-
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
Lern System
Das Lern-System (#594) macht PBP mit der Zeit treffsicherer fuer dich. Es beobachtet was du tust, leitet Patterns ab und passt UI + Empfehlungen an.
Eingefuehrt in 5 Stufen ueber v1.7.0-beta.26 bis beta.30.
Tabellen user_activity_events + learning_insights.
Pro relevanter User-Aktion (Stelle aussortiert, Bewerbung erstellt, Settings geaendert, ...) wird ein Event gespeichert mit:
-
event_type(z.B.dismiss_jobs,create_application) -
target_id(Hash der Stelle, ID der Bewerbung) -
details(JSON mit Kontext: Score, Reason, Quelle, ...) timestamp
Dazu ein llm_correction-Event-Typ wenn du eine Auto-Klassifikation
ueberstimmst — daraus lernt das System direkt.
_run_analyze_user_patterns aggregiert die Events in
learning_insights:
- Anti-Patterns — wenn ein Score fuer dich nie zur Bewerbung fuehrt
- Hot-Patterns — Quellen, Status, Sortierungen die du oft nutzt
- Time-Patterns — wann du bewirbst, wann du nichts tust
Im Dashboard erscheint die Recap-Card mit Wochen-Zusammenfassung.
Lokale AI bekommt die aggregierten Events und liefert Insights wie Klartext-Beobachtungen:
- „Du sortierst 73% deiner LinkedIn-Treffer aus, aber 12% der Bundesagentur-Treffer."
- „Bewerbungen mit Score < 60 fuehren bei dir nie zu Interviews."
Diese Insights bilden den Korrektur-Loop — scoring_konfigurieren
und stellen_auto_aussortieren koennen daraus Vorschlaege ableiten.
AdaptiveHintBanner pro Page (Dashboard, Stellen, Bewerbungen,
Dokumente, ...). Zeigt kontextuelle Hinweise basierend auf
learning_insights:
- „Du nutzt den Filter X selten — willst du ihn ausblenden?"
- „Score-Reihe
falsches_fachgebietist bei dir 80%. Sag Claudestellen_auto_aussortieren mit Profil-Match." - „Drei Wochen Pause beim Job-Suchen — Markt zieht gerade an."
Banner sind dismissable, Dismiss wird gelernt (kommt nicht wieder).
Komplett freiwillig und anonymisiert. Wenn du es einschaltest:
- Wochenweise wird ein Snapshot deiner aggregierten Patterns (KEINE Stellen-Inhalte, KEINE Bewerbungs-Texte) ans Repo gesendet
- Dort fliessen sie in eine Cluster-Analyse ein, aus der bessere Default-Heuristiken fuer alle entstehen
- Du kannst es jederzeit wieder ausschalten, Daten werden geloescht
Settings → Datenschutz → „Telemetrie-Sharing".
- Keine automatische Bewerbungs-Erstellung ohne dein OK
- Keine automatische Auto-Aussortierung ohne dein OK — Patterns fuehren zu Vorschlaegen, du klickst sie aus oder ignorierst
- Keine Cloud-Synchronisierung deiner Daten
- Keine Profil-Aenderung ohne dein OK
Im Dashboard → Recap-Card siehst du, was das System aus deiner Aktivitaet gelernt hat:
- Top-Patterns der Woche
- Anti-Patterns mit Empfehlung was du anders machen koenntest
- LLM-Korrektur-Events (wo du das System ueberstimmt hast)
„Was hat PBP ueber mich gelernt?" „Zeige mir die Top-Patterns der letzten 4 Wochen" „Wie viele llm_correction-Events habe ich produziert?"
🗺 Plan
- Master-Plan
- Master-Plan-Optimierung
- Plan-Datenbasis (A)
- Plan-Jobsuche (B)
- Plan-Stellen (C)
- Plan-Bewerbungen (D)
- Plan-Dokumente (E)
- Plan-Lokale-KI (F)
- Plan-Frontend (G)
- Plan-MCP-Layer (H)
- Plan-Distribution (I)
- Plan-Roadmap-v18 (J)
Einstieg
Tabs
Features
- Elwosa
- Lern-System
- Lokale KI & KI-Steuerung
- Profile-Cluster
- Suchkriterien & Gewichtungen
- Profil aus Dokumenten
- Workflows
- Jobportale
- Stellen-Qualitaet
Reference