ایک لینس کے ساتھ لاگنگ: گلیز ٹیسٹ اور نتائج کو دستاویز کرنے کے لیے AI کا استعمال

چھوٹے پیمانے پر کام کرنے والے کمہار اکثر گلیز کا ڈیٹا کھو دیتے ہیں۔ تصاویر ترکیبوں یا فائرنگ لاگز کے بغیر اکیلی پڑی رہ جاتی ہیں۔ یہ عدم ربط کامیابیوں کو دہرانے یا نقائص کو ٹھیک کرنے میں مشکل پیدا کرتا ہے۔ اس سے وقت اور مواد ضائع ہوتا ہے۔ آپ بصری کیپچر کو AI ٹیگنگ کے ساتھ جوڑ کر اس مسئلے کو حل کر سکتے ہیں۔ یہ ہر ٹیسٹ ٹائل کو ایک قابلِ تلاش ریکارڈ میں بدل دیتا ہے۔

ہر گلیز ٹیسٹ کو ایک ڈیٹا آبجیکٹ کے طور پر سمجھیں۔ تصویر، ترکیب کی آئی ڈی (recipe ID)، استعمال کے نوٹ، اور فائرنگ کی تفصیلات کو ایک ساتھ اکٹھا کریں۔ اس میں معروضی پیمائشیں بھی شامل کریں۔ جب آپ ان فیلڈز کو ایک قابلِ تلاش نوٹ بک میں لنک کرتے ہیں، تو AI آپ کے لیے مخصوص گروپس تلاش کر لیتا ہے۔ آپ فوری طور پر تمام چمکدار یا مستحکم گلیز کے بارے میں پوچھ سکتے ہیں۔ اس سے یادداشت یا بکھرے ہوئے اسپریڈ شیٹس پر انحصار کرنے کی ضرورت ختم ہو جاتی ہے۔

Obsidian اس کام کے لیے بہترین ہے۔ یہ ایک مفت ڈیجیٹل نوٹ بک ہے۔ یہ آپ کو ہر ٹیسٹ کے لیے ایک نوٹ بنانے کی اجازت دیتی ہے۔ آپ تصاویر ایمبیڈ کر سکتے ہیں اور ٹیگز منسلک کر سکتے ہیں۔ اس کا گراف ویو ترکیبوں، فائرنگ لاگز اور تصاویر کے درمیان تعلق دکھاتا ہے۔ یہ آپ کے بصری آرکائیو کو ایک ذہین نالج بیس میں بدل دیتا ہے۔

آپ ایک میٹ گرے کارڈ پر نئے شینو (shino) ٹیسٹ کی تصویر کھینچتے ہیں۔ آپ اسے مخصوص اصطلاحات کے ساتھ ٹیگ کرتے ہیں اور ترکیب کی آئی ڈی اور بناوٹ کو لاگ کرتے ہیں۔ دو ہفتے بعد، آپ اپنی نوٹ بک سے تمام شینو ٹیسٹ دکھانے کو کہتے ہیں جن میں زیادہ چمک ہو اور کوئی کریزنگ (crazing) نہ ہو۔ درست نوٹس فوری طور پر ظاہر ہو جاتے ہیں۔

شروع کرنے کے لیے ان مراحل پر عمل کریں:

تصاویر کو معیاری بنا کر اور ڈیٹا کو ایک قابلِ تلاش نوٹ بک میں لنک کر کے، آپ اپنے ورک فلو کو بدل دیتے ہیں۔ آپ اندازوں سے نکل کر ایک قابلِ تکرار عمل کی طرف بڑھتے ہیں۔ اس سے ترکیبوں کی بہتری تیزی سے ہوتی ہے اور خراب بیچز کم ہو جاتے ہیں۔ آپ ایک ایسی بصری لائبریری بناتے ہیں جو آپ کے ساتھ ساتھ بڑھتی ہے۔

Source: https://dev.to/ken_deng_ai/logging-with-a-lens-using-ai-to-document-glaze-tests-and-results-1bnh

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi