Checkpoints
Blackbird.io випустила потужну нову функцію під назвою Checkpoints, розроблену для покращення автоматизації робочих процесів завдяки можливості керувати кількома тригерами та забезпечувати втручання людини в ключових моментах. Цей посібник пояснює, як працюють Checkpoints, їхні переваги та як ви можете використовувати їх для підвищення ефективності та контролю у ваших робочих процесах.
Що таке Checkpoints?
Checkpoints у робочих процесах Blackbird — це контрольні кроки, які дозволяють Birds призупинятися та очікувати на різні події перед продовженням їхніх Flights. Ці тригери можуть бути поєднанням автоматизованих дій та дій, керованих людиною. Замість того, щоб слідувати єдиному, лінійному шляху тригера, Checkpoints дозволяють гнучко керувати робочими процесами, де необхідні паузи для затверджень, перевірок або зовнішніх подій.
Традиційні робочі процеси зазвичай ідуть за єдиним ланцюжком подій, ініційованим однією початковою дією (наприклад, завантаженням файлу або призначенням завдання). З Checkpoints, кілька точок тригерів вбудовуються в Bird, дозволяючи паузи та перевірки під час процесу. Це створює більш адаптивні процеси, особливо корисні, коли певні кроки вимагають втручання людини або потребують очікування на відповідь від зовнішніх систем чи завершення довготривалих завдань. Наприклад, після відправлення документа на переклад, ми повинні дочекатися завершення перекладу, перш ніж зможемо його опублікувати. Ця функція перетворює складні багатоетапні робочі процеси на один комплексний Bird.
Які переваги пропонують Checkpoints?
Ключові переваги:
- Робочі процеси краще узгоджуються з розумовими процесами. Один Bird охоплює весь робочий процес.
- Підвищена ефективність Bird. Один Bird може замінити процес, який раніше потрібно було розділити на декілька Birds.
- Немає потреби в зв’язуванні сутностей або користувацьких полях для відображення однакових сутностей у різних Birds. Оскільки повний процес описаний в одному Bird, інформація плавно передається з попередніх кроків.
Як додати Checkpoint до мого Bird?
Натисніть на знак плюс, як ви робили б для додавання будь-якого іншого кроку, і виберіть Checkpoint. Виберіть між очікуванням на Event у додатку або певний проміжок часу (Delay). Якщо ви вибрали очікування на подію, вам потрібно натиснути “продовжити” або перейти до вкладки Connection, потім вибрати додаток, тип події, ваше з’єднання та ID для конкретного об’єкта для моніторингу — якщо ви чекаєте на завершення проекту, ви можете вказати ID проекту, щоб ваш Flight продовжився лише після завершення цього конкретного проекту. Якщо натомість вибрано опцію Delay, вам потрібно вказати час очікування на вкладці Duration.
Приклади
Системи управління перекладами (TMS)
Для бізнесу, що використовує інструменти TMS (як-от Phrase або RWS WorldServer тощо), завдання з перекладу зазвичай потребують виконання людиною. Checkpoints дозволяють робочим процесам зупинятися до перевірки або завершення перекладів.
Зображення вище показує Bird, який бере нові пости з Wordpress, створює проект у memoQ, імпортує пости як вихідні документи HTML у новостворений проект memoQ, чекає, поки статус проекту в memoQ стане “Wrapped up”, потім завантажує перекладені документи і завантажує їх у Wordpress.
Людські затвердження в управлінні проектами
На платформах як Asana, Jira або Trello, деякі завдання вимагають затвердження перед продовженням. З Checkpoints, робочі процеси можуть призупинятися до завершення необхідної перевірки або затвердження. Це гарантує, що нічого не буде пропущено, і затвердження плавно інтегруються в процес.
На картинці вище зображено Bird з двома Checkpoints. Потік починається кожного разу, коли публікується нова стаття Zendesk, вміст нової статті витягується як HTML та додається як вихідний файл у новостворений проект Trados. На цьому етапі процес призупиняється, і коли проект оновлюється і досягає бажаного статусу, цільовий файл завантажується та додається як вкладення до нової проблеми Jira. Досягається нова зупинка, оскільки потік очікує на зміну статусу проблеми Jira, що дозволяє людське втручання — можливо, юридична чи маркетингова команда має перевірити переклад. Потім досягається точка прийняття рішення: якщо новий статус — “Approved”, тоді перекладена стаття Zendesk публікується. В іншому випадку повідомляється відповідний канал Teams.
Великі мовні моделі (LLMs) та пакетна обробка
При використанні послуг LLM, таких як OpenAI’s Batch API для генерації контенту або обробки даних (особливо довготривалих завдань), Checkpoint може призупинити робочий процес до отримання результату від LLM або завершення пакетного процесу. Якщо потрібна подальша валідація людиною, робочий процес може чекати на цей вхід перед переходом до наступного етапу.
На зображенні вище показано Bird, де двомовні файли експортуються з Phrase, як тільки завдання досягають певного статусу, потім ці файли обробляються через OpenAI Batch API. Робочий процес зупиняється до завершення пакетної обробки, і коли це відбувається, отримані файли завантажуються назад до Phrase.