ်ကူခြင်းနှင့် အပေါ်ဝင်နိုင်သောအခြေအနေဖြစ်စေရန် အလေးထားသည်။ အားလုံးအပေါ် ဝင်နိုင်မှု ကို ကံအလိုက်မထားဘဲ၊ အထွေထွေ ဒီဇိုင်း ပုံစံများကို ဤအတိုင်းအတာများတွင် တိုက်ရိုက် ထည့်သွင်းထားသည်။ အမျိုးမျိုးသော mini-app များကို စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဖိအား လျော့နည်းစေရန် ဒီဇိုင်းဆွဲထားသည်: ရှည်လျားသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို သင် တစ်ခုစီဖြတ်သန်းနိုင်အောင် အခန်းပိုင်းခြားထားသည်။ ဤသည်မှာ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဝင်နိုင်မှုအတွက် UX အကောင်းဆုံး လက်သုံးပုံများနှင့် ကိုက်ညီသည် - လုပ်ငန်းများကို သေးငယ်သော အဆင့်များအဖြစ် ခွဲခြားခြင်းက သုံးစွဲသူများ (အထူးသဖြင့် ADHD ရှိသူများ) အာရုံစိုက်ထားရန်နှင့် အရမ်းကြီးရှုပ်ထွေးမှု မခံစားရန် ကူညီသည်။ ဥပမာ၊ "event planner" playbook တစ်ခုက အစပျိုး အဖြစ် ရုံသာ အခမ်းအနား အမည်နှင့် ရက်စွဲကို မေးမြန်းနိုင်သည်။ ပြီးနောက် အချိန်တစ်ခါ၊ ဘယ်သူများကို ဖိတ်ကြားမည်ကို မေးမြန်းသည်။ အစား စုစည်းထားသော ကြီးမားသော ဖောင်ကို ထည့်သွင်းခြင်း မဟုတ်ပါ။ အမျိုးမျိုးသော mini-app များသည် ရှင်းလင်းသော ခေါင်းစဉ်များနှင့် မြင်သာသော တိုးတက်မှု ဉာဏ်စမ်းလေး (ရိုးရှင်းသော တိုးတက်မှု ဘား သို့မဟုတ် အဆင့်အရေအတွက်) တိုက်ရိုက် ပေးသည်၊ ထို့ကြောင့် သင် ဘယ်လောက်အထိ အဆင့်များ ပြီးဆုံးနေပြီး ရှိနေသည်ကို အမြဲသိနိုင်သည်။ သုတေသနများအရ အချိန်နှင့်တပြေးညီ တိုးတက်မှု မြင်ရခြင်းက လုပ်ဆောင်မှုကို အားပေးသည် - မြင်သာသော တိုးတက်မှု မျက်နှာဖုံးအတွက် အက်ပ်များသည် သုံးစွဲသူ စွဲလမ်းမှုကို အလွန်မြင့်တက်စေသည် (တစ်ခုသောလေ့လာမှုတွင် တိုးတက်မှု ဉာဏ်စမ်းလေး ထည့်သွင်းပြီးနောက် နေ့စဉ် သုံးစွဲမှု 31% တိုးတက်မှုကို မြင်ရသည်)။

အများအားဖြင့် mini-app များသည် အချိန်တိုင်းကိရိယာများနှင့် သတိပေးချက်များ ကို အထောက်အကူပြုရန် ထည့်သွင်းထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ADHD-Friendly Routine Builder အခွံအခြံမှာ အစီအစဉ်တစ်ခုတွင် လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုစီအတွက် သွေးဆောင်မှုရှိသော အချိန်တိုင်းကိရိယာများ ထည့်ရန် အကြံပြုပါလိမ့်မည် (အသံလွန်သွားသော အလျင်မပြုရန်အားပေးခြင်းဖြင့်)။ ထို့အတူ Pomodoro စတိုင် အာရုံစူးစိုက်မှု အကြံပြုချက်စာအုပ်သည် မူလအတိုင်း ၂၅ မိနစ် အနည်းငယ်နာရီပြကိရိယာနှင့် အနားယူမှု သတိပေးချက်များ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဤစနစ်များသည် ထုတ်လုပ်မှု လေ့လာမှုများနှင့် ADHD လမ်းညွှန်မှုနည်းများမှ ဆွဲယူထားသည် – အချိန်ကန့်သတ်ခြင်းနှင့် အချိန်ပြည့်ရောက်အနားယူမှုများသည် အချိန်စီမံခန့်ခွဲမှုအခက်အခဲရှိသော လူများအတွက် အလွန်ထိရောက်သော အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်။ Macaron သည် ဤအထောက်အကူများကို အလွယ်တကူ ထည့်သွင်းနိုင်သည် – အခွံအခြံများတွင် "ဒီအလုပ်ကို အချိန်တိုင်းကိရိယာ ထည့်ပါမလား?" သို့မဟုတ် "X အချိန်မတိုင်မီ မပြီးဆုံးပါက သတိပေးချက် ပေးပါ" ဆိုသော လှုပ်ရှားမှုများပါဝင်ပြီး။ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် မူလအတိုင်းပါဝင်သောကြောင့်၊ ထိုအထောက်အကူများကို အကျိုးရှိသော အသုံးပြုသူများ (ADHD, မှတ်ဉာဏ်အခက်အခဲများ, အလုပ်များသော အချိန်ဇယားများရှိသောသူများ စသည်ဖြင့်) သည် အစမှ အားလုံးကို ပြုလုပ်ရန် မလိုအပ်တော့ပေ။ ထည့်သွင်းထားခြင်းသည် လုပ်ဆောင်မှုဖြစ်ပါသည်။

နောက်ထပ် တစ်ခုကတော့ အဆင့်တိုင်းအတွက် "ပြီးဆုံး" ခလုတ်တွေနဲ့ စစ်ဆေးစာရင်းပုံစံဖြစ်ပါတယ်။ Mini-apps တွေက subtask စာရင်းကို တစ်ချက်ထဲနဲ့ ပြီးမြောက်အောင်လုပ်နိုင်တဲ့ စစ်ဆေးစာရင်းကို ထုတ်ပေးတတ်ပါတယ်။ အရမ်းခက်ခဲတဲ့ အလုပ်တစ်ခုကို သုံးခုရှိတဲ့ စာရင်းတစ်ခုကြည့်ပြီး အပျက်အပြတ်ပြစ်ပြီး နောက်ဆုံးမကျသေးရင် အပြီးသတ်ပေးတာက အပြုသဘောဆောင်တဲ့ အဆင့်ဆင့်လုပ်ဆောင်နိုင်တဲ့ အတော်လေးဖြစ်လာပါတယ်။ ဒီတော့ အထက်တွင် ပြောထားတဲ့ တိုးတက်မှုတုံ့ပြန်ချက်များနှင့် ချိတ်ဆက်ပြီး ချက်ချင်း ကြိုးစားအားထုတ်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့ သတိပြုတွေ့ရှိခဲ့တာက အကျင့်ဖွဲ့စည်းမှုကို တည်ဆောက်တဲ့ အက်ပ်များက လက်လေးလေးရှည်တဲ့ အောင်မြင်မှုများကို (မြင်သာတဲ့ စစ်မှတ်အမှတ်အသားတစ်ခု သို့မဟုတ် ဖွေရန်အနည်းငယ်) အားပေးခြင်းဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေတယ်ဆိုတာပါ။ အလုပ်တစ်ခုပြီးလျှင် ချက်ချင်းတုံ့ပြန်ချက်များ သို့မဟုတ် အမှတ်များ ပေးခြင်းက အာရုံစိုက်မှုနှင့် အလှည့်ကျမှုကို ထိန်းထားနိုင်ပါတယ်။ အခြားစကားပြောရရင်၊ Macaron ရဲ့ mini-apps တွေက သင့်ကို စိတ်ဝင်စားမှုရှိနေစေဖို့ စောစီးတဲ့ အောင်မြင်မှုများ ပေးပါသည်။ ဒီနည်းလမ်းက စိတ်လှုပ်ရှားမှုရှိတဲ့ လူတွေကိုသာ မဟုတ်ဘဲ အားလုံးအတွက် ပြီးမြောက်မှုနှုန်းကို တိုးတက်စေပါတယ်။

အထူးသဖြင့်၊ ဒီစိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်တဲ့ micro-flow အကူအညီ features တွေအားလုံးကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။ လက်လှမ်းမီမှုဆိုတာ အထောက်အကူဖြစ်စေမယ့် ရွေးချယ်စရာတွေ ပေးခြင်းဖြစ်ပြီး လူတိုင်းအတွက် အတိအကျ "လွယ်ကူသော ရှုထောင့်" ကို အတင်းအကျပ် မလုပ်စေခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ပုံမှန်အမြင်ရှိတဲ့ အင်မတန်လက်ရှိအသုံးပြုသူက အမြန်နှုန်းအတွက် အတည်ပြုချက်များနှင့် တိုးတက်မှုအညွှန်းများကို ပိတ်လိုက်နိုင်ပြီး အခြားသူတစ်ဦးက အလွန်အမင်း အပေါ်မှာ မူတည်ပါတယ်။ Macaron ရဲ့ playbooks တွေဟာ မူလတန်းအနေအထားမှာ လက်လှမ်းမီဖွယ်ဖြစ်သော်လည်း ဒီဇိုင်းအရ ပြောင်းလဲနိုင်စွမ်းရှိပါတယ် – မင်းရဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံနဲ့ ကိုက်ညီအောင် အထောက်အကူပေးမှုကို အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်း သို့မဟုတ် လျော့ကျစေခြင်းကို ပြုလုပ်နိုင်ပါတယ်။

