KI-Lesbarkeits-Analyzer

Bewerten Sie die Lesbarkeit beliebiger Texte anhand mehrerer etablierter Metriken, darunter Flesch Kincaid, Coleman Liau, Dale-Chall und mehr. Erhalten Sie sofort detaillierte Lesbarkeitswerte, um die Klarheit Ihrer Inhalte zu verbessern und sicherzustellen, dass Texte für Ihre Zielgruppe geeignet sind.

So funktioniert der KI-Flow - KI-Lesbarkeits-Analyzer

Flows

So funktioniert der KI-Flow

Benutzer öffnet den Evaluator.
Der Flow begrüßt den Benutzer mit einer Willkommensnachricht und Anweisungen.
Benutzer gibt Text ein.
Der Benutzer übermittelt den Text, dessen Lesbarkeit er analysieren möchte.
Lesbarkeitsmetriken berechnet.
Der eingegebene Text wird mit mehreren Lesbarkeitsmetriken umfassend analysiert.
Ergebnisse angezeigt.
Die berechneten Lesbarkeitswerte und Erkenntnisse werden dem Benutzer präsentiert.

In diesem Flow verwendete Prompts

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller in diesem Flow verwendeten Prompts, um dessen Funktionalität zu gewährleisten. Prompts sind die Anweisungen, die dem KI-Modell gegeben werden, um Antworten zu generieren oder Aktionen auszuführen. Sie leiten die KI dabei, die Absicht des Benutzers zu verstehen und relevante Ausgaben zu generieren.

Message Widget

Zeigt eine Willkommensnachricht mit Anweisungen für den Lesbarkeits-Evaluator an.

                👋 Willkommen beim Lesbarkeits-Evaluator!
Ich bin hier, um die Lesbarkeit deines Textes anhand verschiedener Metriken zu analysieren, darunter Flesch-Kincaid, Dale-Chall, Flesch, ARI, Coleman-Liau, Gunning Fog, SMOG, Spache und Linsear Write 📊. Gib einfach den Text ein, den du bewerten möchtest, und ich liefere dir detaillierte Einblicke in die Lesbarkeitswerte.

Lass uns starten – füge deinen Text ein, um den Rest kümmere ich mich! ✨📝
            

In diesem Flow verwendete Komponenten

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.

ChatInput

Die Chat Input-Komponente in FlowHunt initiiert Benutzerinteraktionen, indem sie Nachrichten aus dem Playground erfasst. Sie dient als Startpunkt für Flows und ermöglicht die Verarbeitung von Text- und dateibasierten Eingaben im Workflow.

Chat-Öffnungs-Trigger

Die Komponente Chat-Öffnungs-Trigger erkennt, wenn eine Chat-Sitzung beginnt, sodass Workflows sofort reagieren können, sobald ein Nutzer den Chat öffnet. Sie startet Abläufe mit der ersten Chat-Nachricht und ist somit unerlässlich für den Aufbau reaktionsschneller, interaktiver Chatbots.

Nachrichten-Widget

Die Nachrichten-Widget-Komponente zeigt individuelle Nachrichten in Ihrem Workflow an. Ideal, um Nutzer zu begrüßen, Anweisungen zu geben oder wichtige Informationen darzustellen. Sie unterstützt Markdown-Formatierung und kann so eingestellt werden, dass sie pro Sitzung nur einmal erscheint.

Lesbarkeits-Bewertung

Bewerten Sie die Lesbarkeit beliebiger Texte in Ihrem Workflow mit der Lesbarkeits-Bewertungskomponente. Analysieren Sie Eingaben sofort mit etablierten Metriken wie Flesch Kincaid, Dale Chall und mehr, um sicherzustellen, dass Ihr Inhalt dem gewünschten Leselevel entspricht. Perfekt für Content-Ersteller, Lehrkräfte und alle, die klare Kommunikation anstreben.

Chat-Ausgabe

Entdecken Sie die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt – finalisieren Sie Chatbot-Antworten mit flexiblen, mehrteiligen Ausgaben. Unverzichtbar für nahtlose Flow-Abschlüsse und die Erstellung fortschrittlicher, interaktiver KI-Chatbots.

Flow-Beschreibung

Zweck und Vorteile

Lesbarkeits-Evaluator Arbeitsablauf

Dieser Workflow mit dem Titel „Lesbarkeits-Evaluator aus Text“ wurde entwickelt, um Nutzern die einfache Bewertung der Lesbarkeit beliebiger Texte anhand einer Vielzahl etablierter Metriken zu ermöglichen. Durch die Automatisierung des Bewertungsprozesses können Benutzer wie Autoren, Lehrkräfte, Redakteure und Content-Ersteller schnell Rückmeldungen zur Komplexität und Zugänglichkeit ihrer Texte erhalten – ein wichtiger Aspekt für die Skalierung der Qualitätskontrolle von Inhalten und die Sicherstellung, dass Materialien für die Zielgruppe geeignet sind.

