Nous utilisons Discourse dans un petit bureau. Comme mentionné ci-dessus, il y a le problème des brouillons. Vous savez probablement qu’il y a une habitude de créer rapidement un nouveau dossier, puis un nouveau dossier (2), un nouveau document texte, un nouveau document texte (2), de remplir ces fichiers avec des informations différentes et de ne jamais les renommer par la suite.
Plus tard, il s’avère que les blocs de texte n’ont pas de référence temporelle, pas de versions, pas d’images, et parfois certaines choses ne sont pas sauvegardées en raison de l’absence de sauvegarde automatique.
Les informations dans les fichiers texte sont mélangées et mal structurées. Après un long moment, il y a très peu de chances de trouver quoi que ce soit dans de tels dossiers. L’indexation de contenu ou l’intelligence artificielle pourraient aider un peu dans ce cas et Discourse remplit cette fonction.
J’ai mentionné le travail d’équipe au bureau. Et cela signifie que les brouillons locaux propriétaires des employés sont verrouillés derrière des comptes utilisateurs. En parlant d’employés travaillant sur une tâche collaborative, il n’est pas nécessaire de cacher leurs brouillons les uns aux autres. Au contraire, il serait préférable que les brouillons soient disponibles pour tout le monde à la fois. Vous souvenez-vous comment les développeurs de logiciels travaillent ? Ils placent le code (et souvent la documentation sous forme de code) dans un dépôt partagé avec contrôle de version. Et dès que l’ingénieur principal vérifie les modifications, elles deviennent disponibles pour tout le monde dans la branche principale. Dans le cas des brouillons, il n’y a pas besoin d’un tel modérateur. Donc, ici, Discourse est au top.
Le problème des brouillons avec images liées est facilement résolu par les éditeurs Markdown (je suis resté avec Typora, surtout pour l’édition de tableaux et la conversion d’images base64 étrangement rétrograde - aucun éditeur n’insère ce texte depuis le presse-papiers). Discourse convient parfaitement comme plateforme de travail concurrent. Les discussions de chat sont facilement converties en sujets ou en messages. Le modèle OpenAI peut jouer un rôle important dans le traitement des données, mais les algorithmes intégrés suffisent également à rendre les fils de discussion du forum pertinents.
Nous utilisons la fonction de boîte de réception pour envoyer rapidement du texte par e-mail au forum. De cette façon, nous ne perdons pas de pensées précieuses sans la distraction d’ouvrir le forum lui-même. Nous utilisons ensuite ces idées dans le brainstorming.
En utilisant les permissions, il est facile de déplacer les sujets du bac à sable vers le domaine public lorsqu’ils sont prêts. Les niveaux de confiance flexibles nous permettent d’organiser l’accès pour différents départements.