အလိုအလျောက် လွယ်ကူစွာ ဖတ်ရှုနိုင်မှုအဆင့် & နှုန်းထား (အကြောင်းအရာကို လွယ်ကူစေခြင်း သို့မဟုတ် ချဲ့ထွင်ခြင်း)

အသုံးပြုသူနှစ်ဦးစလုံးမှာ ထပ်တူတူ ဝါသနာပါမှု အရည်အချင်း သို့မဟုတ် နောက်ခံ ဗဟုသုတ မရှိပါဘူး။ ဒါကြောင့် Macaron ရဲ့ AI က အကြောင်းအရာရဲ့ ခက်ခဲမှု နဲ့ အမြန်နှုန်း ကို ပိုင်းခြားပြီး လူတိုင်းရဲ့ လိုအပ်ချက်ကို ကိုက်ညီအောင် လိုက်လျောညီထွေ လုပ်ပေးပါတယ်။ Macaron က သတင်းအချက်အလက် (ညွှန်ကြားချက်၊ ရှင်းပြချက်၊ သင်ကြားရေး အကြောင်းအရာ တို့ကဲ့သို့သော) တင်ပြတဲ့အခါ အချိန်မရွေး၊ စကားလုံးတွေကို ရိုးရှင်းတဲ့အတိုင်း ဖြစ်စေ၊ ကြီးကျယ်တဲ့အတိုင်း ဖြစ်စေ သင့်တော်အောင် ထိန်းချုပ်နိုင်ပါတယ်။ အမှန်တကယ်မှာဆိုရင် ဟင်းချက်ခြင်း လမ်းညွှန် mini-app ဟာ ချက်ပြုတ်ခြင်း လှုပ်ရှားမှုတွေကို ရိုးရှင်းစွာ မျှဝေပေးနိုင်ပါတယ် ("ငါက အဆောင်တစ်ယောက်လို ရှင်းပြပါ") ဒါမှမဟုတ် ကြီးကျယ်ဝင့်ဝါစွာ မျှဝေပေးနိုင်ပါတယ် ("ဟင်းလျာရဲ့ သိပ္ပံ သို့မဟုတ် ယဥ်ကျေးမှု သမိုင်းကြောင်း ထည့်သွင်းပါ"). နောက်ကွယ်မှာ AI က သင့်နှစ်သက်မှုနဲ့ ကိုက်ညီအောင် အထွက်ဖန်တီးမှုရဲ့ ဖတ်ရှုမှုအဆင့်ကို အလိုအလျောက် ပြောင်းလဲနိုင်ပါတယ်။ သင်ရိုးရှင်းပြီး တည်ငြိမ်တဲ့ ဘာသာစကားကို နှစ်သက်တဲ့အခါ စနစ်က အဲဒီလိုကို အလျော်အစားလုပ်ပါလိမ့်မယ်။ မျက်မှောက်မှာ သင်အသေးစိတ်ကို ချစ်တဲ့ ကျွမ်းကျင်သူဆိုရင် နည်းပညာဆိုင်ရာ စကားလုံးတွေ နဲ့ အနက်ရှိတဲ့အရာတွေကို အသုံးပြုပါလိမ့်မယ်။ ဒီလို အလျော်အစားလုပ်ခြင်းဟာ အလိုအလျောက် ဖြစ်နိုင်ပါတယ် - ဥပမာ၊ Macaron က သင် အကြောင်းပြချက် ရှင်းပြဖို့ လက်ခံမေးလေ့ရှိကြောင်း တွေ့ရင် နည်းနည်း ပိုရိုးရှင်းတဲ့ အဖြေတွေကို အစပျိုးဖို့ စတင်နိုင်ပါတယ်။

ယူရိုပတွင်စာဖတ်ခြင်းနှင့်ရေးခြင်းအရည်အသွေးနိမ့်သောလူဦးရေ၏အလားအလာနှုန်းများ (အမှောင်ကိုးကားသည် = ပိုမိုမြင့်မားခြင်း)။ EU နိုင်ငံများစွာတွင် လူကြီးလူရွယ် ၂၀% သို့မဟုတ် ထို့ထက်မကသောသူများသည် မူလစာဖတ်ခြင်းနှင့်ရေးခြင်းတွင် အခက်အခဲရှိကြသည်။ Macaron ၏「အလိုအလျောက်ရိုးရှင်းစေခြင်း」လက္ခဏာသည် အသုံးပြုသူများကို လိုအပ်သောအခါ ပေါ်ပြူလာသော၊ လွယ်ကူစွာသိမြင်နိုင်သော ဘာသာစကားဖြင့် အချက်အလက်များကို ဖော်ပြခြင်းဖြင့် စာဖတ်ခြင်းအရည်အသွေးနိမ့်သောသူများကို ကူညီပေးသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် အပလီကေးရှင်းတွင် "အလိုအလျောက် လွယ်ကူစွာ ချဲ့ထွင်ခြင်း" ခလုတ်ကို ထည့်သွင်းရန် အပိုင်း I တွင် ဖော်ပြထားသည့် သဘာဝဘာသာစကားပြန်လည်ရေးသားနိုင်မှုများကို အသုံးပြုသည်။ မည်သည့် မီနီအပလီ (ဥပမာ "နေကြီးစနစ်ကို လေ့လာပါ" ပညာရေးစီးရီး) တွင်မဆို အလိုအလျောက် လွယ်ကူစွာ ချဲ့ထွင်ခြင်း ကို ဖွင့်ခြင်းဖြင့် အင်အားချိန်ညှိပြီး အတိုချုပ်အကြောင်းအရာများ၊ ပုံမှန်အသုံးပြုသော ဝေါဟာရများနှင့် လှုပ်ရှားမှုအသုံးချစကားလုံးများဖြင့် ဖတ်ရန် လွယ်ကူသော ပုံစံဖြင့် အကြောင်းအရာအားလုံးကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သင့်အတွက် ဖတ်ရလွယ်ကူသော ပညာရေးဆရာတစ်ဦး ကဲ့သို့ဖြစ်ပြီး ဖတ်ရလွယ်သော အဆင့်ကို ချိန်ညှိပေးသည်။ အခြားဘက်တွင် "စာသားချဲ့ထွင်ခြင်း" ရွေးချယ်မှုသည် စိတ်ဝင်စားမှုရှိသူများအတွက် မိမိကိုယ်ကို စိန်ခေါ်မှု ရရှိရန် ပိုမိုနက်နဲသော သို့မဟုတ် ဖွံ့ဖြိုးသော အကြောင်းအရာများကို ထပ်ထည့်နိုင်သည် (ဘာသာစကားလေ့လာခြင်း မီနီအပလီများတွင် သို့မဟုတ် ကိုယ်ပိုင် စိတ်ဝင်စားမှုများကို ဖြည့်ဆည်းရန် အသုံးဝင်သည်)။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သင်ယူမှုအတွက် အထွေထွေဒီဇိုင်း ကို ကိုယ်ပိုင် AI နယ်ပယ်ထဲသို့ရှိသည့် အခြေခံသဘောတရားများကို သွင်းယူနေသည် - အချက်အလက်ကို အမျိုးမျိုးသော ပုံစံများဖြင့် ဖော်ပြခြင်းနှင့် ခက်ခဲမှုအဆင့်ကို ချိန်ညှိနိုင်ခြင်းဖြင့်။ ဤလုပ်ဆောင်မှုမှတဆင့် သင်္ချာနားလည်မှုနည်းသူ သို့မဟုတ် ငြိမ်သက်မှုဖြစ်မှုရှိသူများကို အောင်မြင်စွာ အလုပ်ကို ဆောင်ရွက်နိုင်ရန် Macaron က ပံ့ပိုးပေးသည် (အလွယ်ကူသော စကားလုံးများကို အမြဲတမ်း တောင်းဆိုနိုင်သောကြောင့်)။ အနက်နက်ကြီးသော အရာများကို လိုချင်သူများအတွက် ၎င်းတို့ကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။

ရိုးရှင်းတဲ့ဆော့ဖ်ဝဲတွေက အလွယ်တကူလုပ်နိုင်တာမဟုတ်ပေမယ့် အကြောင်းအရာကို တကယ့်ကိုနားလည်တဲ့ AI က အကြောင်းအရာကို ချက်ချင်းပြောင်းလဲပေးနိုင်ပါတယ်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာညွှန်ကြားချက်များအတွက် မီနီအက်ပ်တစ်ခုကို စိတ်ကူးပါ။ ဒစ္စလက်စီးယားရှိသောအသုံးပြုသူတစ်ဦးတွင် "မနက်ခင်းတွင်ဆေးတစ်လုံး၊ ညတွင်ဆေးတစ်လုံးကို အစာနှင့်အတူသောက်ပါ" ဟုဆိုသောဗားရှင်းကိုရွေးချယ်သည်။ သို့သော် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဘာသာစကားနှင့်အဆင်ပြေသောအသုံးပြုသူတစ်ဦးမှာ "အစာနှင့်အတူ တစ်နေ့လျှင် ဆေးပြားတစ်လုံးကို နှစ်ကြိမ်သောက်ပါ" ဟုရရှိသည်။ အချက်အလက်တူညီပေမယ့် ပေးပို့ပုံကကွဲပြားပါတယ်။ အဓိကက ရွေးချယ်မှုပါ။ Macaron က တစ်ဦးချင်းစီ၏ နိမ့်ကျကျကြိုက်နှစ်သက်ချက်များကို မှတ်သားထားသောကြောင့် အချိန်အတောအတွင်း သင့်အကြောင်းအရာကို ဘယ်လိုဖော်ပြမလဲဆိုတာ သင်ယူသွားပါသည် (ဥပမာ- အရင်ဆုံး ရိုးရှင်းတဲ့ အကျဉ်းချုပ်ကိုပေးပါ။ အသေးစိတ်လိုအပ်ရင် မေးပါမယ်။)

အခြားတစ်ချက်ကတော့ အပြန်အလှန်ပြောဆိုမှုများရှိတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ အလျင်အမြန်ကိုက်ညီမှု ဖြစ်ပါတယ်။ တချို့လူတွေက မြန်မြန်ဖတ်တတ်ကြပြီး တချို့ကတော့ ဖြည်းဖြည်းဖတ်တတ်ကြပါတယ်။ တချို့လူတွေက အဆင့်တွေအကြားတွင် တွေးခေါ်ဖို့ အချိန်ပိုလိုတတ်ကြပါတယ်။ Macaron ၏ မီနီအက်ပ်တွေဟာ စိတ်တိုင်းကျရပ်နားချိန်တွေကို ထည့်သွင်းနိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် သင့်အချက်အပြုအမူကို စောင့်ပြီးမှ နောက်တစ်ဆင့်သို့ သွားနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် အသက်ရှူလေ့ကျင့်ခန်းကို လမ်းညွှန်ပေးရာတွင် အသက်ရှူသိမ်း…ထွက်… အဆင့်တွေကို အသုံးပြုသူရဲ့ တုံ့ပြန်မှု (သို့မဟုတ် အနာဂတ်တွင် အာရုံခံကိရိယာဒေတာမှတဆင့်) အပေါ်မူတည်ပြီး မြန်မြန်ဖြစ်စေ၊ ဖြည်းဖြည်းဖြစ်စေ ချိန်ညှိနိုင်ပါတယ်။ သင်ယူမှုမေးခွန်းတွင် Macaron က သင် အဖြေရှာဖို့ အချိန်ပိုယူနေတယ်ဆိုရင် နူးညံ့စွာ အကြံပြုချက် သို့မဟုတ် အပိုအချိန်ကို ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒီလို ကိုက်ညီမှုက အတွေ့အကြုံကို အလျင်အမြန်ဖြစ်ခြင်း (သို့မဟုတ် မကျေနပ်ဖွယ် အနှေးအမြန်ဖြစ်ခြင်း) မရှိဘဲ ထောက်ပံ့နေသလို ခံစားရစေပါတယ်။ အထူးပြုမှုက ဒီမှာ ကွဲပြားမှု ဖြစ်ပြီး နှစ် ယောက်က တူညီတဲ့ အခြေခံဖွဲ့စည်းမှုကို သုံးသော်လည်း သူတို့ရဲ့ အလျင်အမြန်နှင့် စတိုင်အတိုင်း အထူးပြုထားသလို ခံစားရနိုင်ပါတယ်။

Localization & Bilingual Scaffolding

ကိုယ်ပိုင် AI တစ်ခုဟာ တကယ်ကိုယ်ပိုင်ဖြစ်ဖို့ အနည်းဆုံး ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးနားလည်ရပါမယ်။ Macaron ရဲ့ အင်တာဖေ့စ်နဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို ချက်ချင်းဘာသာပြန်ပေးနိုင်ပါတယ်။ နွယ်နှစ်မျိုးသုံးစကားပြောသူတွေမဟုတ်ရင်တောင်၊ အသစ်စကားပြောသူတွေလေ့လာနေသူတွေအတွက် AI ရဲ့ ဘာသာစကားထုတ်ကုန်ကို တွေ့မြင်အလွယ်ပြောင်းနိုင်တယ် – အပြောအဆိုမှာတောင်၊ အလုပ်လုပ်နေချိန်မှာတောင်။ ဥပမာ၊ အမြဲအားဖြင့် Macaron နဲ့ အင်္ဂလိပ်လိုပြောဆိုတယ်၊ ဒါပေမယ့် "Explique-moi ça en français" (ဒါကို ပြင်သစ်လိုရှင်းပြပါ) ဆိုပြီးထည့်လိုက်တာနဲ့ Macaron က ပြင်သစ်လိုဆက်ပြောပါတယ်။ mini-app ထဲက ခလုတ်တွေ၊ တံဆိပ်တွေ၊ ပြန်ကြားချက်တွေကိုလည်း အလိုက်အလျောပြောင်းနိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ နိုင်ငံတကာအသုံးပြုသူတွေအတွက်သာမက စကားပြောသင်ယူသူတွေအတွက်ပါ အထောက်အကူပြုပါတယ်။ bilingual scaffolding လို့ခေါ်တဲ့ နည်းလမ်းကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပါတယ်။ အပြန်အလှန်ဘာသာစကား စကားလုံးမေးခွန်း mini-app ကိုစိတ်ကူးပါ – Macaron က စပိန်လိုစကားလုံးတစ်လုံးကို ပြပါမယ်၊ နောက်ပြီး အင်္ဂလိပ်လိုရှင်းပြပါမယ် (သို့မဟုတ် အတည်ပြုပါ)၊ ဒါက ဘာသာစကားနှစ်မျိုးကြား ဆက်စပ်မှုတွေဖန်တီးရာမှာ အထောက်အကူပြုပါတယ်။ ဒါမှမဟုတ် အင်္ဂလိပ်နဲ့ အီတလီလို (ခရမ်းချဥ်သီး / melanzana, ပန်းနား / coriandro) နဲ့ ဒေသထုံးစံအမည်တွေနဲ့ အဟင်းလျာ app ကို စားဖိုပြင်နေစဉ် အသစ်စကားပြောသင်ယူသူတွေအတွက် အထောက်အကူပြုပါတယ်။

ဒီလိုစီးဆင်းနေသော အပြန်အလှန် ပြောင်းလဲခြင်းသည် သုံးစွဲသူများအား မိမိတို့ အဆင်ပြေသည့် ဘာသာစကားကို အသုံးပြုနိုင်ရန် အထောက်အကူဖြစ်သည်။ ဒုတိယဘာသာစကားတွင် ဒစ္စလက်စီယာရှိသူတစ်ဦးသည် ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်များအတွက် ပထမဘာသာစကားသို့ ပြောင်းလဲရန် စိတ်လှုပ်ရှားနိုင်သည်။ သို့မဟုတ် သုံးစွဲသူတစ်ဦးသည် မိမိ၏မိသားစုကို ပါဝင်စေရန် သမီးလေးတို့ နားလည်သော ဘာသာစကားသို့ AI ၏ အဖြေများကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ မကာရန်သည် သင့်ပေးအပ်သော အကြောင်းအရာများကို ချက်ချင်းဘာသာပြန်နိုင်သည်-မသိသော ဘာသာစကားဖြင့် စာသား သို့မဟုတ် အီးမေးလ်တစ်ခုရရှိပါက AI သည် အဲဒီစာကို ဘာသာပြန်ကာ လိုအပ်ပါက အသံပြန်ဖတ် ပေးပါမည်။ ဒီလုပ်ဆောင်ချက်က AI သည် အတားအဆီးများကို ဖျက်သိမ်းနေသော နောက်ထပ် ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဘာသာစကားသည် အချက်အလက် သို့မဟုတ် အသုံးပြုမှုအတွက် အတားအဆီး မဖြစ်သင့်ပါ။ အမှန်တကယ်တော့ GPT-4 အပြည့်အဝဖြင့် အင်အားဖြည့်ထားသော အကူအညီပေးသူများသည် အမြင်မမြင်သူများအတွက် မြင်သာခြင်းနှင့် စာဖတ်ခြင်း အကူအညီများကို ပုံဖော်ပြောင်းလဲနေပြီး အဖော်ပြန်ချက်များနှင့် ဘာသာပြန်ချက်များဖြင့် ကြည့်ရှုနိုင်သော အထောက်အကူဖြစ်စေသည့်အတွက် ဘာသာစကားနှင့် စာဖတ်ခြင်း အကူအညီအတွက် ဤအခြေခံသဘောတရားကို ကျင့်သုံးပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘာသာစကားများကို စပ်လျဉ်းသုံးခြင်းကဲ့သို့သော အခြေအနေများကိုပါ စဉ်းစားခဲ့သည်။ Macaron သည် ဘာသာစကားများစွာကို ကျွမ်းကျင်စွာ ကိုင်တွယ်နိုင်ရန် လေ့ကျင့်ထားသောကြောင့် အခြားဘာသာစကားကို ရောနှောလျှင် ရှုပ်ထွေးမှုမရှိဘဲ သင့်ကို တစ်မျိုးဘာသာစကားကိုသာ အသုံးပြုရန် ဖိအားမပေးပါ။ အစွမ်းထက်ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးကဲ့သို့ Macaron သည် ယဉ်ကျေးမှုနှင့် ဘာသာစကားကို လိုအပ်သလို ထောက်ပံ့ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဤသည်မှာ တားမြစ်မှုများအတွက်သာမက လူများ၏ ယဉ်ကျေးမှုနှင့် ဘာသာစကားလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရန်ဖြစ်သည်။

