Hugging Face özetleme komut dosyası oluşturan çoğu geliştirici aynı engelle karşılaşır: özet, terminallerinde mükemmel çalışır. Ancak, desteklemesi gereken gerçek işlerle nadiren bağlantı kurar.
Bu kılavuz, Hugging Face'in Transformers kütüphanesi ile bir metin özetleyici oluşturmayı adım adım anlatır, ardından takımınızın görevler, projeler ve kararlarla gerçekten bağlantılı özetlere ihtiyaç duyduğunda, kusursuz bir uygulamanın bile neden çözdüğünden daha fazla sorun yaratabileceğini gösterir.
Metin Özetleme Nedir?
Takımlar bilgi bombardımanı altında. Saatlerce süren uzun belgeler, bitmek bilmeyen toplantı tutanakları, yoğun araştırma makaleleri ve üç aylık raporlarla uğraşıyorsunuz. Bu sürekli bilgi bombardımanı karar verme sürecini yavaşlatıyor ve verimliliği öldürüyor.
Metin özetleme, Doğal Dil İşleme (NLP) kullanarak bu içeriği en önemli bilgileri koruyan kısa ve tutarlı bir versiyona sıkıştırma işlemidir. Bunu, herhangi bir belge için anlık bir yönetici özeti olarak düşünün. Bu NLP özetleme teknolojisi genellikle iki yaklaşımdan birini kullanır:
Özetleme: Bu yöntem, kaynak metinden en önemli cümleleri doğrudan belirleyip çıkararak iş yapar. Bu, bir vurgulayıcının sizin için anahtar noktaları otomatik olarak seçmesi gibidir. Nihai özet, orijinal cümlelerin bir koleksiyonudur.
Özetleme: Bu daha gelişmiş yöntem, kaynak metnin temel anlamını yakalamak için tamamen yeni cümleler oluşturur. Bilgileri başka kelimelerle ifade ederek, bir kişinin uzun bir hikayeyi kendi kelimeleriyle anlatması gibi, daha akıcı ve insan benzeri bir özet oluşturur.
Bunun sonuçlarını her yerde görebilirsiniz. Toplantı notlarını eylem ögelerine sıkıştırmak, müşteri geri bildirimlerini trendlere dönüştürmek ve proje belgelerinin hızlı özetlerini oluşturmak için kullanılır. Hedef her zaman aynıdır: her kelimeyi okumadan gerekli bilgileri elde etmek.
📮 ClickUp Insight: Ortalama bir profesyonel, iş ile ilgili bilgileri aramak için günde 30 dakikadan fazla zaman harcar. Bu, e-postaları, Slack konuları ve dağınık dosyaları aramak için yılda 120 saatten fazla zaman kaybı anlamına gelir. Çalışma alanınıza entegre edilmiş akıllı bir AI asistanı bunu değiştirebilir. ClickUp Brain, doğru belgeleri, konuşmaları ve görev ayrıntılarını saniyeler içinde ortaya çıkararak anında içgörüler ve cevaplar sunar, böylece aramayı bırakıp çalışmaya başlayabilirsiniz.
💫 Gerçek Sonuçlar: QubicaAMF gibi takımlar, ClickUp'ı kullanarak eski bilgi yönetimi süreçlerini ortadan kaldırarak haftada 5 saatten fazla, kişi başına yılda 250 saatten fazla zaman kazandılar.
Metin Özetleme için Neden Hugging Face Kullanmalı?
Sıfırdan özel bir metin özetleme modeli oluşturmak çok büyük bir iştir. Eğitim için devasa veri kümeleri, güçlü ve pahalı hesaplama kaynakları ve makine öğrenimi uzmanlarından oluşan bir takım gerektirir. Bu yüksek girdi, çoğu mühendislik ve ürün ekibinin bu işe hiç başlamasını engeller.
Hugging Face, bu sorunu çözen bir platformdur. Binlerce önceden eğitilmiş modele erişim sağlayan, açık kaynaklı bir topluluk ve veri bilimi platformudur ve geliştiriciler için LLM özetlemeyi etkili bir şekilde demokratikleştirir. Sıfırdan oluşturmak yerine, zaten %99 oranında hazır olan güçlü bir modelle başlayabilirsiniz.
