AI 기반 작업 관리 : OpenAI를 사용하여 생산성을 향상시킵니다

오늘날의 빠르게 진행되는 세계에서는 작업을 효율적으로 관리하는 것이 조직을 유지하고 목표를 달성하는 데 중요합니다. 이 기사는 사용자 인터페이스를 제작하기위한 널리 사용되는 JavaScript 라이브러리 인 React를 사용하여 AI 기반 작업 관리자를 만들 수있는 방법과 자연어 처리에 대한 능력으로 유명한 OpenAi의 GPT API를 만들 수 있습니다. 이 작업 관리자는 AI를 통합하여 작업을 카테고리로 자동 정렬하고 우선 순위를 정하고 수행해야 할시기를 제안하여 궁극적으로 생산성을 향상시키고 워크 플로우를 부드럽게 할 수 있습니다. 개발 환경 설정, OpenAI API를 연결하고 작업 관리자의 핵심 기능을 구축 할 것입니다. 이 안내서는 개발자가 작업 관리 기능을 향상시키기를 간절히 원합니다.

핵심 요점

• React를 사용하여 작업 관리자를위한 동적이고 반응 형 사용자 인터페이스를 구축하십시오.
• OpenAI의 GPT API를 통합하여 설명에 따라 작업을 분석하고 분류합니다.
• 효과적인 우선 순위를 정하기 위해 작업, 개인, 긴급 및 기타 등과 같은 범주로 작업 분류를 구현하십시오.
• OpenAI 패키지를 설치하는 방법을 배우고 원활한 통합을 위해 API를 구성하십시오.
• 작업을 분류하기 위해 AI를 사용하려면 TaskForm 구성 요소를 업데이트하십시오.
• AI가 복잡성과 긴급에 따라 작업 마감일을 지능적으로 제안 할 수있는 방법을 살펴보십시오.
• 작업 및 해당 범주를 동적으로 표시하는 작업 목록을 만듭니다.

AI 구동 작업 관리자 구축

AI 구동 작업 관리 란 무엇입니까?

AI 기반 작업 관리에는 인공 지능을 전통적인 작업 관리 시스템에 통합하여 다양한 기능을 자동화하고 개선하는 것이 포함됩니다. 여기에는 작업을 자동으로 정렬하고 현명하게 우선 순위를 정하고 마감일을 제안합니다. NLP (Natural Language Processing) 및 ML (Machine Learning)과 같은 AI 기술을 사용함으로써 이러한 시스템은 작업 설명을 탐구하고 컨텍스트를 파악하며 워크 플로우를 간소화하고 생산성을 높이기 위해 현명한 선택을 할 수 있습니다. 이는 간단한해야 할 일 목록을 넘어서서 귀하의 요구에 적응하고 귀하의 책임을 추적 할 수있는 역동적이고 지능적인 도구를 제공합니다.

개발 환경 설정

코드에 들어가기 전에 강력한 개발 환경을 설정하는 것이 중요합니다. 시스템에 Node.js 및 NPM (Node Package Manager)이 설치되어 있는지 확인하십시오. 이들은 종속성을 관리하고 React 응용 프로그램을 실행하는 데 필수적입니다. 설치되면 React 애플리케이션을 초기화하기위한 도구 인 React App을 사용하여 새로운 React 프로젝트를 시작하십시오. 터미널을 발사하고 실행하십시오.

 npx create-react-app ai-task-manager cd ai-task-manager

이 명령은 React 앱에 필요한 모든 것을 사용하여`ai-task-manager`라는 새 디렉토리를 설정합니다. `cd` 명령 으로이 디렉토리로 이동하십시오. 프로젝트 구조에는 다음이 포함됩니다.

• `Frontend`- REACT 응용 프로그램이 사는 곳
• `백엔드 ' - Node.js 서버가 위치 할 위치.

Frontend 디렉토리에는 다음과 같은 중요한 폴더가 있습니다.

• `src`- 모든 반응 코드가 상주하는 곳
• `구성 요소 ' - 재사용 가능한 구성 요소
• `Pages ' - 반응 응용 프로그램 페이지의 경우.