ဖွံ့ဖြိုးသူဘက်တွင် မည်သည့် အသိုင်းအဝိုင်းမှ ပါဝင်သော mini-app ပုံစံများကို ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်ရန် အထောက်အကူပြုသော ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ Macaron ၏ ကိုယ်ပိုင် AI မော်ဒယ်များကို ဘာသာစကားများစွာအတွက် အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းရန် ချိန်ညှိထားသည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့် သင်သည် အင်္ဂလိပ်စကားကို အင်္ဂါနေ့များတွင် အသုံးပြုလိုသော်လည်း သင်သည် Macaron ကို မန္တလေးဘာသာစကားနှစ်မျိုးဖြင့် လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုကြောင်း၊ ၎င်းသည် သင့်ကို ကာကွယ်ပေးသည်။ သင့်ကိုယ်ပိုင် AI သည် သင့်ဘာသာစကားကို ပြောဆိုသင့်သည်။

နိမ့်သောဘဏ္ဍာနှင့် အော့ဖ်လိုင်း-ပထမဆုံး ဒီဇိုင်း

လူ့စွမ်းရည်များအကြောင်းပဲမဟုတ်ဘဲ ပတ်ဝန်းကျင်ကန့်သတ်ချက်များဖြစ်သော အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုနည်းပါးခြင်း သို့မဟုတ် အဟောင်းကြီးစက်များအကြောင်းပါ လက်ခံသော အရာဖြစ်သည်။ အပြည့်အဝကိုယ်ပိုင် AI တစ်ခုဟာ မင်းကို အချိန်မရွေး၊ နေရာမရွေး အထောက်အပံ့ပေးနိင်ရမည် – 2G ကွန်ရက်ပေါ်မှာဖြစ်စေ၊ လုံးဝအော့ဖ်လိုင်းဖြစ်နေတဲ့ လေယာဉ်ပေါ်မှာဖြစ်စေ။ Macaron ကို နိမ့်သောဘဏ္ဍာနှင့် အော့ဖ်လိုင်း-ပထမဆုံး စိတ်ဓာတ်ဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်၊ ဒါကြောင့် အဓိကအင်္ဂါရပ်များကို ချိတ်ဆက်မှုနည်းပါးသော်လည်းကောင်း၊ မရှိသော်လည်းကောင်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ 2024 အတွင်း ကမ္ဘာ့လူဦးရေ၏ သုံးပုံတစ်ပုံ (၂.၆ ဘီလီယံလူမျိုး) အင်တာနက်မရှိသေးကြောင်း၊ အချို့မှာတော့ အချိန်ကြာကြာသို့မဟုတ်နှေးကွေးသောချိတ်ဆက်မှုများသာ ရှိကြောင်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားရသည်။ အဆင်ပြေသောဒေသများတွင်တောင် မင်းကိုယ်တိုင် သင်္ဘောတွင်၊ မြို့ပြပြင်ပဒေသများတွင်၊ သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များအတွင်းတွင် လိုင်းမရှိဘဲ ရှိနေတတ်သည်၊ အဲဒီအချိန်တွေမှာ မင်းရဲ့ AI အကူအညီကို မဆုံးရှုံးရကြောင်းသေချာစေသည်။

သိုလှောင်ခြင်းနှင့် နူးညံ့သောချို့ယွင်းမှုများ: Macaron သည် သင့်အရေးကြီးသောဒေတာများနှင့် အလုပ်များကို နေရာရနိုင်သမျှ သင့်စက်ပေါ်တွင်သာ သိုလှောင်ထားနိုင်ရန် အာရုံစူးစိုက်မှုရှိသော သိုလှောင်မှုကို အသုံးပြုသည်။ မကြာခဏအသုံးပြုသော မီနီအက်ပ်များနှင့် မကြာသေးမီက ဆွေးနွေးမှုအခြေအနေများကို လုံခြုံစွာ သေချာစွာ သိုလှောင်ထားပြီး အွန်လိုင်းမရှိချိန်တွင်လည်း Macaron သည် အလုပ်များစွာ ဆောင်ရွက်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် သင်အချိန်မီနွေးထုတ်ခန်းအတွက် မနက်တိုင်း အသက်ရှုလေ့ကျင့်မှု မီနီအက်ပ်ကို အမြဲအသုံးပြုလျှင် - Macaron သည် လိုအပ်သော အဆင့်များနှင့် မီဒီယာများ (စိတ်အေးအေးဖြစ်စေသော ကာတွန်း၊ အသံစသည်) ကို ကြိုတင်သိုလှောင်ထားမည်ဖြစ်သည်။ သင် အွန်လိုင်းမရှိဘဲ ဖွင့်လှစ်သောအခါ၊ ၎င်းသည် ချောမွေ့စွာ လည်ပတ်သည်။ သင် အွန်လိုင်းမရှိချိန်တွင် Macaron ကို "ငါ့ရက်လည်ပတ်မှုစာရင်းထဲ အခန်းငယ်ထည့်ပါ" ဟု မေးလျှင်၊ ၎င်းသည် အဆိုပါတောင်းဆိုမှုကို စောင့်ဆိုင်းထားပြီး ဒေသတွင်းတွင် အတည်ပြုပါ သို့ဖြစ်ပါက သင့်ကလောက်စာရင်းကို အွန်လိုင်းပြန်လာသည်နှင့်တပြိုင်နက် ထပ်မံပြီးစီးသည်။ အွန်လိုင်းမရှိခြင်းသည် မအောင်မြင်မှုမဟုတ်ဘဲ အနည်းငယ်နှောင့်နှေးမှုသာ ဖြစ်စေသည်။ ဒေသတွင်းအချိန်သတ်မှတ်ခြင်း၊ မှတ်စုယူခြင်း သို့မဟုတ် သင့်သိုလှောင်ထားသော to-do စာရင်းကို အွန်လိုင်းမရှိဘဲ စနစ်တကျအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

အိုင်တီဆိုင်ရာ အထူးလုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် (အထူးသဖြင့် စုံစမ်းမှုများ ခက်ခဲသောအခါ သို့မဟုတ် အကြီးစား စာသားများ ဖန်တီးရာတွင်) Macaron သည် စက်ပေါ်တွင် အမျိုးမျိုးသော မော်ဒယ်များကို စမ်းသပ်နေပါသည်။ ခေတ်မီ စမတ်ဖုန်းများသည် အချို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် လွန်စွာ အားကောင်းသော နယူးရယ်မော်ဒယ်များကို အလွန်ထူးခြားစွာ လည်ပတ်နိုင်သည်။ Macaron ၏ အပြည့်အဝ အခြားမော်ဒယ်များကို မရနိုင်သောအခါ အခြေခံတောင်းဆိုမှုများကို အော့ဖ်လိုင်း မော်ဒယ်ငယ်များကင် အဆင်ပြေစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည် (ဥပမာအားဖြင့် လိုက်ဖိုင်သီချင်းတစ်ပုဒ်ကို ဖွင့်ရန် အသံအမိန့်တစ်ခုကို အသိအမှတ်ပြုနိုင်သည်)။ ၎င်းသည် cloud မော်ဒယ်သောက်သာ လှုပ်ရှားမှုများကို မပြုနိုင်ပေမယ့် အဆက်အသွယ် ပြန်ရောက်အောင် အခြေခံလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သည်။

Macaron အား အော့ဖ်လိုင်း အခြေအနေ တွင်ရှိသောအခါနှင့် အချို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များမှာ ကန့်သတ်ချက်ရှိနိုင်ကြောင်းကို UI ကရှင်းလင်းစွာပြသပေးသောကြောင့် သင်သည် မည်သည့်အရာကိုမှ ခန့်မှန်းရတော့မည်မဟုတ်ပါ။ သင့်အနေဖြင့် "ယနေ့ထုတ်သတင်းကို အင်တာနက်တွင် ရှာဖွေပါ" ကဲ့သို့ အော့ဖ်လိုင်းတွင် မဖြစ်နိုင်သော အရာတစ်ခုခုကို မေးမြန်းပါက Macaron သည် သင့်မေးခွန်းကို သိမ်းဆည်းထားပြီး နောက်ထပ် အင်တာနက်ရရှိနိုင်သောအခါ ပြီးမြောက်စေမည်ဟု ပျော်ရွှင်စွာ ရှင်းပြလိမ့်မည်။ ဒီဇိုင်းရည်ရွယ်ချက်မှာ အဆက်မပြတ်ပြိုးသော အပြုအမူဖြစ်ပြီး ရုတ်တရက် ဝင်ပျက်ခြင်း မရှိဘဲ အမြဲတမ်း နားလည်မှုနှင့် အခြားနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Macaron သည် အော့ဖ်လိုင်း အသိပညာအထုပ်တစ်ခုဖြစ်သော အထွေထွေသိကောင်းစရာနှင့် မေးခွန်းများကို အလိုအလျောက် သိမ်းဆည်းထားသော ဒေတာဘေ့စ်ကိုပါ ရှိသည်။ အင်တာနက်မပါဘဲ အများပြောကျသော မေးခွန်းများကို အဖြေများဆက်လက်ပေးနိုင်ပါသည်။

