Ich bin auch auf das Problem gestoßen, dass ich die Ausführung eines Automatisierungsskripts nicht mit dem Spam-Erkennungsmodul orchestrieren konnte.
Die gute Nachricht ist, dass Discourse nun ein „Workflows“-Kern-Plugin erstellt hat, das die gleichen Arten von Anwendungen wie das „Automation“-Plugin ermöglicht, jedoch auf eine deutlich leistungsfähigere und flexiblere Weise:
Die hier angeforderte Orchestrierung kann erreicht werden, wenn man das Workflows-Plugin verwendet, um die Systeme zu implementieren, die zuvor über das Automation-Plugin realisiert wurden.
Das Ziel meiner Automatisierung bestand darin, bei Beiträgen mit bestimmten Merkmalen, die möglicherweise auf Spam hindeuten, aber nicht eindeutig sind, Warnhinweise zu setzen. Das Problem, auf das ich stieß, war, dass diese gleichen Merkmale oft auch in den vom Discourse AI Spam-Erkennungssystem markierten Spam-Beiträgen vorhanden waren. Dies führte dazu, dass die Automatisierung häufig redundante Warnhinweise auslöste, was für die Moderatoren sinnlose zusätzliche Arbeit bedeutete.
Der oben vorgestellte Workaround, „alles in eine einzige Automatisierung zu packen“, war für mein System nicht anwendbar, da ich die beiden Systeme bewusst getrennt hatte:
- Die Aufgabe des Spam-Erkennungssystems ist es, Beiträge mit einer hohen Wahrscheinlichkeit, Spam zu sein, zu erkennen.
- Die Aufgabe meines ergänzenden Systems ist es, Beiträge, die ein gewisses Spam-Potenzial haben, der Aufmerksamkeit der Moderatoren zuzuführen.
Da der Discourse AI Spam-Erkennungsdetektor eine spezielle Implementierung im Discourse-Framework hat (im Gegensatz dazu, dass er rein auf dem dem Forum-Administrator bereitgestellten Discourse AI-Framework basiert), hatte ich kein Interesse daran, ihn durch eine Automatisierung zu ersetzen.
Außerdem war es nicht angebracht, mein ergänzendes System in den Spam-Erkennungsdetektor zu integrieren (indem man Anweisungen zum Prompt hinzufügt). Das Verhalten des Spam-Systems, den Beitrag sofort zu verstecken und den Autor zu stummschalten, ist angemessen, solange es so konfiguriert ist, dass es mit einem hohen Grad an Genauigkeit arbeitet. Umgekehrt ist mein ergänzendes System anfällig für falsch-positive Ergebnisse, und daher dürfen seine Warnhinweise den betroffenen Benutzer nicht beeinträchtigen, bevor eine menschliche Überprüfung stattfindet.
Die Lösung, die ich erreichen konnte, nachdem ich die Automatisierung durch einen Workflow ersetzt habe:
- „Beitrag erstellt“-Auslöser.
- „Warten“-Schritt, um dem Spam-Erkennungssystem Zeit zu geben, zu laufen.
- „Data Explorer“-Schritt, um Beitragsdaten zu erhalten:
- „Filter“-Schritt, um zu bestimmen, ob die Workflow-Ausführung fortgesetzt werden soll, basierend auf den Beitragsdaten:
