Confiança e avaliação
Metodologia e benchmarks
Como o Zush avalia qualidade de nomes com IA: critérios, protocolo, revisão e atualizações.
Responsabilidade editorial
Kirill Isachenko, product owner
Os critérios são revisados mensalmente, com mudanças relevantes registradas no changelog.
Rubrica de pontuação
Cada execução é avaliada por um modelo ponderado que equilibra precisão, segurança operacional e usabilidade diária.
| Dimensão | Peso | O que medimos |
|---|---|---|
| Precisão semântica do nome | 35% | O novo nome descreve o significado do arquivo, não só um padrão genérico? |
| Consistência em lotes | 20% | Estilo estável em arquivos mistos. |
| Profundidade de automação | 15% | Lotes, monitoramento de pastas e repetibilidade. |
| Controles de segurança | 15% | Histórico, reversão e prévia antes de aplicar. |
| Adequação operacional | 15% | Qualidade no macOS, velocidade e atrito de configuração. |
Protocolo de benchmark
- 01
Usar conjunto misto com screenshots, fotos, PDFs e documentos Office.
- 02
Executar tarefas controladas com prompts e restrições idênticos.
- 03
Pontuar resultados e registrar falsos positivos ou nomes ambíguos.
- 04
Validar reversão e recuperação antes de aprovar o setup.
- 05
Repetir checagens após releases e registrar mudanças.
No unpublished scores presented as facts
This page publishes the evaluation protocol, not a completed benchmark leaderboard. Zush does not claim benchmark scores until the controlled run, tested versions, review date, and evidence can be published together.