Help:New filters for edit review/vi

Bộ lọc tuần tra sửa đổi mới cho phép người dùng có thêm nhiều tùy chọn và công cụ, cũng như bộ lọc khi duyệt sửa đổi tại Đặc_biệt:Thay_đổi_gần_đây và Đặc_biệt:Thay_đổi_liên_quan.

Các công cụ này giúp tuần tra viên tập trung việc tuần tra vào các sửa đổi họ nhắm đến và giúp hoạt động của họ hiệu quả hơn. Đồng thời, theo như nghiên cứu, nó cũng sẽ đặc biệt giúp ích cho người dùng mới khi họ cần nhiều sự hỗ trợ từ thành viên khác trong quá trình chỉnh sửa-xem xét sửa đổi.

Hãy đến trang hướng dẫn nhanh để tìm hiểu thêm các cải tiến về giao diện người dùng. Để tìm hiểu cách sử dụng các tính năng nâng cao, hãy tham khảo các trang bên dưới.

Tính năng mới này được ra mắt kể từ tháng 3 năm 2017. "Bộ lọc tuần tra sửa đổi mới" ban đầu không áp dụng cho thiết bị di động.

Tính năng chính

 * Trang này mô tả cách hoạt động của giao diện lọc sửa đổi mới và cách khai thác tối đa hiệu quả các công cụ mới
 * Trang này mô tả cách hoạt động của giao diện lọc sửa đổi mới và cách khai thác tối đa hiệu quả các công cụ mới


 * User-defined Highlighting tools let you use color to emphasize the edits that interest you most. The functions and techniques described on this page will help you to make your Recent Changes results more meaningful.
 * User-defined Highlighting tools let you use color to emphasize the edits that interest you most. The functions and techniques described on this page will help you to make your Recent Changes results more meaningful.


 * "New filters for edit review" introduces two filter groups—Contribution Quality and User Intent—that are powered by machine learning and work differently from other filters. They offer probabilistic predictions about, respectively, whether or not edits are likely to contain problems and whether the user who made them was acting in good faith. Knowing a bit about how these unique tools work will help you use them more effectively.
 * "New filters for edit review" introduces two filter groups—Contribution Quality and User Intent—that are powered by machine learning and work differently from other filters. They offer probabilistic predictions about, respectively, whether or not edits are likely to contain problems and whether the user who made them was acting in good faith. Knowing a bit about how these unique tools work will help you use them more effectively.


 * Save and restore your favorite filters.
 * Save and restore your favorite filters.


 * Filtered results are updated periodically.
 * Filtered results are updated periodically.

Other resources

 * Powerful new search tools help edit patrollers find their targets, blogpost by Joe Matazzoni