Epias2026Mk3
D 58 completedPipeline State
completedPipeline Metadata
AI Prompt
Catalog Information
EPIAS is a two‑axis maturity framework that helps UX researchers and designers assess their AI adoption level and create personalized growth plans.
Description
EPIAS provides a structured, non‑judgmental framework for UX professionals to evaluate where they stand in AI adoption. It maps users along two axes: craft mastery stages (Explorer, Practitioner, Integrator, Architect, Steward) and AI partnership levels (from Solo to Autonomous). The framework powers a conversational AI companion that guides users through a short reflection survey, places them on both axes, and generates concrete next‑step plans with paired verification practices. Targeted at UX researchers and designers, it addresses the common challenge of integrating AI tools while maintaining evidence integrity and design rationale traceability. By emphasizing depth before breadth, EPIAS encourages responsible, scalable AI collaboration in design workflows.
الوصف
يقدم EPIAS إطاراً منظماً وغير حكمي للمهنيين في مجال تجربة المستخدم لتقييم مكانتهم في اعتماد الذكاء الاصطناعي. يضع المستخدمين على محورين: مراحل إتقان الحرفة (مستكشف، ممارس، متكامل، مهندس، حارس) ومستويات شراكة الذكاء الاصطناعي (من فردي إلى مستقل). يعمل الإطار على تشغيل رفيق محادثة بالذكاء الاصطناعي يوجه المستخدمين عبر مسح انعكاسي قصير، ويضعهم على المحورين، ويولد خطط خطوات عملية مع ممارسات التحقق المقابلة. يستهدف الباحثين والمصممين في تجربة المستخدم، ويحل مشكلة دمج أدوات الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على نزاهة الأدلة وتتبع مبررات التصميم. يركز EPIAS على العمق قبل العرض، مما يشجع على التعاون المسؤول والواسع النطاق مع الذكاء الاصطناعي في سير العمل التصميمي. يضمن الإطار أن كل مستوى شراكة يتضمن عادات تحقق منهجية تتناسب مع درجة الاستقلالية. يميز المشروع بتركيزه على المسؤولية المشتركة والمرونة في اختيار الأدوات، مع توفير دليل واضح للخطوات التالية.
Novelty
8/10Tags
Claude Models
Quality Score
Strengths
- Low average code complexity \u2014 well-structured code
- Good security practices \u2014 no major issues detected
Weaknesses
- No LICENSE file \u2014 legal ambiguity for contributors
- No tests found \u2014 high risk of regressions
- No CI/CD configuration \u2014 manual testing and deployment
Recommendations
- Add a test suite \u2014 start with critical path integration tests
- Set up CI/CD (GitHub Actions recommended) to automate testing and deployment
- Add a linter configuration to enforce code style consistency
- Add a LICENSE file (MIT recommended for open source)
Security & Health
Languages
Frameworks
Concepts (1)
| Category | Name | Description | Confidence | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Provenance: Repobility (https://repobility.com) — every score reproducible from /scan/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| auto_category | Educational | educational | 60% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Embed Badge
Add to your README:
