محرك سير عمل ذكاء اصطناعي داخلي

بنية لإنتاج البيانات وتقييمها وتسليمها لفرق القيادة الذاتية والذكاء المتجسد

يجمع TjMakeBot إنتاج البيانات وضبط الجودة وتتبع الإصدارات والتدريب/التصدير وقبول التسليم داخل سير عمل واحد، بحيث تتمكن فرق القيادة الذاتية والذكاء المتجسد من تقليل التنقل بين الأدوات وتسليم النتائج بشكل أسرع.

DataOpsQualityOpsVersionOpsDeliveryOps
هل أنت هنا لأول مرة؟ جرب عينات 2D / 3D ->
جرّب أولاً المسار الكامل باستخدام عينات، ثم قرر ما إذا كنت ستبدأ من بيانات القيادة الذاتية أو مهام الذكاء المتجسد أو أتمتة OpenClaw.
10,000+
مستخدم حول العالم
5M+
صورة تم تعليقها
50,000+
مجموعة بيانات تم تصديرها
استخدم وحدة تحكم AnnoClaw لعمليات الرفع وتوجيه المهام والمراجعة البشرية والتسليم الآلي.
عرض سريع

هل أنت هنا لأول مرة؟ جرب عينات 2D / 3D

ابدأ من 2D/3D Studio بالخدمة الذاتية، ثم انتقل إلى سير عمل AnnoClaw أو تواصل معنا بخصوص Enterprise Gateway والنشر الخاص.

تعليق توضيحي 2Dتدريب سحابيتصدير النموذجمراجعة بشرية

بدء التعليق التوضيحي 2D

ضع فك تشفير الفيديو والتصنيف المسبق بالذكاء الاصطناعي والمراجعة البشرية وتسليم التدريب في سير عمل واحد بدلاً من أنظمة متعددة.

  • يتضمن قرارات المراجعة وقائمة الكائنات وملاحظات المشكلات والبيانات الوصفية للإصدار.
  • ملفات النموذج وتنسيقات التصدير والمقاييس الرئيسية وروابط التنزيل وحالة التشغيل.
  • دع الوكلاء يجلبون العمل بينما تغلق المنصة الحلقة من البيانات إلى النموذج
سحابة نقاط 3Dworkflow سحابة نقاط ثلاثية الأبعادتصدير النموذجالتسليم

بدء التعليق التوضيحي 3D

بناء حلقة مغلقة حول صور 2D وسحب نقاط 3D والاحتياطي منخفض الثقة والمراجعة البشرية والتدريب/التصدير وملخصات التسليم.

  • ملفات النموذج وتنسيقات التصدير والمقاييس الرئيسية وروابط التنزيل وحالة التشغيل.
  • ملخص قياسي للقبول والإبلاغ وتسليم العميل بدلاً من رابط خام.
  • أكثر ملاءمة للفرق التي تشتري النتائج، وليس مجرد أداة عامة
الميزات

ابنِ DataOps وQualityOps وVersionOps وDeliveryOps على منصة واحدة

🗂️

DataOps: إنتاج بيانات متعدد الوسائط

يجمع صور 2D وسحب النقاط 3D والفيديو والأصول متعددة المستشعرات والمدخلات المؤتمتة داخل سير مشروع واحد.

🧪

QualityOps: المراجعة وإعادة العمل وSLA

يحوّل المراجعة والمشكلات وإعادة العمل وSLA والتدقيق من إجراءات متفرقة إلى نظام جودة قابل للتشغيل.

🧬

VersionOps: المواصفات ومجموعات البيانات وإصدارات الإطلاق

يستخدم إصدارات المواصفات ومجموعات البيانات والإطلاقات لشرح مصدر التدريب وقواعد الجودة ونطاق التسليم.

📦

DeliveryOps: التسليم والاعتماد وصفحات التسليم للعملاء

يجعل ملخصات التسليم والمخرجات وصفحات تسليم العملاء ومسارات التدقيق طبقة نتائج يمكن للعملاء شراؤها واعتمادها.

🤖

مدخل المطورين: أتمتة API

يعيد جلسات workflow مباشرة إلى مساحات المشروع والمراجعة والتدريب والتسليم لتقليل التنقل اليدوي وعمليات التسليم المتكررة.

🏢

Enterprise: الشراء والصلاحيات والنشر الخاص

عندما تنتقل الفرق من التقييم إلى الإنتاج الفعلي، يجب أن تدعم المنصة الصلاحيات والنشر الخاص وعمليات الشراء المؤسسية.

سير عمل AnnoClaw

يجمع سير العمل الآلي AnnoClaw بين التعليق والمراجعة والتدريب والتسليم في تدفق واحد

يربط هذا workflow إنتاج البيانات وضبط الجودة وتتبع الإصدارات وقبول التسليم في مسار تشغيل واحد.

01

وجّه الرفع وواجهات API والأتمتة إلى مساحة مشروع واحدة

لا ترسل الصور وسحب النقاط والأتمتة إلى أدوات منفصلة، بل أبقها داخل سياق مشروع واحد للمراجعة والتدريب والتسليم.

02

استخدم بوابات الجودة للانتقال من قابلية التشغيل إلى قابلية الاعتماد

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يبدأ أولًا، لكن ما يحدد موثوقية التسليم هو المراجعة والمشكلات وإعادة العمل وSLA وإصدارات المواصفات.