ပေါ့ပါးတဲ့ UI နဲ့ အစားထိုး Modes: လူတိုင်းမှာ နောက်ဆုံးပေါ်ဖုန်းမရှိနိုင်သလို အကန့်အသတ်မဲ့ဒေတာလည်း မရှိနိုင်ပါဘူး။ Macaron ရဲ့ အင်တာဖေ့စ်ကို အနည်းဆုံးရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနည်းတဲ့ပတ်ဝန်းကျင်တွေမှာလည်း အဆင်ပြေစေဖို့ ကြိုးစားထားပါတယ်။ အလွန်နှေးကွေးတဲ့ချိတ်ဆက်မှုကို app က ချက်ချင်းသိရင် အလိုအလျောက်ဖွင့်လို့ရတဲ့ Low-Bandwidth Mode လည်းရှိပါတယ်။ ဒီ mode မှာ Macaron က အက္ခရာသာပါဝင်တဲ့ interface သို့မဟုတ် အခြေခံ HTML interface သို့ ပြောင်းလဲသွားပြီး ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများကို အနည်းဆုံးသာပါဝင်ပါတယ်။ AI က ယေဘူယျအားဖြင့် ပြသမယ့် မီဒီယာအကြောင်းအရာ (ဥပမာ၊ ဖျော်ဖြေရန်ပုံ) ကို ကြီးမားတဲ့ဖိုင်ကို ပံ့ပိုးခြင်းမပြုဘဲ တင်ပြချက်နဲ့ အစားထိုးထားပါတယ်။ ဒီဟာက လွန်ခဲ့တဲ့နှစ်နှစ်အတွင်း ၂၀၀ သန်းကျော်အသုံးပြုသူထိ ရောက်ရှိခဲ့တဲ့ Facebook ရဲ့ ပေါ့ပါးတဲ့ app လိုမျိုး အလွန်လူကြိုက်များတဲ့ "Lite" ဗားရှင်းတွေလိုမျိုးပါပဲ၊ bandwidth-friendly ဒီဇိုင်းလိုအပ်ချက်ကို အသိအမှတ်ပြုခဲ့ပါတယ်။ အလားတူပဲ၊ Macaron ရဲ့ ပေါ့ပါးတဲ့ mode က ဆက်သွယ်ရေးနည်းလမ်းနဲ့ network ခေါ်ဆိုမှုအကြိမ်ရေကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ဆက်သွယ်မှုမကောင်းတဲ့နေရာတွေမှာ အတွေ့အကြုံကိုလည်း ဖြန့်ဝေထားပါတယ်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် နောက်ခံ sync ပြုလုပ်ခြင်းကိုလည်း အထူးပြုလုပ်ထားပါသည်။ Macaron ၏ အပ်ဒိတ်များနှင့် အရံသိမ်းဆည်းမှုများကို အခွင့်အရေးရှိစဉ် အပိုင်းအသေးများအဖြစ် ပြုလုပ်ပြီး၊ အချိန်မရွှေ့ဘဲ ရပ်နား/ပြန်စတင်နိုင်သည်။ သင့်တွင် အချိန်တိုအတွင်း အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုသာ ရှိပါက၊ အက်ပ်သည် အရေးကြီးသော sync များကို ဦးစားပေးပြီး (ဥပမာ- အော့ဖ်လိုင်းတွင် ရေးသားထားသည့် မက်ဆေ့ချ်များ သို့မဟုတ် အီးမေးလ်များ ပေးပို့ခြင်း)၊ အရေးမကြီးသောများကို (ဥပမာ- စကားပြောမှုကို သိမ်းဆည်းခြင်း) နောက်ပို့ရွှေ့ဆိုင်းသည်။ ဤအရာကို ကျွန်ုပ်တို့သည် ကွန်ရက်ရရှိနိုင်မှုနှင့် ဒေတာကုန်ကျစရိတ်များအားလုံးကို တန်ဖိုးထားသောကြောင့် ပြုလုပ်ပါသည် - အချို့သော ဒေသများတွင် မိုဘိုင်းဒေတာသည် ရှားပါးပြီး၊ ကိုယ်ပိုင် AI သည် အပြုံးမပြုဘဲ သုံးစွဲသင့်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် "Wi‑Fi တွင်သာ ပုံ/ဗီဒီယိုများကို sync ပြုလုပ်ပါ" စသဖြင့် ဦးစားပေးချက်များကို သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။

စမတ်ဖုန်းအဟောင်းများတွင် RAM အနည်းငယ်သာရှိသောအခြေအနေတွင် ကျွန်တော်တို့၏ ဝဘ်ဖောက်သည်နှင့် အခြေခံအက်ပ်ကို စမ်းသပ်ထားပါသည်။ လှပသော 3D အားကစားသမား သို့မဟုတ် လှုပ်ရှားမှုများသည် လိုအပ်ချက်မရှိသော အလှများဖြစ်ပြီး အဓိကအလုပ်လုပ်ဆောင်မှုမှာ အားကောင်းသော မက်ဆေ့ခ်ျအင်တာဖေ့စ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး လိုအပ်ချက်များ မရှိပါ။ စမတ်ဖုန်းအက်ပ်ကို အသုံးပြုခြင်း မဖြစ်နိုင်သော စျေးကွက်များ သို့မဟုတ် အခြေအနေများအတွက် Macaron အတွက် SMS အင်တာဖေ့စ် ကိုတောင်ပေးပါသည် - အချို့သောအင်္ဂါရပ်များကို ဆုံးရှုံးနိုင်ပေမယ့် သင်၏ AI နှင့် တိုက်ရိုက်ဆက်သွယ်၍ ဖြေကြားချက်များရယူရန် သို့မဟုတ် သင်၏ အချိန်ဇယားကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် ရိုးရိုးစာသားမက်ဆေ့ခ်ျများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

အထူးသဖြင့် ကိုယ်ပိုင် AI ဟာ အမြန်ဆုံးကွန်ယက်ပေါ်မှာ နောက်ဆုံးပေါ်ဟာ့ဒ်ဝဲကိုလိုအပ်တဲ့ အထူးထူးခြားခြင်းမဖြစ်သင့်ပါဘူး။ Macaron ရဲ့ အပါအဝင် မူဝါဒက နည်းပညာအခြေခံအဆောက်အအုံကို လွှမ်းခြုံထားတယ်။ မင်းရဲ့ ချိတ်ဆက်မှုက နှေးကွေးသော်လည်း မြန်သော်လည်း၊ မင်းရဲ့ စက်က ဟောင်းသော်လည်း အသစ်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်ရန်နှင့် အသုံးဝင်နေရန် ကြိုးစားသည်။ Google Maps' ရဲ့ အော့ဖ်လိုင်းမုဒ်၊ YouTube ရဲ့ အရည်အသွေးရွေးချယ်မှုနဲ့ progressive web apps လို ချိတ်ဆက်မှုမရှိရင်တောင် အခြေခံအင်္ဂါရပ်တွေကို ပေးစွမ်းနိုင်တဲ့ ဥပမာတွေကနေ တက်ကြွမှုယူတယ်။ Macaron ဟာ ဘဝခရီးအမျိုးမျိုးမှာယုံကြည်ရစေဖို့ အဲဒီလမ်းကြောင်းကိုလိုက်နာတယ်။

ပွင့်လင်းမြင်သာသော အချက်ပြနှင့် အဆင့်လိုက်အလုပ်လုပ်ခြင်း: မင်း အွန်လိုင်းမရှိတဲ့အချိန် သို့မဟုတ် အင်တာနက်မြန်နှုန်းနည်းတဲ့အချိန်မှာ အလုပ်လုပ်ရင် Macaron က မင်း အွန်လိုင်းပြန်ဖြစ်တဲ့အခါ ဘာတွေဖြစ်မလဲဆိုတာကို အကြောင်းကြားပေးနေပါတယ်။ "Sync Center" ဆိုတဲ့ panel မှာ ပြုလုပ်ရန် လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို မြင်ရမှာဖြစ်ပါတယ် (ဥပမာ- "Message ၂ခုပို့ရန်၊ မှတ်ချက် ၁ခု မိတက်ရန်၊ အဖြေ ၁ခု ချိတ်ဆက်ရန်")။ ဒီလိုနဲ့ အရာတွေ အလဟဿမှာ မပျောက်သွားဘူးဆိုတဲ့ စိတ်ချရမှုကို ပေးပါတယ်။ ဒါ့အပြင် အသုံးပြုသူရဲ့ စိတ်ကြိုက်ဖြစ်စေဖို့ လေးစားထားပါတယ် – မင်း အွန်လိုင်းမရှိဘဲ ရေးသားခဲ့တဲ့အရာကို ပို့မယ်မဆိုပြီး စျေးကြီးတဲ့အခါ ဖျက်လိုက်ချင်ရင် Sync Center ကနေ ပြုလုပ်နိုင်ပါတယ်။

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက်လုံခြုံမှုကိုလည်း အထင်ကြီးထားပါတယ်: ပြုလုပ်ရန် အချက်အလက်တွေဟာ အွန်လိုင်းမဖြစ်ခင် အကောင်းဆုံး လုံခြုံမှုနဲ့ စက်ထဲမှာသာ သိမ်းဆည်းထားပါတယ်။ မင်းက metered connection သုံးနေရင် ဓာတ်ပုံတွေ အများကြီး Macaron ကို နောက်ပိုင်းမှာ ချိတ်ဆက်ဖို့ ရိုက်ထားရင် အကြီးစားဖိုင်တွေ တင်မီ မင်းကို အကြောင်းကြားပေးမှာဖြစ်ပါတယ်။ အသုံးပြုသူက Wi-Fi ရှိပြီ၊ အားလုံးကို ချိတ်ဆက်စေ" ခုခံလို့ရသလို၊ မင်းကို အွန်လိုင်းမှာနေချင်ရင် ချိတ်ဆက်မှုကို ခဏရပ်နားနိုင်ပါတယ်။

