Vertrouwen en evaluatie

Methode en benchmarks

Hoe Zush AI-bestandsnamen beoordeelt: criteria, protocol, reviewstandaarden en updates.

Maandelijkse reviews 5 gewogen checks Publieke changelog
Governance

Redactionele verantwoordelijkheid

Hoofdauteur

Zush-redactie

Technische review

Zush-productteam

Updatefrequentie

Criteria worden maandelijks beoordeeld; belangrijke wijzigingen staan in de changelog.

Rubriek

Scoremodel

Elke workflow wordt beoordeeld met een gewogen model voor nauwkeurigheid, veiligheid en dagelijks gebruik.

DimensieGewichtWat we meten
Semantische naamaccuratesse 35% Beschrijft de nieuwe naam de betekenis van het bestand?
Consistentie in batches 20% Stabiele naamstijl bij gemengde bestanden.
Automatiseringsdiepte 15% Batchworkflow, mapbewaking en herhaalbaarheid.
Veiligheidscontroles 15% Geschiedenis, rollback en preview vóór toepassen.
Operationele fit 15% macOS-workflowkwaliteit, snelheid en installatiedrempel.
Validatie

Benchmarkprotocol

  1. 01

    Gebruik een gemengde set met screenshots, foto’s, PDFs en Office-documenten.

  2. 02

    Voer gecontroleerde taken uit met identieke prompts en naamregels.

  3. 03

    Scoor resultaten en leg fout-positieven of ambiguïteit vast.

  4. 04

    Valideer herstel en terugdraaien voordat een setup productiegeschikt is.

  5. 05

    Herhaal checks na releases en volg wijzigingen.