İşte birçok geliştiricinin Hugging Face'i tercih etmesinin nedeni: 🛠️
Önceden eğitilmiş modele erişim: Hugging Face Hub, Google, Meta ve OpenAI gibi şirketler tarafından eğitilmiş 2 milyondan fazla halka açık modelin bulunduğu devasa bir depodur. Bu son teknoloji kontrol noktalarını kendi projeleriniz için indirip kullanabilirsiniz.
Basitleştirilmiş boru hattı API'si: Boru hattı fonksiyonu, metin ön işleme, model çıkarım ve çıktı biçimlendirme gibi tüm karmaşık adımları sadece birkaç satır kodla gerçekleştiren üst düzey bir API'dir.
Model çeşitliliği: Tek bir seçeneğe bağlı kalmazsınız. Her biri farklı güçlü yönleri, boyutları ve performans özellikleri olan BART, T5 ve Pegasus gibi çok çeşitli mimariler arasından seçim yapabilirsiniz.
Çerçeve esnekliği: Transformers kütüphanesi, en popüler iki derin öğrenme çerçevesi olan PyTorch ve TensorFlow ile sorunsuz bir şekilde çalışır. Takımınızın zaten alışkın olduğu çerçeveyi kullanabilirsiniz.
Topluluk desteği: Kapsamlı belgeler, resmi kurslar ve aktif bir geliştirici topluluğu sayesinde, sorunlarla karşılaştığınızda öğreticiler bulmak ve yardım almak çok kolaydır.
Hugging Face, geliştiriciler için inanılmaz derecede güçlü olsa da, bunun kod tabanlı bir çözüm olduğunu unutmamak önemlidir. Uygulama ve bakım için teknik uzmanlık gerektirir. Bu, sadece işlerini özetlemesi gereken teknik olmayan takımlar için her zaman doğru seçim olmayabilir.
🧐 Biliyor muydunuz? Hugging Face'in Transformers kütüphanesi, birkaç satır kodla en son teknoloji NLP modellerini kullanmayı yaygınlaştırdı, bu yüzden özetleme prototipleri genellikle buradan başlar.
Hugging Face Dönüştürücüler Nedir?
Hugging Face'i kullanmaya karar verdiniz, peki bu işi yapan gerçek teknoloji nedir? Temel teknoloji, Transformer adlı bir mimaridir. 2017 yılında "Attention Is All You Need" başlıklı bir makalede tanıtıldığında, NLP alanını tamamen değiştirdi.
Transformer'dan önce, modeller uzun cümlelerin bağlamını anlamakta zorlanıyordu. Transformer'ın anahtar yeniliği, modelin belirli bir kelimeyi işlerken girdi metnindeki farklı kelimelerin önemini değerlendirmesini sağlayan dikkat mekanizmasıdır. Bu, uzun vadeli bağımlılıkları yakalamasına ve bağlamı anlamasına yardımcı olur, bu da tutarlı özetler oluşturmak için çok önemlidir.
Hugging Face Transformers kütüphanesi, bu karmaşık modelleri kullanmanızı inanılmaz derecede kolaylaştıran bir Python paketidir. Makine öğrenimi alanında doktora derecesine sahip olmanız gerekmez. Kütüphane, zor işleri sizin yerinize halleder.
Bilmeniz gereken üç temel bileşen
- Tokenizerlar: Modeller kelimeleri anlamaz, sayıları anlar. Bir tokenizer, girdiğiniz metni alır ve onu modelin işleyebileceği bir dizi sayısal belirteçe dönüştürür. Bu işleme tokenizasyon denir.
- Modeller: Bunlar önceden eğitilmiş sinir ağlarıdır. Özetleme için bunlar genellikle kodlayıcı-kod çözücü yapısına sahip sekans-sekans modellerdir. Kodlayıcı, girdi metnini okuyarak sayısal bir temsil oluşturur ve kod çözücü bu temsili kullanarak özeti oluşturur.
- Pipelines: Bu, bir modeli kullanmanın en kolay yoludur. Bir pipeline, önceden eğitilmiş bir modeli karşılık gelen belirteç ile bir araya getirir ve girdi ön işleme ve çıktı son işleme adımlarının tümünü sizin için gerçekleştirir.
Özetleme için en popüler iki model BART ve T5'tir. BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer), özellikle soyut özetleme konusunda çok başarılıdır ve çok doğal okunan özetler üretir. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), her NLP görevini metinden metne bir problem olarak çerçeveleyen çok yönlü bir modeldir ve bu da onu güçlü bir çok yönlü model haline getirir.
🎥 Bu videoyu izleyin ve en iyi AI PDF özetleyicileri karşılaştırmasını görün ve bağlamı kaybetmeden en hızlı ve en doğru özetleri hangi araçların sunduğunu öğrenin.
Hugging Face ile Metin Özetleyici Oluşturma
Kendi özetleyici örneğinizi oluşturmaya hazır mısınız? İhtiyacınız olan tek şey temel Python bilgisi, VS Code gibi bir kod düzenleyici ve internet bağlantısı. Tüm süreç sadece dört adımdan oluşur. Birkaç dakika içinde çalışan bir özetleyiciye sahip olacaksınız.
Adım 1: Gerekli kütüphaneleri yükleyin
İlk olarak, gerekli kütüphaneleri yüklemeniz gerekir. Bunların başında transformers gelir. Ayrıca PyTorch veya TensorFlow gibi bir derin öğrenme çerçevesi de gerekecektir. Bu örnekte PyTorch kullanacağız.
Terminalinizi veya komut istemini açın ve aşağıdaki komutu çalıştırın:
T5 gibi bazı modeller, tokenizer için sentencepiece kütüphanesine de ihtiyaç duyar. Bu kütüphaneyi de yüklemeniz iyi bir fikirdir.
💡 Profesyonel İpucu: Bu paketleri yüklemeden önce bir Python sanal ortamı oluşturun. Bu, projenizin bağımlılıklarını izole eder ve makinenizdeki diğer projelerle çakışmaları önler.
Adım 2: Modeli ve tokenizer'ı yükleyin
Başlamanın en kolay yolu, pipeline fonksiyonunu kullanmaktır. Bu fonksiyon, özetleme görevi için doğru modeli ve belirteçleri otomatik olarak yükler.
Python komut dosyanızda, boru hattını içe aktarın ve şu şekilde başlatın:
Burada iki şeyi belirtiyoruz:
Görev: Boru hattına "özetleme" yapmak istediğimizi söylüyoruz.
Model: Hugging Face Hub'dan önceden eğitilmiş belirli bir model kontrol noktası seçiyoruz. facebook/bart-large-cnn, haber makaleleri üzerinde eğitilmiş popüler bir seçimdir ve genel amaçlı özetleme için iyi sonuç verir. Daha hızlı test etmek için t5-small gibi daha küçük bir model kullanabilirsiniz.
Bu kodu ilk kez çalıştırdığınızda, Hub'dan model ağırlıklarını indirecektir ve bu işlem birkaç dakika sürebilir. Ardından, model anında yüklenmesi için yerel makinenizde önbelleğe alınacaktır.
Adım 3: Özetleme fonksiyonunu oluşturun
Kodunuzu temiz ve yeniden kullanılabilir hale getirmek için, özetleme mantığını bir fonksiyon içine sarmak en iyisidir. Bu, farklı parametrelerle deneme yapmayı da kolaylaştırır.
Kontrol edebileceğiniz parametreleri inceleyelim:
max_length: Bu, çıktı özeti için maksimum belirteç (kabaca kelime) sayısını ayarlar.
min_length: Bu, modelin aşırı kısa veya boş özetler oluşturmasını önlemek için minimum belirteç sayısını ayarlar.
do_sample: False olarak ayarlandığında, model en olası özeti oluşturmak için deterministik bir yöntem (ışın arama gibi) kullanır. True olarak ayarlandığında rastgele yöntem devreye girer ve bu da daha yaratıcı ancak daha az öngörülebilir sonuçlar verebilir.
Bu parametreleri ayarlamak, istediğiniz çıktı kalitesini elde etmenin anahtarıdır.
Adım 4: Özetinizi oluşturun
Şimdi eğlenceli kısma geçelim. Metninizi fonksiyona aktarın ve sonucu yazdırın. 🤩
Konsolunuza yazdırılan makalenin özetlenmiş bir sürümünü görmelisiniz. Sorunla karşılaşırsanız, işte bazı hızlı çözümler:
Giriş metni çok uzun: Girişiniz maksimum uzunluğu (genellikle 512 veya 1024 belirteç) aşarsa model bir hata verebilir. Uzun girişleri otomatik olarak kesmek için summarizer() çağrısının içine truncation=True ekleyin.
Özet çok genel: num_beams parametresini artırmayı deneyin (ör. num_beams=4). Bu, modelin daha iyi bir özet bulmak için daha kapsamlı bir arama yapmasını sağlar, ancak biraz daha yavaş olabilir.
Bu kod tabanlı yaklaşım, özel uygulamalar geliştiren geliştiriciler için harika bir seçenektir. Peki, bunu bir takımın günlük işlerine entegre etmeniz gerektiğinde ne olur? İşte bu noktada sınırlamalar ortaya çıkmaya başlar.
Metin Özetleme için Hugging Face'in Sınırlamaları
Hugging Face, esneklik ve kontrol istediğinizde harika bir seçenektir. Ancak bunu gerçek takım akışları için (sadece demo defteri için değil) kullanmaya çalıştığınızda, birkaç öngörülebilir zorluk hızla ortaya çıkar.
Belirteç sınırları ve uzun belgelerin yarattığı baş ağrıları
Çoğu özetleme modelinin sabit bir maksimum giriş uzunluğu vardır. Örneğin, facebook/bart-large-cnn, max_position_embeddings = 1024 ile yapılandırılmıştır. Bu, daha uzun belgelerin genellikle kesilmesi veya parçalara ayrılması gerektiği anlamına gelir.
Sadece hızlı bir temel ihtiyacınız varsa, boru hattında kesme özelliğini etkinleştirip devam edebilirsiniz. Ancak, uzun belgelerin sadık özetlerine ihtiyacınız varsa, genellikle parçalama mantığı oluşturup sonuçları birleştirmek için ikinci bir geçiş, yani "özetlerin özeti" yapacaksınız. Bu ekstra mühendislik gerektirir ve tutarsız sonuçlar elde etmek kolaydır.
Halüsinasyon riski (ve doğrulama maliyeti)
Özetleyici modeller bazen halüsinasyon görebilir ve mantıklı görünen ancak gerçekte yanlış olan metinler üretebilir. İş açısından kritik kullanımlarda bu bir sorun yaratır: her özetin manuel olarak doğrulaması gerekir. Bu noktada, aslında zaman kazanmıyorsunuz, sadece işi sürecin farklı bir kısmına aktarıyorsunuz.
Bağlam farkındalığının eksikliği
Hugging Face modeli yalnızca ona beslediğiniz metni bilir. Projenizin hedeflerini, ilgili kişileri veya bir belgenin diğerleriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamaz, modern sistemlerin bağlamsal zekasından yoksundur. Müşteri görüşmesinden alınan bir özetin proje gereksinimleri belgesiyle çelişip çelişmediğini size söyleyemez, çünkü izole bir şekilde çalışır.
Entegrasyon ek yükü ("son kilometre" sorunu)
Özet oluşturmak genellikle kolay olan kısımdır. Asıl zorluk, bundan sonra gelen kısımdır.
Özet nereye gider? Kimler görür? Nasıl eyleme geçirilebilir bir göreve dönüşür? Onu tetikleyen işle nasıl bağlantı kurarsınız?
Bu "son aşamayı" çözmek, özel entegrasyonlar ve yapıştırma kodu oluşturmak anlamına gelir. Bu, geliştiricilerin önceden daha fazla çalışma yapmasını gerektirir ve genellikle diğer herkes için hantal bir ş Akışı yaratır.
Teknik engel ve sürekli bakım
Python tabanlı bir yaklaşım, çoğunlukla kod yazabilen kişiler için erişilebilirdir. Bu, pazarlama, satış ve operasyon takımları için pratik bir engel oluşturur, yani benimsenme sınırlı kalır.
Ayrıca sürekli bakım da sağlar: bağımlılıkları yönetme, kütüphaneleri güncelleme ve API'ler ve modeller geliştikçe her şeyin çalışır durumda kalmasını sağlama. Hızlı bir kazanç olarak başlayan şey, sessizce bakılması gereken başka bir sisteme dönüşebilir.
📮 ClickUp Insight: İş yerinde yaşanan kesintilerin %42'si platformlar arasında geçiş yapmak, e-postaları yönetmek ve toplantılar arasında koşturmaktan kaynaklanıyor. Bu maliyetli kesintileri ortadan kaldırabilseydiniz ne olurdu? ClickUp, iş akışlarınızı (ve sohbetlerinizi) tek bir modern platformda birleştirir. Sohbet, belgeler, Beyaz Tahtalar ve daha fazlasından görevlerinizi başlatın ve yönetin; AI destekli özellikler bağlamı bağlantılı, aranabilir ve yönetilebilir tutar.
Daha büyük sorun: Bağlamın yayılması
Özetleme komut dosyanız mükemmel çalışsa bile, çıktı işin gerçekte yapıldığı yerden kopuk olduğu için takımınız yine de zaman kaybedebilir.
Bu, takımların saatlerce bilgi aramakla, uygulamalar arasında geçiş yapmakla ve bağlantısız platformlarda dosya aramakla zaman kaybetmelerine neden olan bağlam yayılmasıdır.
İşte burada, birleştirilmiş çalışma alanı oyunun kurallarını değiştirir. Özetleri tek bir yerde oluşturup daha sonra "işe aktarmaya" çalışmak yerine, birleştirilmiş sistem projeler, belgeler ve konuşmaları bir arada tutar ve ClickUp Brain zeka katmanı olarak gömülüdür. Özetleriniz görevler ve belgelerle bağlantılı kalır, böylece bir sonraki adım açıktır ve aktarım anında gerçekleşir.
ClickUp ile Eyleme Dönüşen Özetleme
Bir özetleme komut dosyası mükemmel şekilde çalışabilir, ancak yine de takımınızı bir şekilde hayal kırıklığına uğratabilir: özet, işten ayrı bir yerde kalır.
Bu boşluk, bilgilerin birbiriyle bağlantılı olmayan araçlardaki belgelere, sohbet konularına, görevlere ve "hızlı notlara" dağılmış olduğu bağlam dağınıklığı yaratır. İnsanlar özeti kullanmaktan çok onu bulmak için daha fazla zaman harcarlar. Asıl kazanç, sadece bir özet oluşturmak değildir. Bu özeti, işin gerçekte yapıldığı kararlara, sahiplere ve sonraki adımlara bağlı tutmaktır.
ClickUp Brain'in farklı yaptığı şey budur. Görevleri, belgeleri ve konuşmaları projelerinizin bulunduğu aynı Çalışma Alanı'nda özetler, böylece takımınız bir şeyi anlayabilir ve araçlar arasında geçiş yapmadan harekete geçebilir.
ClickUp BrainGPT: doğal dil kullanarak özetlerle etkileşim kurun
Masaüstünde, BrainGPT, ClickUp Brain için konuşma arayüzüdür. Takımınız, komut dosyalarını, not defterlerini veya harici AI araçlarını açmak yerine, doğrudan ClickUp'ta ihtiyaç duyduklarını sade bir dille isteyebilir.
Aşağıdakileri yazabilir (veya konuşma-metin özelliğini kullanabilirsiniz):
- Uzun bir görev açıklaması, yorum konusu veya belgeyi özetleyin.
- Takip olarak "Sonraki adımlar nelerdir?" veya "Bunun sahibi kimdir?" gibi sorular sorun.
- Özetleri, sahipleri ve son teslim tarihleri ile birlikte görevler oluşturarak eyleme dönüştürün.
ClickUp Brain çalışma alanınızda çalıştığı için, çıktı canlı bağlam üzerine kuruludur: görev açıklamaları, yorumlar, alt görevler, bağlantılı belgeler ve proje yapısı. Metni ayrı bir araca yapıştırıp önemli hiçbir şeyin kaçırılmamasını ummuyorsunuz.
Bu, çoğu takım için kod tabanlı özetleme ş akışından neden daha iyidir?
Geliştiriciler tarafından oluşturulan bir ş akışı, güçlü özetler üretebilir. Sorun, birisinin çıktıyı işin yapıldığı yere kopyalaması, ardından bunu görevlere çevirmesi ve ardından takibi yapması gerektiğinde ortaya çıkar.
ClickUp Brain bu döngüyü kapatır:
Kodlama gerekmezTakımdaki herkes, hiçbir şey yüklemeden veya kod yazmadan bir belgeyi, görev konusunu veya dağınık yorumları özetleyebilir.
Bağlamı dikkate alan özetlerClickUp Brain, insanların genellikle unuttuğu kısımları da içerebilir: yorumlarda gizli kararlar, yanıtlarda bahsedilen engeller, "tamamlandı" ifadesinin anlamını değiştiren alt görevler.
Özetler, işin yapıldığı yerde bulunurBir görevin içindeki gelişmeleri takip edebilir, ClickUp Docs'un üst kısmına bir özet ekleyebilir veya kimsenin okumadığı başka bir "özet belge"si oluşturmadan bir tartışmayı hızlıca özetleyebilirsiniz.
Daha az araç kullanımı Ayrı komut dosyalarına, Jupyter not defterlerine, API anahtarlarına veya sadece bir kişinin anlayabildiği bir ş Akışına ihtiyacınız yoktur. Belgeleriniz, görevleriniz ve özetleriniz aynı sistemde kalır.
Bu, birleştirilmiş Çalışma Alanının pratik avantajıdır: özetleme, eylem ve işbirliği, sonradan bir araya getirilmek yerine birlikte gerçekleşir.
Bu, birleştirilmiş Çalışma Alanının pratik avantajıdır: özetleme, eylem ve işbirliği, sonradan bir araya getirilmek yerine birlikte gerçekleşir.
Gerçek hayatta nasıl iş yapar?
İşte takımların kullandığı birkaç yaygın model:
- Yorum konusunu özetleyin: uzun bir tartışma içeren bir görev açın, AI seçeneğine tıklayın ve nelerin değiştiğini ve nelerin önemli olduğunu hızlıca özetleyin.
- Bir belgeyi özetleyin: Bir ClickUp belgesini açın ve "Ask AI" özelliğini kullanarak sayfanın özetini oluşturun, böylece herkes hızlı bir şekilde yönünü bulabilir.
- Eylem öğelerini çıkarın: özeti alın ve sonraki adımları hemen atanan kişiler ve son teslim tarihleriyle görevlere dönüştürün, böylece devrede momentum kaybolmasın.
| Yetenek | Hugging Face (kod tabanlı) | ClickUp Brain |
|---|---|---|
| Kurulum gereklidir | Python ortamı, kütüphaneler, kodlama | Yok, yerleşik |
| Bağlam farkındalığı | Yalnızca metin (girdiğiniz metin) | Tam çalışma alanı bağlamı (görevler, belgeler, yorumlar, alt görevler) |
| Ş Akışı entegrasyonu | Manuel dışa aktarma/içe aktarma | Yerel: özetler görevlere ve güncellemelere dönüşebilir |
| Gerekli teknik beceri | Geliştirici seviyesi | Takımdaki herkes |
| Bakım | Sürekli model ve kod bakımı | Otomatik güncellemeler |
Özetlerden Super Agents ile uygulamaya
Özetler kullanışlıdır. Zor olan kısım, özellikle hacim arttığında, bunların tutarlı bir şekilde takip edilmesini sağlamaktır.
İşte burada ClickUp Süper Ajanları devreye girer. Özetlenmiş bilgileri kullanabilir ve aynı çalışma alanında tetikleyiciler ve koşullar doğrultusunda işi ilerletebilirler.
Super Agents ile takımlar şunları yapabilir:
- Programdaki değişiklikleri özetleyin (haftalık proje özeti, günlük durum rollupları)
- Eylem öğelerini otomatik olarak çıkarın ve sahiplerini atayın
- Durmuş işleri işaretleyin (inceleme aşamasında takılmış görevler, yanıtlanmamış konular, gecikmiş sonraki adımlar)
- Manuel raporlama yapmadan liderlik görünürlüğünü yüksek tutun.
Özetin statik bir metin olarak kalması yerine, temsilciler özetin bir plana dönüşmesini ve planın ilerleme kaydetmesini sağlar.
İşin yapıldığı yerde yaşayan özetleme
Hugging Face Transformers, özel bir uygulamaya, özel bir boru hattına veya model davranışını tam olarak kontrol etmeye ihtiyacınız olduğunda harikadır.
Ancak çoğu takım için asıl sorun "Bunu özetleyebilir miyiz?" değil, "Bunu özetleyip hemen sahipleri, son tarihleri ve görünürlüğü ile işe dönüştürebilir miyiz?" sorusudur.
Hedefiniz takım verimliliği ve hızlı uygulama ise, ClickUp Brain size işin yapıldığı yerde, bağlam içinde özetler sunar ve "işin özü"nden "bundan sonra yapacağımız şey"e kadar net bir yol gösterir.
Kurulum aşamasını atlayıp işinizin gerçekte nerede olduğunu özetlemeye hazır mısınız? ClickUp ile ücretsiz olarak başlayın ve zor işleri Brain'e bırakın.