커버리지 셀
커버리지 셀은 여섯 가지 차원의 한 조합입니다.
승인 과정에서 각 캡처의 셀 값이 기록됩니다. MCP 도구
get_campaign_acceptance_coverage는 승인된 캡처 전체에서 커버리지가 부족한 값을 보고합니다. 브리프는 셀별 목표 승인된 시간을 정합니다. 역량 실험은 목표로 하는 셀을 나열합니다.
Avala는 26개 작업 계열, 175개 워크플로우로 구성된 공개 카탈로그를 바탕으로 수집을 계획합니다.
집중도 한도
브리프는 어떤 하나의 값이 차지할 수 있는 승인된 시간의 최대 비율을 정합니다. 일반적인 한도는 다음에 적용됩니다:- 하나의 장소
- 한 명의 작업자
- 하나의 가전 또는 메커니즘 단위
- 하나의 커버리지 셀
- 반복적인 닦기 같은 다양성이 낮은 동작
중복 검사
Avala는 모든 시퀀스의 비디오 콘텐츠에 핑거프린트를 생성합니다. 중복 검사는 세 단계로 진행됩니다:- 동일 파일. 동일한 파일은 해시로 찾아냅니다.
- 콘텐츠 핑거프린트. 같은 영상을 재인코딩, 잘라내기, 크롭한 사본은 핑거프린트 일치로 찾아냅니다.
- 유사성 검토. 같은 장소와 설정에서 나온 거의 동일한 장면은 리뷰어 검토 대상으로 표시합니다.
장면 현실성 기준
Avala는 실제 방에서 실제 집안일을 수집합니다. 이 기준에는 네 가지 규칙이 있습니다.- 평범한 방해 요소를 유지합니다. 우편물, 휴대폰, 옆에 놓인 식료품처럼 관련 없고 안전한 물건을 화면에 남겨 둡니다. 그릇 하나를 옮기려고 식탁 전체를 치우는 사람은 없습니다.
- 의미 있는 작업을 캡처합니다. 자연스러운 속도와 실제 가정의 목표를 사용합니다. 느린 동작 자체를 위한 느린 동작, 반복적인 닦기 루프, 인위적으로 쏟은 것, 연출된 더미는 기준을 충족하지 못합니다.
- 전체 환경을 다양하게 합니다. 수집을 여러 집, 배치, 작업자, 가전에 분산합니다. 도구 하나를 바꾸거나 같은 동작에 다른 라벨을 붙인다고 새로운 환경이 되지는 않습니다.
- 목적 있는 정리는 허용합니다. 책상 정리처럼 실제 요청은 유효합니다. 시작 상태, 목표, 결과를 기록합니다. 작업을 시작하려고 일부러 어지럽히지 않습니다.
커버리지 리포트
각 납품에는 커버리지 리포트가 함께 제공됩니다. 브리프는 수집이 시작되기 전에 리포트의 필드, 정의, 임계값을 확정합니다.
납품 전에 Avala는 측정된 구성을 브리프와 비교합니다. 리포트는 과다 대표된 장소, 작업자, 가전, 동작을 빠진 셀과 나란히 나열합니다.
MCP 서버로 커버리지 읽기
MCP 도구get_campaign_acceptance_coverage는 캡처 캠페인 프로젝트의 축 값별 승인된 캡처 수를 반환합니다. 축을 선택하려면 axes를 쉼표로 구분된 목록으로 전달합니다. 수치가 낮은 값은 캠페인이 부족한 부분을 보여줍니다. 어시스턴트를 연결하려면 AI와 함께 Avala 사용하기를 참조하세요.