ဝင်ရောက်ရနိုင်မှုအရင်မှတ်ချက်ကနေကြည့်လျှင်၊ ဒီအမြင်သာလျှင်နှင့်ထိန်းချုပ်မှုသည်စိုးရိမ်မှုကိုလျော့ချပေးသည်။ သင်၏ AI ကို "ပြော" ချိန်တွင်အရာတစ်ခုခု နေရာမရှိသောအချိန်တွင် တကယ်ဖြစ်ပျက်ခဲ့သည်မဟုတ်ပါကထင်ပေါ်မှုမရှိခြင်းထက်ဆိုးသောအရာမရှိပါ။ အခြေအနေကိုရှင်းလင်းစွာပြသခြင်း (သင့်အားကောင်းကင်စာတန်းဖြင့်ကြေညာပါက "အင်တာနက်မရှိပါ - သင့်တောင်းဆိုချက်များကိုထိန်းထားပြီးနောက်ပိုင်းတွင်ထပ်မံရုပ်သိမ်းပါ" နှင့် "အွန်လိုင်းပြန်လည်တက်ပါပြီ - မပြီးစီးသေးသောလုပ်ငန်းများအားလုံးပြီးစီးပါပြီ" ဟုကြေညာနိုင်ပါသည်) မှတဆင့် သင်ကိုအမြဲအသိပေးပါသည်။ ၎င်းသည်မပို့ရသေးသောစာအတွက် "Outbox" ကိုပြသသော အီးမေးလ်ဖောက်သည်များနှင့်တူသည် - Macaron သည်အလုံးစုံသောအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများသို့အဆိုပါအယူအဆကိုတိုးချဲ့ထားပါသည်၊ သင့်အချက်အလက်များကို အမြဲ သိရှိနိုင်စေရန်။

ဒီနည်းလမ်းက အထူးသဖြင့် အမှုဆောင်လုပ်ဆောင်ချက်အခက်အခဲ (ဥပမာ အာဒီအိတ်ချ်ဒီတွင် ရှိသော) ရှိသော အသုံးပြုသူများအတွက် ထောက်ပံ့ပေးမှုရှိပါတယ် - သူတို့ဟာ Macaron ကို အလုပ်တွေကို စိတ်ထဲကနေ ဖယ်ရှားဖို့ အားကိုးနိုင်ပါတယ်။ အလုပ်တွေကို လုံခြုံစွာ တန်းစီထားပြီး (မမေ့နိုင်တဲ့အတိုင်း) ရှိတယ်ဆိုတာ သိရှိထားခြင်းက ယုံကြည်မှုအတွက် အရေးကြီးပါတယ်။ မင်းဟာ Macaron ကို အော့ဖ်လိုင်းမှာတောင် အသုံးပြုရင်း ယုံကြည်မှုရှိစေဖို့ ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ရည်မှန်းချက်ပဲ ဖြစ်ပါတယ်၊ နောက်ပိုင်းမှာ မင်းကိုယ်တိုင် ပြန်လည်ပြောရမယ်ဆိုတဲ့ အကြောင်း မစိုးရိမ်ရပါဘူး။ Macaron ထဲမှာ ရှိတယ်ဆိုရင် မ်ားသောအားဖြင့် ပျောက်မသွားပါဘူး - ဒါက ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ကတိပါ။

လက်လှမ်းမီမှုရလဒ်များကို တိုင်းတာခြင်း (လိုက်နာမှုအပြင်)

လက်လှမ်းမီမှု အင်္ဂါရပ်အများကြီး တည်ဆောက်တာက တစ်ခုပေမယ့်၊ အမှန်တကယ်ကတော့ သူတို့ဟာ အသုံးပြုသူတွေကို ဆီးခြင်းနည်းနည်းနဲ့ ရည်မှန်းချက်တွေကို အမှန်တကယ် ရရှိစေသလားဆိုတာပါ။ Macaron ဟာ အင်္ဂါရပ်အချက်များကို နောက်တိုးရန် မဟုတ်ပဲ အသုံးပြုသူရလဒ်များ အရ အောင်မြင်မှုကို တိုင်းတာရန် တာဝန်ယူပါတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လက်လှမ်းမီမှုနှင့် ထည့်သွင်းမှုကို သဘောထားချက်များနှင့် ဒေတာဖြင့် ဦးဆောင်သော ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေသော လေ့ကျင့်မှုများအဖြစ် ဆက်ဆံသည်။ Macaron ဟာ လိုအပ်ချက်စုံလင်တဲ့ လူတွေကို ဘယ်လိုထောက်ပံ့နေတယ်ဆိုတာကို ကျွန်ုပ်တို့ အကဲဖြတ်တဲ့ နည်းလမ်းအချို့မှာ ပါဝင်ပါတယ်။

လုပ်ဆောင်ချက် ပြီးမြောက်မှုနှင့် စိတ်အနှောက်အယှက် မီထရစ်များ: ပထမဦးစွာ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသုံးပြုသူများက အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များကို ဘယ်လိုယုံကြည်စိတ်ချစွာ ပြီးမြောက်နိုင်ကြသည်ကို ကြည့်ပါသည်၊ အထူးသဖြင့် ကူညီပေးသော ဆက်တင်များကို အသုံးပြုနေသော အသုံးပြုသူများပါဝင်သည်။ စခရင်ဖတ်စက် သို့မဟုတ် အသံဖြင့်သာ ထိန်းချုပ်သော အခြေအနေတွင် မည်သူမဆို အခြားသူများကဲ့သို့ အလွယ်တကူ မှတ်ချက်တစ်ခု ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် အစီအစဉ်ချမှတ်ခြင်း ပြုလုပ်နိုင်ပါသလား။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသုံးပြုသူအပိုင်းအစများအလိုက် လုပ်ငန်းအောင်မြင်မှုနှုန်းများကို တိုင်းတာပြီး အညီအမျှရရှိရန် ရည်ရွယ်ပါသည် (ကျွန်ုပ်တို့၏ အတွင်းရေးအဖွဲ့ရည်မှန်းချက်မှာ အထင်ကရထုတ်ကုန်များအတွက် အသုံးပြုနိုင်မှုစံချိန်များနှင့် ကိုက်ညီသည့် အဓိကအလုပ်များအတွက် အောင်မြင်မှုနှုန်း ၉၀% ထက်မြင့်သည်။) အပြည့်အဝ ပြီးမြောက်မှုနှုန်းများနှင့်အတူ စိတ်အနှောက်အယှက် အညွှန်းများကိုလည်း စောင့်ကြည့်ပါသည်။ အသုံးပြုသူဆန္ဒနှင့် သီးသန့်လုံခြုံရေးကို အာမခံပြီးနောက်၊ Macaron သည် ထပ်ခါတလဲလဲ ပြောလိုက်သော အမိန့်များ သို့မဟုတ် "အမျက်ထွက်နှိပ်ချက်" (ဥပမာ- အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် ခလုတ်တစ်ခုကို ငါးကြိမ်နှိပ်ရန်လိုအပ်ခြင်း သို့မဟုတ် တူညီသော အသံအမိန့်ကို ထပ်ခါထပ်ခါ ပြောရန်လိုအပ်ပါက ပြဿနာတစ်ခုကို ထင်မြင်ပါသည်) စသည်ဖြင့် ပုံစံများကို ဖျော်ဖြေရန် ဖြည့်စွက်နိုင်သည်။ ခေတ်မီ UX ဝင်ရိုးများက ထိုအရာများကို စိတ်အနှောက်အယှက် အညွှန်းများအဖြစ် သတ်မှတ်ထားပြီး (တစ်စျေးကြီးမြင့်၍ တုံ့ပြန်မှုမရရှိသော အခါတွင် ပြန့်လွှမ်းသောနှိပ်ချက်များကဲ့သို့) ဖြစ်သည်။ နယူးရိုဒိုက်ဗာဂျင့် အသုံးပြုသူများအတွက် စိတ်အနှောက်အယှက် လက္ခဏာများ ပိုများနေသော လုပ်ဆောင်ချက်များရှိပါက ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒီဇိုင်းတွင် ပြုပြင်ပြောင်းလဲရန် အပိုင်းတစ်ခုကို အထောက်အထားပြပါသည်။

ကျနော်တို့အနေဖြင့် လွယ်ကူမှု သို့မဟုတ် အခက်အခဲအပေါ် အသုံးပြုသူ အကြံပြုချက်များကို တိုက်ရိုက်စုဆောင်းသည်။ အဓိကလုပ်ငန်းတစ်ခုပြီးစီးပြီးနောက် (ရွေးချယ်စရာ) Macaron သည် "ဒီအတွေ့အကြုံကဘယ်လိုဖြစ်သလဲ။ အခက်အခဲရှိခဲ့လား။" ဟူသော မေးခွန်းကို လျင်မြန်စွာ မေးမြန်းနိုင်သည် - ရိုးရှင်းစွာထားပါ၊ သို့မဟုတ် အီမိုဂျီအဆင့်သတ်မှတ်မှုမှတဆင့်ဖြစ်ပါစေ။ ၎င်းသည် အတွင်းပိုင်းတွင် "အလွှဲအမှားရမှတ်" သို့ ရောက်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Dyslexia Mode အတွင်းရှိအသုံးပြုသူများသည် အချို့စာသားများကို ဖတ်ရခက်ခဲနေကြောင်း ဆက်လက်รายงานနေသည်ဆိုပါက၊ ဂရုစိုက်ပြီး အဲဒီကိစ္စကို ပြင်ဆင်သည် (စာလုံးပုံစံ သို့မဟုတ် စာကြောင်းအကွာအဝေးကို ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်နိုင်သည်)။ ဤအရည်အချင်းရှိတုံ့ပြန်မှုများကို ရေရှည်အကြောင်းပြချက်များ (ဥပမာ ရန်အတွက်နှိပ်ချက်များ သို့မဟုတ် လူများသည်ကူညီမှု မီနူးကို မကြာခဏခေါ်ဆိုခြင်း) နှင့် ပေါင်းစပ်၍ ဒုက္ခရောက်သောအချက်များကို ထောက်လှမ်းသည်။ ဤသို့သော ဆက်သွယ်မှုအားလုံးသည် အမည်မဖော်ပဲနှင့် တက်ကြွစွာပါဝင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ပံ့ပိုးမှုအီးမေးလ်ကို စောင့်မျှော်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ၊ လူများသည် ဘယ်နေရာတွင် ပိတ်မိနေခြင်း သို့မဟုတ် စိတ်အနှောက်အယှက်ဖြစ်နိုင်သည်ကို လှုပ်ရှားစွာ ကြည့်ရှုခြင်းဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် မကြာခဏ အသုံးပြုသူအုပ်စုများ (မသန်စွမ်းသူများကိုပါ အပါအဝင်) နှင့် အသုံးပြုနိုင်မှု စမ်းသပ်မှုများ ပြုလုပ်ပြီး ၎င်းတို့၏ တုံ့ပြန်ချက်များကို လုပ်နိုင်သလောက် တိုင်းတာနိုင်သော အချက်အလက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲသည်။ ဥပမာ အမျိုးဗျူဟာတစ်ခုအနေဖြင့် မမြင်သူများက အချို့သော mini-app လည်ပတ်မှုကို မှားယွင်းသောကြောင်း ပြောလာလျှင် အဲဒီလည်ပတ်မှုမှာ မျက်ကန်းဖတ်စနစ် အသုံးပြုသူများ ဘယ်လောက်အကြိမ် ကြိုးစားမှုများ ပြန်လည်လှည့်လည်ကြောင်း တိုင်းတာနိုင်သော အချက်အလက်တစ်ခုကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ထိုအခြေအနေများကို တိုင်းတာနိုင်သော အချက်အလက်များအဖြစ် ဆက်ဆံခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများက အမှန်တကယ် ရှင်းလင်းမှုကို လျော့နည်းစေသည်ကို ကြည့်ရှုနိုင်သည်။

ပြင်ဆင်ချိန်နှင့် အမှားပြန်လည်ရယူခြင်း: အသုံးပြုသူများအတွက် ပထမဦးဆုံးအရေးကြီးသောအချိန်နှစ်ခုမှာ စတင်အသုံးပြုခြင်းနှင့် အမှားပြင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသစ်ရောက်ရှိလာသော အသုံးပြုသူများအတွက် ပြင်ဆင်ချိန်ကို တိုင်းတာသည်။ အထူးသဖြင့် သူတို့အတွက် လိုအပ်သော ဆက်သွယ်ရေးရွေးချယ်မှုများကို ရှာဖွေပြီး ဖွင့်နိုင်ရမည့် အချိန်ကို တိုင်းတာသည်။ ပျမ်းမျှအသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် Macaron ကို အသုံးပြုရကာလ ၅ မိနစ်အတွင်း သက်သောင့်သက်သာဖြစ်သည်ဆိုပါက၊ မြင်ရခက်ခြင်း သို့မဟုတ် စာလုံးပေါင်းမှားခြင်းရှိသော အသုံးပြုသူအတွက်လည်း အချိန်တူညီ (မဟုတ်ရင် ပိုမြန်) ဖြစ်စေရန် လိုအပ်သည်။ မဟုတ်ပါက ကျွန်ုပ်တို့သည် စတင်အသုံးပြုခြင်း "ဆက်သွယ်ရေး မာယာ"ကို ပြန်လည်ကြိုးပမ်းခြင်း သို့မဟုတ် တိကျမှုများကို ပိုပြီး လှုံ့ဆော်ခြင်းဖြစ်စေရန် ပြုပြင်သည်။ အထူးသဖြင့် အထူးတစ်ခုလိုအပ်သော အသုံးပြုသူ (အမည်းအဖြူထင်ရှားမှု၊ စာလုံးများကြီးမားခြင်း၊ စကားသံပြောဆိုမှု၊ စသည်တို့) သည် ပထမဆုံးအချိန်အတွင်း အပြည့်အဝ ရရှိနိုင်ရန် ရည်ရွယ်ထားသည်။ Macaron ၏ စတင်အသုံးပြုခြင်းသည် သင့်အား ဆက်သွယ်ရေးချိန်ညှိမှုများကို ပြုလုပ်ရန် စကားမေးခြင်းကို ထည့်သွင်းထားပြီး (ရှင်းလင်းသော ရှင်းပြချက်များနှင့်အတူ) အသုံးပြုသူအသစ်များ၏ လိုအပ်သည်များကို အချိန်မီ ဖွင့်နိုင်မှုကို ခြေရာခံသည်။

အမှားပြန်လည်ရယူခြင်းသည် အခြားသော အရေးပါသော အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ လူတိုင်းသည် အမှားများပြုလုပ်ကြခြင်း သို့မဟုတ် အမှားများကြုံတွေ့ကြသည်၊ သို့သော် နယူးရိုက်ကူးသောအသုံးပြုသူများအတွက် ရှုပ်ထွေးသောအမှားစာသားတစ်ခုသည် အဆုံးသတ်တစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှားပြန်လည်ရယူနှုန်းကို တိုင်းတာသည်-အရာတစ်ခုမှားယွင်းသွားသော အခါ (ဥပမာ- "ဝမ်းနည်းပါတယ်၊ အဲဒါကိုမလက်ခံရနိုင်ဘူး" သို့မဟုတ် "မှတ်စုကို သိမ်းဆည်းခြင်း မအောင်မြင်ပါ"), အသုံးပြုသူများသည် အောင်မြင်စွာ ပြန်လည်လမ်းညွှန်ခြင်းကိုရောက်ရှိရန် (သူတို့ကိုယ်တိုင် သို့မဟုတ် Macaron ၏ လမ်းညွှန်မှုဖြင့်) များစွာကြိုးစားကြောင်းကို ကြည့်ရှုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှားတစ်ခုဖြစ်သွားပါက အသုံးပြုသူကို အမြဲတမ်း ဖြေရှင်းချက် သို့မဟုတ် အခြားရွေးချယ်မှုတစ်ခုသို့ လမ်းညွှန်းပေးရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အသံအမိန့်ကို မနားလည်ခဲ့ပါက Macaron သည် အလိုအလျောက် စာလုံးပေါင်းရလွယ်သော နည်းလမ်းသို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည့်အပြင် မူဘောင်ရွေးချယ်မှုများကို အကြံပြုနိုင်ပါသည် ("ဝမ်းနည်းပါတယ်၊ မင်းသည် အချိန်သတ်မှတ်မှု သို့မဟုတ် သတိပေးချက်ထားချင်ပါသလား?")။ ဤဖြစ်ရပ်များကို အထောက်အထားထားခြင်းဖြင့် သက်ဆိုင်ရာ အမှားများသည် အသုံးပြုသူများ၏ သတ်မှတ်ချက်များကို ထိခိုက်စေသည်ကို ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး (တစ်ခါတစ်ရံ အသံသီးသန့် အသုံးပြုသူများသည် အဆင်မပြေသော လုပ်ဆောင်ချက်များရှိရင် ကျွန်ုပ်တို့၏ အသံသိမြင်မှု သို့မဟုတ် အတည်ပြုချက် ပြောကြားမှုများကို တိုးမြှင့်လို့ရပါတယ်)။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှားကို အဆုံးသတ်တစ်ခုအဖြစ် မသတ်မှတ်ပဲ အသုံးပြုသူခရီးစဉ်တွင် ဖြေရှင်းရန် လမ်းခွဲတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့စောင့်ကြည့်နေသောအခြားသောတိုင်းတောင်းချက်တစ်ခုမှာ ထောက်ပံ့ပေးသောအင်္ဂါရပ်များကို ဆက်လက်အသုံးပြုခြင်း ဖြစ်သည်။ ဥပမာ၊ Focus Mode သို့မဟုတ် Dyslexia Mode ကို ဖွင့်ထားသော လူများသည် အခြားသူများထက် အက်ပ်ကို ပျက်ကွက်ပြီး စွန့်ပစ်သွားလျှင် ကျွန်ုပ်တို့၏ကျရှုံးမှုဖြစ်သည်။ အကောင်းဆုံးအားဖြင့် အဲဒီကဲ့သို့သော အထောက်အပံ့ပေးမှုများပေးခြင်းက စေ့စပ်မှုနှင့် အောင်မြင်မှုကို တိုးတက်စေ ရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အချို့သော အသုံးပြုသူများအတွက် အထောက်အကူပြုမှုအင်္ဂါရပ်များကို ဖွင့်ထားခြင်းနှင့် ဖွင့်မထားခြင်း (စုစုပေါင်း) အတွက် ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် အလုပ်ပြီးမြောက်ခြင်းတို့ကို နှိုင်းယှဉ်ကြသည်။ သတ်မှတ်ချက်တစ်ခုဖွင့်ခြင်းသည် နိမ့်ကျသော အောင်မြင်မှုနှင့် သက်ဆိုင်လျှင် အဲဒီအင်္ဂါရပ်ကို လုပ်ဆောင်ပုံ သို့မဟုတ် တင်ပြပုံတွင် မှားယွင်းမှုတစ်ခုခုရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကွဲပြားခြားနားသော အထောက်အကူပြုမှုများသည် ၎င်းတို့လိုအပ်သော လူများအတွက် အောင်မြင်မှုပိုများစေသည်ဟု မျှော်လင့်သည်၊ ၎င်းက ဆားပေးသော အင်္ဂါရပ်များသည် အတားအဆီးများကို ဖယ်ရှားရန် ၎င်းတို့၏တာဝန်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်ကြောင်း ပြသသည်။