03

اربط الإصدارات والتدريب والتسليم وتسليم العميل ببعضها

بمجرد اكتمال المراجعة، يجب أن تنتقل الخطوات التالية طبيعيًا إلى إصدارات مجموعة البيانات والتدريب/التصدير وملخصات التسليم وصفحات تسليم العميل.

04

اجعل workflow قابلاً لإعادة الاستخدام عبر مزيد من الفرق وسياقات التشغيل

يجب أن يغطي workflow نفسه تعاون المشروع وبوابات الجودة والتدريب/التصدير وتسليم العميل حتى لا تعيد الفرق بناء المسار مع كل توسع.

سير العمل

يبقي الرفع والأتمتة ونقاط التحقق البشرية على مسار تشغيل واحد.

الجودة

يحوّل المراجعة والمشكلات وإعادة العمل وSLA إلى نظام جودة قابل للتشغيل.

الإصدار

يستخدم إصدارات مجموعات البيانات والمواصفات لشرح مصدر التدريب والتسليم.

التسليم

ينتهي بملخصات التسليم والمخرجات وصفحات التسليم الجاهزة للاعتماد.

عندما تتوسع المشاريع إلى مزيد من المتعاونين والسيناريوهات وأهداف التسليم، تحافظ بنية workflow وquality وversion وdelivery القابلة لإعادة الاستخدام على اتساق التنفيذ.
افتح مدخل الأتمتة
مساران رئيسيان

استخدم طبقة workflow واحدة لكل من فرق القيادة الذاتية والذكاء المتجسد

سواء كان المشروع يركز على إدراك متعدد المستشعرات أو بيانات مهام الروبوتات أو قبول العميل، فإنه ما زال يحتاج إلى نفس الطبقة المشتركة للبيانات والجودة والإصدارات والتسليم.

استعرض حلول المسارين الرئيسيين
🚗

DataOps للقيادة الذاتية

ينظم بيانات الإدراك متعددة المستشعرات والتراجع للحالات منخفضة الثقة والمراجعة البشرية وتتبع الإصدارات وقبول التسليم داخل سلسلة إنتاج بيانات واحدة.

🦿

إنتاج البيانات للذكاء المتجسد / الروبوتات الشبيهة بالبشر

يدعم تدفقات أكثر تعقيدًا مثل المهام والحلقات وبيانات التعليم والتقييم والتسليم حتى لا تتوقف فرق الذكاء المتجسد عند وسم لمرة واحدة.

🤖

مدخل workflow للمطورين في فرق الروبوتات

يعيد مهام الأتمتة إلى مساحة المشروع عبر OpenClaw حتى تتمكن جلسات workflow من الوصول إلى المراجعة والتدريب والتسليم.

🏭

الرؤية الصناعية والتسليم المؤسسي

يدعم صفحات تسليم العملاء والتدقيق وحدود الصلاحيات والنشر الخاص حتى تنتقل المنصة من التجربة إلى الشراء الفعلي.

لماذا تواصل الفرق استخدامه

يجب أن تجعل السرعة في التسليم الإصدارات والجودة والاعتماد تعمل معًا

ما يجعل المنصة تخدم فرق القيادة الذاتية والذكاء المتجسد على المدى الطويل ليس سرعة الذكاء الاصطناعي وحدها، بل ترابط workflow والجودة والإصدار والتسليم معًا.

المراجعة البشرية وSLA وضبط الجودة

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتحرك أولًا، لكن ما يحدد ما إذا كان التسليم موثوقًا وقابلًا للشراء يظل هو المراجعة والمشكلات وإعادة العمل وSLA.

مهيأ لتعاون الفريق وعمليات التسليم

يمكن أن تبقى المشاريع والمراجعة والتقييم والتدريب والتصدير والتسليم داخل workflow واحد بدل توزيعها على أدوات منفصلة.

يبقى التدريب والتصدير متصلين

بعد اكتمال إنتاج البيانات، يمكن للفرق المتابعة إلى التدريب والتصدير وملخصات التسليم وتسليم العميل بدل الاكتفاء برابط تنزيل خام.

جاهز للشراء المؤسسي والنشر الخاص

عندما تنتقل من التجربة إلى الشراء المؤسسي والصلاحيات والتدقيق والنشر الخاص، فلست بحاجة إلى تغيير المنصة.

Loading...

شاهدها أثناء العمل

TjMakeBot AI annotation demo - automatic object detection and labeling

رفع → تعليق توضيحي تلقائي → تصدير في ثوان

📖 عرض الدروس
Need more details?

تبحث عن حلول أو دعم؟

استكشف الحلول، قارن الأسعار، أو راسلنا للحصول على المساعدة في النشر والشراء وتسليم المشروع.

استخدم وحدة تحكم AnnoClaw لعمليات الرفع وتوجيه المهام والمراجعة البشرية والتسليم الآلي. Not ready to upload yet? Try the 2D / 3D quick experience first -> عرض جميع الميزات ->

تعليق توضيحي تلقائي بالذكاء الاصطناعي
☁️تدريب سحابي
👥مراجعة بشرية
مرر لاستكشاف الميزات