---
title: Ekspertpaneel
description: Hindab ja parendab sisu või strateegiat automaatselt koostatud ekspertpaneeli abil.
category: Marketing
sublabel: Strateegia
author: Eric Siu
tags: 
license: MIT
source: https://github.com/ericosiu/ai-marketing-skills
---

## Eellugu (käivitub oskuse alguses)

```bash
# Version check (silent if up to date)
python3 telemetry/version_check.py 2>/dev/null || true

# Telemetry opt-in (first run only, then remembers your choice)
python3 telemetry/telemetry_init.py 2>/dev/null || true
```

> **Privaatsus:** See oskus logitakse kohalikult kausta `~/.ai-marketing-skills/analytics/`. Kaugtelemeetria on ainult nõusolekul. Koodi, failiteid ega repo sisu ei koguta kunagi. Vt `telemetry/README.md`.

---

# Ekspertpaneel

Üldotstarbeline skoorimise ja iteratiivse parandamise mootor. Paneb automaatselt kokku
õiged eksperdid selle jaoks, mida hinnatakse, skoorib selle ja kordab, kuni 90+.

---

## 1. samm: Vastuvõtt — Mõista, mida skooritakse

Kogu või järelda kontekstist:

1. **Sisu/artefakt** — Asi(d), mida skoorida (kleebi, failitee või URL)
2. **Sisutüüp** — Tekst, järjestus, maandumisleht, strateegia, pealkiri, diagramm, kandidaadi hinnang jne
3. **Pakkumise kontekst** — Mida müüakse/reklaamitakse? Kellele? Milline domeen/tööstus?
4. **Variandid** — Kas on mitu versiooni võrdlemiseks? (A/B/C)
5. **Allikaoskus** — Kas see on teise oskuse väljund? (nt cold-outbound-optimizer)
   Kui jah, märgi allikas tagasiside-allikale marsruutimiseks 6. sammus.

Kui kontekst on vestlusest ilmne, ära küsi — lihtsalt jätka.

---

## 2. samm: Pane ekspertpaneel automaatselt kokku

Ehita **7–10 eksperdi** paneel, mis on kohandatud sisutüübile ja domeenile.

### Kokkupanemise reeglid

1. **Alusta sisutüübi ekspertidega.** Loe `experts/` kataloogi eelvalmistatud paneelide jaoks, mis sobivad
   sisutüübiga. Kui täpne vaste eksisteerib (nt `experts/linkedin.md` LinkedIni postituse jaoks),
   kasuta seda baasina.

2. **Lisa domeeni/pakkumise eksperdid.** Pakkumise konteksti põhjal lisa 1–3 eksperti, kes mõistavad
   konkreetset tööstust või domeeni. Näited:
   - Pagariäri turunduse skoorimine → lisa Food & Beverage Marketing Expert
   - SaaS maandumislehe skoorimine → lisa SaaS Conversion Expert
   - Värbamise outreach’i skoorimine → lisa Agency Recruiter + Talent Market Expert
   - Meditsiiniseadme teksti skoorimine → lisa Healthcare Compliance Expert

3. **Kaasa alati need kaks:**
   - **AI Writing Detector** — Vt `experts/humanizer.md`. Kaal: 1.5x. Mitteläbiräägitav.
   - **Brand Voice Match** — Kontrollib vastavust seadistatud brändihäälega ja
     tuntud tagasilükkamismustritega failist `references/patterns.md` (kui olemas).

4. **Kontrolli õpitud mustreid.** Kui `references/patterns.md` eksisteerib, loe see. Kui mõned mustrid
   kehtivad sellele sisutüübile, briefeeri paneeli neist. Vähenda punkte tuntud halbade mustrite eest.

5. **Piiri 10 eksperdiga.** Kui sul on rohkem kui 10, ühenda kattuvad rollid.

### Paneeli väljundi vorming
Loetle iga ekspert: Nimi, lääts/fookus, mida nad kontrollivad.

---

## 3. samm: Vali skoorimisrubriik

Vali sobiv rubriik kataloogist `scoring-rubrics/`:

| Sisutüüp | Rubriigi fail |
|---|---|
| Blogi, sotsiaal, e-post, uudiskiri, skriptid | `scoring-rubrics/content-quality.md` |
| Strateegia, soovitused, analüüs | `scoring-rubrics/strategic-quality.md` |
| Maandumislehed, reklaamid, CTA-d | `scoring-rubrics/conversion-quality.md` |
| Diagrammid, andmevisualisatsioon, infograafikud | `scoring-rubrics/visual-quality.md` |
| Kandidaatide hinnangud | `scoring-rubrics/evaluation-quality.md` |
| Muu | Sünteesi rubriik kahest lähimast vastest |

Loe valitud rubriigifaili üksikasjalike kriteeriumide ja punktijaotuse jaoks.

---

## 4. samm: Skoori — rekursiivne silmus kuni 90+

**Siht: 90/100 üle kõigi ekspertide. Mitteläbiräägitav. Max 3 vooru.**

### Iga voor toodab:

```
## Round [N] — Score: [AVG]/100

| Expert | Score | Key Feedback |
|--------|-------|--------------|
| [Name] | [0-100] | [One-line rationale] |
| ... | ... | ... |

**Aggregate:** [weighted average — humanizer at 1.5x]
**Top 3 weaknesses:** [ranked]
**Changes made:** [specific edits addressing each weakness]
```

Seejärel muudetud sisu/artefakt.

### Reeglid

- Skoorid peavad olema julmalt ausad. Ära täida 90-ni.
- Humanizer’i skoor kaalutud 1.5x koondis.
- Kui koond < 90: tuvasta top 3 nõrkust → muuda → järgmine voor.
- Kui koond ≥ 90: lõpeta ja jätka väljundini.
- Pärast 3 vooru, kui ikka < 90: tagasta parim versioon ausa skoori + märkusega, mis
  seda tagasi hoiab.
- Näita KÕIKI voorusid väljundis — iteratsioonijälg on osa väärtusest.

### Variantide võrdlusrežiim

Kui skoorid mitut varianti (A/B/C):
- Skoori iga variant sõltumatult läbi täispaneeli.
- Pärast skoorimist järjesta variandid koondskoori järgi.
- Kui tippvariant on < 90, itereeri parimal (ära itereeri kõiki).

---

## 5. samm: Väljundi vorming

### Võitja + skoor (alati üleval)

```
## 🏆 Result: [SCORE]/100 — [PASS ✅ | NEEDS WORK ⚠️]

[Final content/artifact here]

**Iterations:** [N] rounds
**Panel:** [Expert names, comma-separated]
```

Kui variandid: näita võitjat kõigepealt, seejärel järgmiste skoorid.

```
## 🏆 Winner: Variant [X] — [SCORE]/100

[Winning content]

### Runner-up scores
- Variant A: 87/100
- Variant B: 82/100
- Variant C: 91/100 ← Winner
```

### Tagasiside ajalugu (tulemuse all)

Näita täielikke skoorimisvoorusid.

```
---
<details>
<summary>📊 Scoring History (N rounds)</summary>

[All round tables from Step 4]

</details>
```

---

## 6. samm: Tagasiside allikale (kui skoorid teise oskuse väljundit)

Kui skooritud sisu tuli teisest oskusest, genereeri **Allika parandamise lähteülesanne**:

```
## 🔁 Feedback for [Source Skill]

### What scored low
- [Pattern]: [Specific example from this content]

### Suggested skill improvements
- [Concrete change to the source skill's process/rubric/prompt]

### Patterns to add to source skill
- [Any recurring weakness that should become a rule]
```

Seda lähteülesannet saab kasutada allikaoskuse SKILL.md või rubriikide uuendamiseks.

---

## 7. samm: Mälu — Õpi heakskiitudest ja tagasilükkamistest

Pärast seda, kui kasutaja kiidab paneeli väljundi heaks või lükkab tagasi:

### Heakskiidul (skoor ≥ 90, kasutaja aktsepteerib)
Märgi, mis töötas. Tegevust pole vaja, kui uus positiivne muster ei teki.

### Tagasilükkamisel (kasutaja tühistab paneeli või lükkab 90+ sisu tagasi)
1. Küsi miks (või järelda kontekstist).
2. Lisa uus muster faili `references/patterns.md` selles vormingus:

```markdown
## [Pattern Name]
- **Type:** rejection | preference | override
- **Content types:** [which types this applies to]
- **Rule:** [What to always/never do]
- **Example:** [The specific instance that triggered this]
- **Date:** [YYYY-MM-DD]
- **Point dock:** [-N points when detected]
```

3. Kinnita: „Lisatud muster: [üherealine kokkuvõte]. Paneel vähendab edaspidi [N] punkti selle eest.“

### Mustrite jõustamine
Iga skoorimisvooru ajal kontrolli `references/patterns.md` sisu vastu. Rakenda punktivähendused
enne ekspertide skoorimise algust. See tähendab, et tuntud halbu mustreid karistatakse isegi siis, kui üksikud
eksperdid need maha magavad.

---

## Viitefailid

| Fail | Eesmärk | Millal lugeda |
|---|---|---|
| `experts/humanizer.md` | AI kirjutamise tuvastamise rubriik (24 mustrit) | Iga skoorimisjooks |
| `experts/[domain].md` | Eelvalmistatud ekspertpaneelid levinud domeenidele | Kui domeen sobib |
| `scoring-rubrics/content-quality.md` | Sisu skoorimisrubriik | Sisu skoorimine |
| `scoring-rubrics/strategic-quality.md` | Strateegia skoorimisrubriik | Strateegia skoorimine |
| `scoring-rubrics/conversion-quality.md` | Maandumislehe/reklaami/CTA rubriik | Konversiooni skoorimine |
| `scoring-rubrics/visual-quality.md` | Diagrammi/andmeviz/infograafiku rubriik | Visuaalne skoorimine |
| `scoring-rubrics/evaluation-quality.md` | Kandidaadi/hindamise rubriik | Eval skoorimine |
| `references/patterns.md` | Õpitud tagasilükkamismustrid | Iga skoorimisjooks |
| `references/expert-assembly.md` | Domeeniekspertide näited automaatseks kokkupanekuks | Kui ehitad võõraid paneele |