ရေရှည်ရလဒ်များ (အလေ့အကျင့်များနှင့်လိုက်နာမှုများ): ကိုယ်ပိုင် AI ၏ကတိတစ်ခုမှာ သုံးစွဲသူများကို အကောင်းစားအလေ့အကျင့်များတည်ဆောက်ရန်နှင့် အစီအစဉ်များကို ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးခြင်းဖြစ်သည် - အချိန်မီဆေးဝါး服用၊ စာကြိုးစားမှုအစီအစဉ်ကိုလိုက်နာပါ၊ သို့မဟုတ် စိတ်ဖိစီးမှုလျော့ကျသောနည်းလမ်းများကို လေ့ကျင့်ပါ။ လိမ္မာနူးညံ့မှုမတူညီသောသုံးစွဲသူများအတွက် အစီအစဉ်များကို ထိန်းသိမ်းထားရှိခြင်းမှာ အထူးပြင်းထန်သောအခက်အခဲများဖြစ်နိုင်သည်။ Macaron ၏သက်ရောက်မှုကို ရေရှည်အထိသူတို့ရွေးချယ်ထားသောအစီအစဉ်များကို လိုက်နာရန် အကူအညီပေးခြင်းဖြစ်ကြောင်းကို အဓိကတိုင်းတာမှုအဖြစ် အလေးထားဆောင်ရွက်ပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့် ADHD ရှိသော အသုံးပြုသူတစ်ဦးက Macaron ရဲ့ routine-builder ကို အသုံးပြုပြီး "၃-အဆင့် မနက်အလုပ်ရုံ" တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါက (မိနစ် ၁၀ စုန်းညှိခတ်နာရီများနှင့် ပြုံးပြုံးတောင်းဆိုမှုများဖြင့် ပြည့်စုံသော), ကျွန်ုပ်တို့သည် သူတို့၏ နေ့စဉ် ပြီးမြောက်မှုနှုန်းနှင့် ဘယ်နောက်ဆုံး အချိန်အထိ ဆက်လက်လိုက်နာကြောင်းကို ကြည့်သည်။ သဘာဝကျကျ၊ ဘဝတွင် အဖြစ်အပျက်များရှိသည်၊ ဘယ်သူမှ ၁၀၀% တိကျမှုမရှိသော်လည်း၊ အများစုသော အသုံးပြုသူများသည် ရက်သတ္တပတ်အကြာတွင် အလုပ်ရုံကို လက်လွှတ်လိုက်သည်ကို တွေ့ရပါက၊ အလုပ်ရုံပုံစံသည် တည်တံ့မနေခဲ့ခြင်း သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့၏ တောင်းဆိုချက်များကို ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်သည်ကို ဖျေါပွချပေးသည်။ တဖန်၊ အသုံးပြုသူများ၏ ကျန်းမာရေးရာခိုင်မာမှုတစ်ရပ်ကို လိုက်နာခြင်း သို့မဟုတ် ပြုပြင်သွားသော ဗားရှင်းကို လစဉ်လောက်ပြုလုပ်နေသေးပါက၊ အဲဒါက အောင်မြင်မှုတစ်ခုဖြစ်ပါတယ် – Macaron က အပြုသဘောဆောင်သော အပြုအမူပြောင်းလဲမှုတစ်ခုကို ထောက်ပံ့ပေးနိုင်ခဲ့သည်ကို ဆောင်ရွက်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။

အသုံးပြုသူများသည် မိမိတို့ အတွေ့အကြုံကို မျှဝေရန် ရွေးချယ်သောအခါတွင် အ субъကျမှုအကြောင်းအရာများကို ဤနေရာတွင် စုဆောင်းထားပါသည်။ ဥပမာ၊ "ကျွန်ုပ်သည် အားကစားကို ခုံမင်စွာ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ပါ၊ သို့သော် Macaron ၏ အကူအညီဖြင့် မနက်ခင်းတွင် ကြိုးပမ်းမှု ၅ ရက်ဆက်တိုက် ဆောင်ရွက်နိုင်ခဲ့ပါသည်" ဟူသော အကြောင်းအရာကို ပြောပြနိုင်ပါသည်။ ထိုသို့သော အတွေ့အကြုံများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အရေအတွက်များကို အကြောင်းအရာပေးသည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ "ADHD ရှိသော အသုံးပြုသူများသည် အချိန်ဇယားကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် မနက်ခင်း အစီအစဉ်ကို ၄ ပတ်အကြာတွင် X% တိုးတက်မှု ရှိခဲ့သည်" ဆိုသော အမည်မဖော်သော စာရင်းများကို ထုတ်ဝေလိုပါသည်။ ၎င်းသည် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်း တိုးတက်မှု ဖြစ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

အလားတူ၊ ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ အကြံပေးလမ်းစဉ်များ (စိတ်ခံစားချက်ခြေရာခံကိရိယာ သို့မဟုတ် ဆေးသတိပေးချက် ကဲ့သို့) အတွက် ပထမဦးဆုံး ကျင့်သုံးမှုနှင့် ရလဒ်များကို တိုင်းတာပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် သူတို့၏ ဆေးဝါးများကို အချိန်မီ ပိုမိုပြုလုပ်နေကြပါသလား။ ကိရိယာကို အချိန်အချိန်အလိုက် အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စိတ်လှုပ်ရှားမှု သို့မဟုတ် အာရုံစူးစိုက်မှုပိုမိုကောင်းမွန်နေကြပါသလား။ ဤဒေတာများကို အထူးဂရုပြုဆောင်ရွက်ပါသည်။ ၎င်းကဲ့သို့ ခြေရာခံမှုများကို အလိုအလျောက် ရွေးချယ်ပြီး မိမိကိုယ်တိုင် အမြင်အာရုံအဖြစ် ပြသသည် (Macaron သည် မင်းရဲ့ စည်းဝါးများ၊ လမ်းကြောင်းများစသည်တို့ကို ပြသနိုင်သည်)။ သို့သော် စုစုပေါင်းအနေနှင့် နမူနာများကို ဖျော်ဖြေရန် လေ့လာပါသည်။ ဂိမ်းလိုဖြစ်ရပ် (လေးစားမှုဆုများ သို့မဟုတ် တိုးတက်မှုများကို လူမှုရေးနှင့် ပြန်လည်မျှဝေခြင်း) သည် အထူးပညာပြန်လည်ဖျော်ဖြေရန် သုံးစွဲမှုကို အထူးကောင်းမွန်စေပါက ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ပါမည်။ အကယ်၍ ၎င်းသည် ထိရောက်မှုကို လှုပ်မူမပေးပါက အခြားနေရာများတွင် အာရုံစိုက်ပါသည်။

အဓိကကျသောအချက်မှာ အပြင်အဆင်ထက် အကျိုးရလဒ်များကို ဦးစားပေးခြင်း ဖြစ်ပါသည်။ "ကျွန်ုပ်တို့တွင် အထောက်အကူပြုစနစ် X ရှိသည်" ဟု ဆိုရုံသာဖြစ်လျှင် လုံလောက်မှုမရှိပါ။ အထောက်အကူပြုစနစ် X သည် တစ်စုံတစ်ဦးအတွက် အလွယ်တကူ ပြီးစီးမှု သို့မဟုတ် စိတ်ညစ်မှုပိုမရှိစေရန် ကူညီနိုင်ခဲ့သလားဟု ကျွန်ုပ်တို့ မေးမြန်းပါသည်။ အလုပ်အောင်မြင်မှု၊ အမှားလျော့နည်းခြင်း၊ အချိန်သက်သာခြင်း၊ နေ့စဉ်လုပ်ငန်းစဉ်လိုက်နာမှု ကဲ့သို့သော အချက်များကို တိုင်းတာခြင်းဖြင့် ဤမေးခွန်းကို ကျွန်ုပ်တို့ မိမိကိုယ်ကို တာဝန်ယူပါသည်။ Macaron သည် အဓိကအားဖြင့် AI ဖြစ်သောကြောင့် ဤအတိုင်းအတာများအတွက် အကြံပြုချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် လမ်းကြောင်းများကို ရှာဖွေရန် AI ဖြင့် ကူညီပါသည်။ အတွေ့အကြုံကို အဆက်မပြတ် တိုးတက်အောင် ပြုပြင်ထားပါသည်။ နောက်ဆုံးရည်ရွယ်ချက်မှာ နာမည်ပဲပြည့်စုံသော အထူးပါဝင်မှုကိုသာ လုပ်ဆောင်သည်မဟုတ်ဘဲ အပြည့်အဝ ပါဝင်မှုမှတစ်ဆင့် လူသားများ၏ ဘဝများကို တကယ်ပြောင်းလဲပေးနိုင်သော ကိုယ်ပိုင် AI ဖြစ်စေရန်ဖြစ်သည်။ တစ်ဦးချင်းစီကို ပိုမိုထုတ်လုပ်နိုင်စေရန်၊ ပိုမိုလွတ်လပ်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်နှင့် မိမိတို့ကို တကယ့်ကို နားလည်သော အကြံပေးဖြင့် ပိုမိုနားလည်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။