종속성 설치

환경이 설정되면 필요한 종속성을 설치해야합니다. 여기에는 React, Reactdom, OpenAI API 클라이언트 및 필요한 다른 라이브러리가 포함됩니다. React 설치로 시작하십시오.

 npm install react react-dom

다음으로 GPT API와 상호 작용하려면 OpenAI 클라이언트 라이브러리를 잡습니다.

 npm install openai

API 요청 또는 주 경영진과 같은 것들에 대한 추가 라이브러리가 필요할 수도 있습니다. 필요에 따라 NPM 또는 원사를 사용하여 설치하십시오.

작업 분류를 위해 OpenAI의 GPT API를 통합합니다

AI 기반 작업 관리자의 핵심은 OpenAI의 GPT API를 사용하여 작업을 분석하고 분류하는 기능입니다. 이를 위해서는 OpenAI에서 API 키가 필요하고 React 앱에서 설정해야합니다. 다음은 다음과 같은 방법입니다.

1. API 키 얻기 :
   • OpenAI 웹 사이트로 가서 가입하십시오.
   • API 키 섹션으로 이동하여 새 키를 생성하십시오.
2. React 앱에서 API 키를 구성하십시오.
   • 프로젝트 루트에서`.env` 파일을 만듭니다.
   • `.env` 파일에 다음 줄을 추가하여`your_api_key`를 실제 키로 바꾸십시오.

    OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY

   • `.env '파일을 사용하려면`dotenv`를 설치하십시오.

    npm install dotenv

3. OpenAI API와 상호 작용할 함수를 만듭니다.

    import OpenAI from 'openai'; const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }); async function analyzeTask(taskDescription) { const completion = await openai.chat.completions.create({ messages: [ { role: "system", content: "You are a helpful assistant designed to categorize tasks into Work, Personal, Urgent, or Others." }, { role: "user", content: taskDescription } ], model: "gpt-3.5-turbo", }); return completion.choices[0].message.content; } export default analyzeTask;

   이 기능은 OpenAI GPT API에 작업 설명을 보내고 분석 한 다음 범주를 제안합니다. 다양한 NLP 작업에 이상적인 'GPT-3.5-Turbo'모델을 사용합니다. API 통화 처리를 위해 Axios를 설치하는 것을 잊지 마십시오.

    npm install axios

AI를 사용하여 작업을 분류하려면 TaskForm 구성 요소를 업데이트합니다

OpenAI API를 Task Manager에 통합하려면 'Analyzetask'기능을 사용하려면 TaskForm 구성 요소를 업데이트해야합니다. 양식 제출 핸들러를 수정하여 작업 설명을 API로 보내고 작업의 범주를 업데이트하십시오.

 import React, { useState } from 'react'; import analyzeTask from '../utils/analyzeTask'; function TaskForm() { const [title, setTitle] = useState(''); const [description, setDescription] = useState(''); const [category, setCategory] = useState(''); const handleSubmit = async (e) => { e.preventDefault(); const aiCategory = await analyzeTask(description); setCategory(aiCategory); // Here is the call to the function that creates the task and saves it to the backend } return ( 
  setTitle(e.target.value)} placeholder="Title" />  setDescription(e.target.value)} placeholder="Description" /> <input type="text" value={category} placeholder="Category" readOnly /> <button type="submit">Create Task</button> </form> ); } export default TaskForm;</code></pre><p> 이 업데이트 된 코드에서`handlesubmit '함수는 이제 작업 설명과 함께'analyzetask '를 호출합니다. 반환 된 카테고리는`범주 '상태를 업데이트 한 다음 읽기 전용 입력 필드에 표시됩니다. 이를 통해 AI는 양식이 제출되는 즉시 작업을 자동으로 분류 할 수 있습니다.</p><h3> AI 카테고리 표시</h3><p> OpenAI API를 통합 한 후 작업 목록에 AI 생성 카테고리를 표시하려고합니다. TaskItem 구성 요소를 업데이트하여 각 작업의 범주를 표시합니다.</p><pre> <code>import React from 'react'; function TaskItem({ task }) { return ( <div> <h3>{task.title}</h3> <p>{task.description}</p> <p>Category: {task.category}</p> </div> ); } export default TaskItem;</code></pre><p> 이 코드는 이제 작업 객체에서 검색하여 단락에 표시되는 각 작업의 범주를 보여줍니다. 이를 통해 각 작업이 AI에 의해 각 작업을 분류 한 방법에 대한 명확한 견해를 제공합니다.</p><h3> 작업에 색상 추가</h3><p> 카테고리를 기반으로 목록 항목에 색상 팔레트를 추가하면 도움이 될 수 있습니다.</p><pre> <code>const TaskItem = ({ task }) => { const categoryColors = { Work: "primary", Personal: "secondary", Urgent: "error", Others: "info", }; const categoryColor = categoryColors[task.category] || "default"; return ( <ListItem> <ListItemText primary={task.title} secondary={task.description} /> <Chip label={task.category} color={categoryColor} /> <ListItemSecondaryAction> <IconButton edge="end" aria-label="delete" onClick={() => handleDelete(task._id)}> <DeleteIcon /> </IconButton> </ListItemSecondaryAction> </ListItem> ); }; export default TaskItem;</code></pre><h2> 고급 기능 및 향상</h2><h3> AI를 사용한 작업 마감일 제안</h3><p> 작업을 분류하는 것 외에도 AI 기반 작업 관리자는 작업 복잡성과 긴급 성을 기반으로 마감일을 제안 할 수 있습니다. 이 기능을 구현하는 방법은 다음과 같습니다.</p><ol><li> <strong>`analyzetask '기능을 수정하십시오.</strong><pre> <code>async function analyzeTask(taskDescription) { const completion = await openai.chat.completions.create({ messages: [ { role: "system", content: "You are a helpful assistant designed to categorize tasks into Work, Personal, Urgent, or Others and estimate the time required to complete the task in hours." }, { role: "user", content: taskDescription } ], model: "gpt-3.5-turbo", }); const aiResponse = completion.choices[0].message.content; const [category, estimatedTime] = aiResponse.split(','); return { category, estimatedTime }; }</code></pre><p> 이 수정 된 기능은 이제 작업을 완료하는 데 필요한 시간을 추정하고 범주와 예상 시간을 가진 객체를 반환합니다.</p></li><li> <strong>TaskForm 구성 요소 업데이트 :</strong><pre> <code>import React, { useState } from 'react'; import analyzeTask from '../utils/analyzeTask'; function TaskForm() { const [title, setTitle] = useState(''); const [description, setDescription] = useState(''); const [category, setCategory] = useState(''); const [deadline, setDeadline] = useState(''); const handleSubmit = async (e) => { e.preventDefault(); const aiAnalysis = await analyzeTask(description); setCategory(aiAnalysis.category); setDeadline(aiAnalysis.estimatedTime); // Here is the call to the function that creates the task and saves it to the backend } return ( <form onSubmit={handleSubmit}> <input type="text" value={title} onChange={(e) => setTitle(e.target.value)} placeholder="Title" /> <textarea value={description} onChange={(e) => setDescription(e.target.value)} placeholder="Description" /> <input type="text" value={category} placeholder="Category" readOnly /> <input type="text" value={deadline} placeholder="Deadline" readOnly /> <button type="submit">Create Task</button> </form> ); } export default TaskForm;</code></pre><p> TaskForm 구성 요소는 이제 제안 된 마감일을 읽기 전용 입력 필드에 표시하여 사용자에게 작업을 완료 해야하는 시점의 AI 생성 추정치를 제공합니다.</p></li></ol><h3> 사용자 인터페이스 향상</h3><p> 사용자 경험을 향상 시키려면 드래그 앤 드롭 기능, 진행률 표시 줄 및 사용자 정의 가능한 테마와 같은 기능을 추가하십시오.</p><ul><li> <strong>드래그 앤 드롭 기능 :</strong> `react-beautiful-dnd`와 같은 라이브러리를 사용하여 사용자가 작업을 쉽게 재주문 할 수 있습니다.</li><li> <strong>진행률 표시 줄 :</strong> `react-circular-progressbar '와 같은 라이브러리를 사용하여 작업에 진행률 표시 줄을 추가하여 완료 상태를 시각적으로 표시합니다.</li><li> <strong>사용자 정의 가능한 테마 :</strong> 'Styled-Components'또는 'extent'와 같은 CSS-in-JS 라이브러리를 사용하여 사용자가 작업 관리자의 모양과 느낌을 사용자 정의 할 수 있도록합니다.</li></ul><h2> AI 기반 작업 관리자를 사용하는 방법</h2><h3> 새로운 작업 만들기</h3><p> 새로운 작업을 만드는 방법은 다음과 같습니다.</p><ol><li> <strong>작업 제목을 입력하십시오 :</strong> 작업에 명확하고 간결한 제목을 제공하십시오.</li><li> <strong>작업 설명 :</strong> 자세한 설명을 제공하십시오. 더 상세할수록 AI 분류가 더 좋을 것입니다.</li><li> <strong>양식 제출 :</strong> "작업 만들기"를 클릭하여 제출하십시오. AI는 설명을 분석하고 작업을 분류합니다.</li><li> <strong>AI 생성 카테고리 검토 :</strong> 카테고리 필드를 확인하여 AI가 작업을 어떻게 분류했는지 확인하십시오. 또한 마감일 필드에 표시된 마감일도 제안합니다.</li></ol><h3> 작업 관리</h3><p> 작업을 만든 후에는 다음과 같은 기능으로 관리합니다.</p><ol><li> <strong>재주문 작업 :</strong> Drag-and-Drop을 사용하여 목록에서 작업을 재정렬하십시오.</li><li> <strong>작업을 완료 한 것으로 표시 :</strong> 작업 옆에 상자를 확인하여 완료로 표시하십시오. 시각적으로 표시됩니다.</li><li> <strong>작업 삭제 :</strong> 아이콘 삭제를 클릭하여 작업을 제거합니다. 돌이킬 수 없으므로 조심하십시오.</li><li> <strong>범주 검토 :</strong> 작업이 올바르게 분류되도록 AI 생성 카테고리를 확인하십시오. 이는 작업을 효율적으로 우선 순위를 정하고 관리하는 데 도움이됩니다.</li></ol><h2> 가격</h2><h3> Openai API 가격</h3><p> OpenAi의 GPT API는 토큰 기반 가격 모델을 사용합니다. 2025 년 현재`GPT-3.5-Turbo`의 비용은 입력의 경우 1,000 개의 토큰 당 약 $ 0.0015, 출력을 위해서는 1,000 개의 토큰 당 $ 0.002입니다. 토큰은 단어와 거의 동일하므로 자세한 작업 설명은 100 ~ 200 개의 토큰을 사용할 수 있습니다. 비용을 관리하려면 OpenAi 대시 보드를 통해 API 사용을 주시하고 사용 제한을 설정하십시오.</p><h2> 장단점</h2><h3> 프로</h3><ul><li> 자동화 된 작업 분류</li><li> 지능적인 마감일 제안</li><li> 개선 된 워크 플로</li><li> 생산성 향상</li><li> 향상된 사용자 경험</li></ul><h3> 단점</h3><ul><li> OpenAI API 사용 비용</li><li> 부정확 한 분류 가능성</li><li> 작업 관리를위한 AI에 대한 의존</li><li> AI 통합과 관련된 보안 위험</li><li> AI 의사 결정의 잠재적 편견</li></ul><h2> 핵심 기능</h2><h3> AI 기반 작업 분류</h3><p> OpenAI의 GPT API를 사용하여 작업을 직장, 개인, 긴급 및 기타로 자동으로 분류합니다. 이를 통해 사용자는 워크 플로우를 효과적으로 우선 순위를 정하고 관리 할 수 ​​있습니다. 시스템은 작업 설명을 분석하고 컨텍스트 및 키워드에 따라 적절한 범주를 지정합니다.</p><p><img src="https://img.xix.ai/uploads/87/6802112c327f8.webp" alt="AI 기반 작업 분류" /></p><h3> 지능적인 마감일 제안</h3><p> 복잡성과 시급성에 따라 작업에 대한 합리적인 마감일을 제안하십시오. 이 기능은 AI의 작업 요구 사항에 대한 이해를 사용하여 완료 시간을 추정하여 개인화 된 권장 사항을 제공합니다.</p><h3> 동적 작업 목록</h3><p> 동적이고 반응이 좋은 작업 목록에 작업 및 범주를 표시합니다. 이를 통해 사용자는 AI 분류 작업에 대한 명확한 개요를 제공합니다. 작업 목록은 사용자 친화적이며 실시간으로 업데이트되어 사용자에게 정보를 제공하고 구성합니다.</p><h3> 사용자 친화적 인 인터페이스</h3><p> 작업 작성 및 관리를위한 직관적 인 인터페이스를 제공하십시오. 사용 편의성을 위해 설계된 모든 기술 수준의 사용자에게 완벽한 경험을 보장합니다. 간단한 컨트롤을 사용하면 사용자가 작업을 효율적으로 신속하게 작성, 업데이트 및 관리 할 수 ​​있습니다.</p><h2> 사용 사례</h2><h3> 개인 생산성</h3><p> 개인은이 AI 기반 작업 관리자를 사용하여 일상, 개인 프로젝트 및 할 일 목록을 구성 할 수 있습니다. 그것은 활동의 우선 순위를 정하고 개인의 책임을 효과적으로 관리하는 데 도움이됩니다. 이 시스템은 작업 복잡성을 기반으로 마감일을 제안하여 더 나은 시간 관리를 지원할 수 있습니다.</p><h3> 프로젝트 관리</h3><p> 프로젝트 관리자는 프로젝트 작업을 추적하고 팀원에게 할당하고 진행 상황을 모니터링 할 수 있습니다. 자동 분류는 중요한 작업을 식별하고 우선 순위를 정하는 데 도움이됩니다. 이 시스템은 작업 복잡성 및 종속성을 기반으로 마감일을 제안하여 프로젝트가 일정과 예산 내에서 유지되도록합니다.</p><h3> 팀 협업</h3><p> 팀은 프로젝트에 대해 협력하고 작업을 공유 할 수 있습니다. 자동 분류는 팀 구성원이 자신의 책임을 이해하고 활동의 우선 순위를 정하는 데 도움이됩니다. 이 시스템은 작업 복잡성 및 종속성을 기반으로 마감일을 제안하고 노력을 조정하고 목표를 달성하는 데 도움이됩니다.</p><h2> FAQ</h2><h3> OpenAi의 GPT API 란 무엇입니까?</h3><p> OpenAI의 GPT API는 자연어 처리를위한 강력한 도구로서 개발자가 AI 구동 텍스트 생성 및 분석을 응용 프로그램에 통합 할 수 있도록합니다. 텍스트 생성, 요약, 번역 및 분류와 같은 작업에 적합한 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트에 대한 트랜스포머 기반 모델을 사용합니다.</p><h3> OpenAI API 키는 어떻게 얻습니까?</h3><p> OpenAI API 키를 얻으려면 OpenAI 웹 사이트에서 계정을 만들고 API 키 섹션으로 이동하여 새 키를 생성하십시오. 유료 서비스이므로 지불 정보를 제공해야합니다.</p><h3> OpenAI의 GPT API를 사용하는 데 드는 비용은 얼마입니까?</h3><p> OpenAi의 GPT API는 토큰 기반 가격 모델을 사용합니다. 2025 년 현재`GPT-3.5-Turbo`의 비용은 입력의 경우 1,000 개의 토큰 당 약 $ 0.0015, 출력을 위해서는 1,000 개의 토큰 당 $ 0.002입니다. 토큰은 단어와 거의 같습니다. OpenAi 대시 보드를 통해 사용량을 모니터링하고 비용을 효과적으로 관리하기 위해 한도를 설정하십시오.</p><h3> AI 기반 작업 관리자를 무료로 사용할 수 있습니까?</h3><p> React 응용 프로그램 자체는 무료이지만 OpenAI API 사용 비용을 지불해야합니다. OpenAI는 무료 평가판을 제공하며 소규모 프로젝트 나 개인 용도로 충분할 수 있습니다. 대규모 프로젝트 나 상업용 사용하려면 유료 계획이 필요합니다.</p><h3> AI 작업 분류는 얼마나 정확합니까?</h3><p> AI 작업 분류의 정확도는 작업 설명의 품질 및 OpenAI GPT API의 기능에 따라 다릅니다. 일반적으로 AI는 특히 자세한 설명을 통해 작업을 정확하게 분류합니다. 그러나 AI가 실수를하거나 설명을 잘못 해석하는 경우가있을 수 있습니다. 사용자는 필요에 따라 범주를 수동으로 조정할 수 있습니다.</p><h2> 관련 질문</h2><h3> 작업 관리 시스템에 어떤 다른 AI 기술을 통합 할 수 있습니까?</h3><p> OpenAI의 GPT API 외에도 다른 AI 기술은 작업 관리 시스템을 향상시킬 수 있습니다.</p><ul><li> <strong>머신 러닝 (ML) :</strong> 작업 완료 시간을 예측하고 병목 현상을 식별하며 리소스 할당을 최적화합니다.</li><li> <strong>자연 언어 이해 (NLU) :</strong> 사용자 입력의 의도 및 컨텍스트를 이해하여 자연어 명령에 대한 응답을 허용합니다.</li><li> <strong>컴퓨터 비전 :</strong> 이미지 및 비디오에서 정보를 추출하여 자동으로 작업을 생성합니다.</li><li> <strong>RPA (Robotic Process Automation) :</strong> 반복적 인 작업을 자동화하여 전략적 활동을위한 사용자를 해제합니다.</li></ul><p> 이러한 기술을 결합하면 작업 관리 시스템이보다 지능적이고 효율적이며 사용자 친화적 일 수 있습니다.</p><h3> AI 기반 작업 관리자의 성능을 향상시키는 방법은 무엇입니까?</h3><p> AI 기반 작업 관리자의 성능을 향상 시키려면 다음과 같은 전략을 고려하십시오.</p><ul><li> <strong>API 요청 최적화 :</strong> 간결하고 잘 작성된 작업 설명을 사용하여 토큰 사용을 줄입니다.</li><li> <strong>캐시 API 응답 :</strong> 중복 요청을 피하고 응답 성을 향상시키기위한 캐시 응답.</li><li> <strong>보다 강력한 모델을 사용하십시오.</strong> 보다 정확한 분류 및 마감일 제안을 위해 GPT-4와 같은 모델을 사용하는 것을 고려하십시오.</li><li> <strong>오류 처리 구현 :</strong> Try-Catch 블록 및 로깅 메커니즘을 사용하여 API 오류를 우아하게 처리합니다.</li></ul><h3> AI 기반 작업 관리의 한계는 무엇입니까?</h3><p> AI 기반 작업 관리는 많은 이점을 제공하지만 제한 사항도 있습니다.</p><ul><li> <strong>정확도 :</strong> AI 생성 범주 및 마감일의 정확도는 입력 데이터 품질에 따라 다릅니다. 부정확 한 설명은 잘못된 결과로 이어질 수 있습니다.</li><li> <strong>비용 :</strong> OpenAI의 GPT API와 같은 AI 기술을 사용하는 것은 특히 대규모 또는 상업용으로 비쌀 수 있습니다.</li><li> <strong>편견 :</strong> AI 모델은 교육 데이터에 따라 편향 될 수 있으며 잠재적으로 불공정 한 결과를 초래할 수 있습니다.</li><li> <strong>보안 :</strong> AI 기술을 통합하면 새로운 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 데이터를 보호하고 무단 액세스를 방지하는 것이 중요합니다.</li></ul><p> 이러한 한계를 이해하면 사용자가 정보에 입각 한 결정을 내리고 관련 위험을 완화하는 데 도움이됩니다.</p><h3> AI 기반 작업 관리자는 얼마나 안전합니까?</h3><p> AI 기반 작업 관리자의 보안은 데이터를 보호하고 무단 액세스를 방지하기 위해 취한 조치에 따라 다릅니다. 모범 사례에는 다음이 포함됩니다.</p><ul><li> <strong>HTTPS 사용 :</strong> 클라이언트와 서버 간의 모든 통신을 암호화하여 도청 및 변조를 방지하십시오.</li><li> <strong>사용자 입력 유효성 검증 :</strong> 작업 제목, 설명 및 범주를 포함하여 모든 사용자 입력을 검증하여 주입 공격 방지.</li><li> <strong>데이터를 안전하게 저장하십시오 :</strong> 암호화 및 액세스 제어 메커니즘을 사용하여 API 키 및 사용자 자격 증명과 같은 민감한 데이터를 보호하십시오.</li><li> <strong>보안 위반 모니터링 :</strong> 침입 탐지 시스템 및 로그 분석 도구를 사용하여 보안 위반을 모니터링하고 완화하십시오.</li></ul>                    </div>
                    <span class="zxnymainsL_line"></span>
                    <div class="zxnymainsL4">
                        <div class="zxnymainsL4L">
                            <a href="javascript:;" role="button" aria-label="나는이 기사를 좋아한다" class="zxnymainsL4Ls likearticle" data-type="article" data-id="1250">
                                <img src="/assets/images/zxnymainsL4Ls1.png" alt="나는이 기사를 좋아한다">
                                <img src="/assets/images/zxnymainsL4Ls1s.png" alt="나는이 기사를 좋아한다">
                                <span class="likenums1250">0</span>
                            </a>
                            <a href="javascript:;" role="button" aria-label="이 기사를 따르십시오" class="zxnymainsL4Ls user_article_collection" data-type="article" data-id="1250" >
                                <img src="/assets/images/zxnymainsL4Ls2.png" alt="이 기사를 따르십시오">
                                <img src="/assets/images/zxnymainsL4Ls2s.png" alt="이 기사를 따르십시오">
                                <span class="collectednums1250">24</span>
                            </a>
                        </div>
                        <div class="zxnymainsL4R">
                            <a href="javascript:;" class="zxnymainsL4Rs" role="button" aria-label="Wechat을 스캔하십시오" id="wechat-share">
                                <img src="/assets/images/zxnymainsL4Rs1.png" alt="Wechat을 스캔하십시오">
                                <img src="/assets/images/zxnymainsL4Rs1s.png" alt="Wechat을 스캔하십시오">
                            </a>
                            <a href="http://service.weibo.com/share/share.php?url=https%3A%2F%2Fxix.ai%2Fko%2Fainews%2Faipowered-task-management-enhance-productivity-openai.html&title=AI+%EA%B8%B0%EB%B0%98+%EC%9E%91%EC%97%85+%EA%B4%80%EB%A6%AC+%3A+OpenAI%EB%A5%BC+%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%97%AC+%EC%83%9D%EC%82%B0%EC%84%B1%EC%9D%84+%ED%96%A5%EC%83%81%EC%8B%9C%ED%82%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4" target="_blank" rel="nofollow" aria-label="Weibo" class="zxnymainsL4Rs">
                                <img src="/assets/images/zxnymainsL4Rs2.png" alt="Weibo">
                                <img src="/assets/images/zxnymainsL4Rs2s.png" alt="Weibo">
                        
                            </a>
                            <a href="https://twitter.com/intent/tweet?url=https%3A%2F%2Fxix.ai%2Fko%2Fainews%2Faipowered-task-management-enhance-productivity-openai.html&text=AI+%EA%B8%B0%EB%B0%98+%EC%9E%91%EC%97%85+%EA%B4%80%EB%A6%AC+%3A+OpenAI%EB%A5%BC+%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%97%AC+%EC%83%9D%EC%82%B0%EC%84%B1%EC%9D%84+%ED%96%A5%EC%83%81%EC%8B%9C%ED%82%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4" target="_blank" aria-label="Twitter" rel="nofollow" class="zxnymainsL4Rs" >
                                <img src="/assets/images/zxnymainsL4Rs3.png" alt="Twitter">
                                <img src="/assets/images/zxnymainsL4Rs3s.png" alt="Twitter">
                            </a>
                        </div>
                    </div>
                                        <div class="zxnymainsL5">
                        <span class="zxnymainsL5_title">관련 기사</span>
                        <div class="zxnymainsL5_bottom">
                                                        <div class="zxnymainsL5s">
                               <a href="/ko/ainews/aipowered-summary-complete-guide-summarizing-youtube-videos.html" aria-label="AI驱动的摘要：YouTube视频摘要完整指南"><img  data-src="https://img.xix.ai/uploads/48/68137a72d0ea1.webp" alt="AI驱动的摘要：YouTube视频摘要完整指南" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7" class="lazy-image" onerror="this.src='/assets/images/morentu/670-345.png'" /></a> 
                                <a href="/ko/ainews/aipowered-summary-complete-guide-summarizing-youtube-videos.html" aria-label="AI驱动的摘要：YouTube视频摘要完整指南" class="zxnymainsL5sa">AI驱动的摘要：YouTube视频摘要完整指南</a>
                                <span>在当今快节奏的世界中，快速处理和理解信息的能力比以往任何时候都重要。YouTube拥有无尽的视频资源，是知识的宝库，但谁有时间从头到尾观看每一部视频？本指南将向您展示如何使用AI工具来摘要YouTube视频，帮助您节省时间并提高生产力。通过使用AI驱动的摘要工具，您可以迅速掌握视频的要点，帮助您决定是否值得深入观看或继续下一个。让我们探索这些AI工具如何改变您的学习和保持更新的方式。要点AI驱动的</span>
                            </div>
                                                        <div class="zxnymainsL5s">
                               <a href="/ko/ainews/ai-revolutionizes-ultrasound-pointofcare-assessments.html" aria-label="AI가 포인트 오브 케어 평가를 위한 초음파를 혁신하다"><img  data-src="https://img.xix.ai/uploads/44/68196c8822c59.webp" alt="AI가 포인트 오브 케어 평가를 위한 초음파를 혁신하다" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7" class="lazy-image" onerror="this.src='/assets/images/morentu/670-345.png'" /></a> 
                                <a href="/ko/ainews/ai-revolutionizes-ultrasound-pointofcare-assessments.html" aria-label="AI가 포인트 오브 케어 평가를 위한 초음파를 혁신하다" class="zxnymainsL5sa">AI가 포인트 오브 케어 평가를 위한 초음파를 혁신하다</a>
                                <span>인공지능은 의료 분야를 뒤흔들고 있으며, 초음파 기술도 그 변화의 물결을 타고 있다. 이 글은 AI가 포인트 오브 케어 초음파(POCUS) 평가를 어떻게 변화시키고, 더 접근 가능하고 효율적이며 정확하게 만드는지 살펴본다. 이미지 획득의 문제를 해결하고 해석의 초점을 날카롭게 하는 AI는 초음파를 혁신하여 다양한 환경에서 더 나은 환자 치료를 전면에 내세운</span>
                            </div>
                                                        <div class="zxnymainsL5s">
                               <a href="/ko/ainews/machine-learning-cheat-sheets-essential-ai-quick-reference-guide.html" aria-label="머신 러닝 치트 시트: 필수 AI 빠른 참고 가이드"><img  data-src="https://img.xix.ai/uploads/04/68110e3225309.webp" alt="머신 러닝 치트 시트: 필수 AI 빠른 참고 가이드" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7" class="lazy-image" onerror="this.src='/assets/images/morentu/670-345.png'" /></a> 
                                <a href="/ko/ainews/machine-learning-cheat-sheets-essential-ai-quick-reference-guide.html" aria-label="머신 러닝 치트 시트: 필수 AI 빠른 참고 가이드" class="zxnymainsL5sa">머신 러닝 치트 시트: 필수 AI 빠른 참고 가이드</a>
                                <span>기술의 역동적인 세계에서 AI와 클라우드 컴퓨팅이 혁신을 주도하고 있으며, 최신 정보를 유지하고 준비하는 것이 중요합니다. 동료와 전략을 논의하거나, 교육 콘텐츠를 제작하거나, 인터뷰를 준비할 때 핵심 정보에 빠르게 접근하는 것이 큰 차이를 만듭니다. 여기서 머신 러닝 치트 시트가 등장합니다. 이는 단축키를 사용하는 것이 아니라, 기억을 되살리고 필수 개념</span>
                            </div>
                                                    </div>
                    </div>
                                        <div class="zxnymainsL6">
                        <span class="zxnymainsL6_title">의견 (5)</span>
                        <div class="zxnymainsL6_bottom">
                            <textarea class="desc_pro"  data-counter="#desc_length" data-maxlength="200"  data-id="1250" data-type="article" placeholder="귀하의 의견을 작성하십시오...">
                            0/200
                            

                                

                                   
                                
                                제출하다