So funktioniert der Workflow

1. Begrüßung & Einführung

Wenn ein Benutzer die Chat-Oberfläche öffnet:

  • Der Chat Opened Trigger wird aktiviert und sendet ein Signal an das Message Widget.
  • Das Message Widget zeigt eine freundliche Willkommensnachricht an und leitet den Benutzer an, seinen Text zur Analyse einzufügen.
  • Diese Willkommensnachricht wird dem Benutzer dann über einen Chat Output-Knoten angezeigt.

Beispiel Willkommensnachricht:

👋 Willkommen beim Lesbarkeits-Evaluator!
Ich bin hier, um die Lesbarkeit deines Textes anhand verschiedener Metriken zu analysieren, darunter Flesch-Kincaid, Dale-Chall, Flesch, ARI, Coleman-Liau, Gunning Fog, SMOG, Spache und Linsear Write 📊.
Gib einfach den Text ein, den du bewerten möchtest, und ich liefere dir detaillierte Einblicke in die Lesbarkeitswerte.

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2. Texteingabe durch den Benutzer

  • Der Benutzer gibt seinen Text in das Chat Input-Feld ein oder fügt ihn ein.
  • Der eingegebene Text wird an den Readability Evaluator-Knoten gesendet.

3. Lesbarkeitsanalyse

  • Der Readability Evaluator verarbeitet den übermittelten Text.
  • Es werden verschiedene Lesbarkeitsmetriken berechnet:
    • Flesch Kincaid Grade Level
    • Flesch Reading Ease
    • Dale-Chall Readability
    • Automated Readability Index (ARI)
    • Coleman-Liau Index
    • Gunning Fog Index
    • SMOG Index
    • Spache Readability
    • Linsear Write Formula
    • Zusätzliche Statistiken (wie Wort- und Satzanzahl)

4. Anzeige der Ergebnisse

  • Die Ergebnisse werden als lesbare Nachricht formatiert.
  • Die Nachricht wird dem Benutzer über einen weiteren Chat Output-Knoten bereitgestellt, der eine klare Zusammenfassung aller Lesbarkeitswerte und Statistiken liefert.

Übersichtstabelle der Workflow-Schritte

SchrittKnoten/KomponenteZweck
1. Chat geöffnetChatOpenedTriggerErkennt, wann der Benutzer den Chat öffnet
2. BegrüßungMessageWidget → ChatOutputBegrüßt den Benutzer und gibt Anweisungen
3. TexteingabeChatInputErhält den Text des Benutzers zur Analyse
4. AuswertungReadabilityEvaluatorBerechnet mehrere Lesbarkeitsmetriken
5. ErgebnisseChatOutputZeigt den formatierten Lesbarkeitsbericht an

Warum dieser Workflow nützlich ist

  • Skalierbarkeit: Automatisiert die Bewertung der Lesbarkeit und ermöglicht so die effiziente Analyse großer Textmengen oder mehrerer Dokumente.
  • Konsistenz: Stellt eine standardisierte Bewertung anhand anerkannter Metriken sicher.
  • Zugänglichkeit: Bietet sofortiges, leicht verständliches Feedback – ideal auch für nicht-technische Nutzer.
  • Qualitätskontrolle: Unterstützt Autoren und Redakteure dabei, Inhalte für bestimmte Lesestufen oder Zielgruppen zu optimieren.
  • Bildung: Hilft Schülern und Lehrern, die Komplexität ihrer Texte zu verstehen und Fortschritte zu verfolgen.

Typische Anwendungsfälle

  • Content-Autoren/Redakteure: Schnell prüfen, ob Artikel, Blogs oder Berichte die gewünschten Lesbarkeitsziele erreichen.
  • Lehrkräfte: Schüleraufsätze hinsichtlich passender Schwierigkeitsgrade bewerten.
  • Verlage: Sicherstellen, dass Manuskripte für die Zielgruppen zugänglich sind.
  • Unternehmen: Kundenorientierte Dokumentationen auf Verständlichkeit prüfen.

Durch die Vereinfachung des Lesbarkeits-Checks spart dieser Flow Zeit, reduziert manuellen Aufwand und verbessert die Gesamtqualität sowie Zugänglichkeit schriftlicher Materialien.

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