AI projektu apguve: Noderīgi padomi „Claude” un „ChatGPT Plus” lietotājiem. Jaunākās nozares tendences
Publicēts 2026. gada 9. novembris
Pirms nāks brīvdienas, veltiet mirkli, lai iesūktu sev šos kritiski svarīgos atjauninājumus par AI darba plūsmu optimizēšanu un jaunākajām ģeneratīvās tehnoloģiju attīstības tendencēm. Šie ieteikumi ir paredzēti, lai palīdzētu jums uzlabot pašreizējās procesus un saglabātu priekšrocību straujajās nozares izmaiņās.
Galvenie secinājumi
- Standartizējiet projektu norādījumus: Piecu konkrētu noteikumu iekļaušana „ChatGPT” un „Claude” projektos novērš izplatītas kļūdas, piemēram, halucinācijas, žargonu un nevajadzīgu komplimentēšanu.
- Automatizējiet ar uzticēšanos: AI aģentu izveide prasa „Playbook” metodi, lai nodrošinātu rezultātu ticamību bez pastāvīgas cilvēka uzraudzības.
- „Gemini” jaunās iespējas: „Google” ir paplašinājusi „Gemini” funkcijas, iekļaujot tiešu failu izveidi, rediģēšanu un PDF atbalstu gan tīmekļa, gan mobilajās platformās.
- Uzlaboti AI modeļi: „Gemini 4 Carbon” palaišana ir vērsta uz sarežģītām inženiertehniskām un kibernetiskās drošības uzdevumiem, izmantojot uzlabotas spriešanas un drošības funkcijas.
- Apvienota izstrādātāju ekosistēma: „Google” ievieš „Connected Apps Platform”, lai vienkāršotu integrācijas starp „Search”, „Gemini” un trešo pušu pakalpojumiem.
„ChatGPT” un „Claude” projektu optimizēšana
Projekti „ChatGPT” un „Claude” ļauj lietotājiem saglabāt konkrētus norādījumus, kas tiek piemēroti katram sarunai šajā projektā. Izplatīta lietotāju kļūda ir atstāt norādījumu lauku tukšu vai sniegt tikai vienu rindu konteksta par savu uzņēmumu. Šī pārredzamība bieži noved pie neapmierinošiem AI rezultātiem, jo modelim trūkst skaidru robežu. Pievienojot labi izvēlētus noteikumus, jūs varat novērst šīs problēmas pirms to rašanās.
Lai uzlabotu AI ģenerētā satura kvalitāti, ielīmējiet sekojošos piecus noteikumus savos projektu norādījumos un pielāgojiet tos pēc vajadzības:
- „Ja esi nesapratis, kā rīkoties, vai ja mans pieprasījums ir nepilnīgs, uzdod man jautājumus pirms sāc.” Šī noteikuma ieviešana ievērojami samazina pārliecinātu, bet nepareizu atbilžu biežumu, liekot AI vispirms precizēt informāciju.
- „Visam, kas ir paredzēts klientiem, izmanto vienkāršu, ikdienas valodu un paskaidro jebkuru žargonu.” Tas nodrošina, ka melnraksti ir saprotami klientiem, kuri var neizprast nozares specifisko terminoloģiju.
- „Ja kaut ko nezini vai nevari pārbaudīt, tā arī teici. Nekad izgudro statistiku, avotus vai citātos.” Šī ierobežojuma dēļ lietotājiem ir vieglāk noteikt, kuras rezultāta daļas prasa faktogrāfisku pārbaudi, novēršot izdomātu informācijas izplatīšanu.
- „Pārbaudi šī projekta failus pirms atbildēšanas un pastāsti man, kuru no tiem izmantoji.” Tas nodrošina, ka atbildes balstās uz jūsu konkrētajiem materiāliem, nevis paļaujas uz vispārīgiem ieteikumiem vai ārējām zināšanu bāzēm.
- „Esi tiešs. Ja manai idejai vai melnrakstam ir vājās vietas, norādi uz tām, nevis tikai piekrīti man.” AI modeļi tendēti būt pārāk paklausīgi; šis noteikums mudina AI sniegt kritisku otro viedokli, nevis vienkārši validēt jūsu ievadi.
Kad šie noteikumi ir izveidoti, katrs jauns čats šajā Projektā automātiski tiem atbilst. Tas ļauj iestatīt parametrus vienreiz un izvairīties no atkārtotas promptu rakstīšanas. Tie, kas vēlas padziļināt savas zināšanas, var apgūt ekspertu dalītās iestatījumu stratēģijas pieprasījuma dziļiepazīšanās sesijās, kas pieejamas caur AI Business Society.
Darba plūsmu automatizācija bez pastāvīgas uzraudzības
Lai gan promptu apguve ir būtiska, darba plūsmu izveide, kas ietaupa ievērojamu laiku, joprojām ir izaicinājums daudziem. Galvenais šķērslis autonomam AI nav tehnoloģija, bet gan uzticība. Rachel Woods, AI operāciju stratēge un AI Operator Bootcamp dibinātāja, demonstrē, kā ļaut AI veikt pilnu darba dienu fonā, kamēr viņa nodarbojas ar citām aktivitātēm, piemēram, rīta pastaigu.
Lai sasniegtu šo automatizācijas līmeni, Woods izmanto vairākas galvenās stratēģijas:
- Playbook metode: Šī pieeja ietver vienkārša skices izveidi, kas pārvērš neformalizētu darbu procesā, ko AI var sekot. Tā palīdz izvairīties no izplatītām mērogāšanas kļūdām, kas bieži apstādina sākotnējos automatizācijas mēģinājumus.
- CRAFT rāmjs: Šis atkārtojamais cikls ļauj lietotājiem ātri palaist darbspējīgu aģenta versiju un pakāpeniski izslēgties no pārskatīšanas procesa. Tas uzsver nepieciešamību sniegt konkrētu veida atsauksmes, ko lielākā daļa lietotāju ignorē.
- Playbook glabāšana ārpus AI rīkiem: Glabājot playbook ārpus AI rīkiem, tiek nodrošināta neatkarība no platformām un atvieglota komandas sadarbība procesu uzlabošanā.
- AI vidējā vadība: Sakārtojot playbook, viens AI aģents var koordinēt citu darbu. Woods savieno šos aģentus dažādi atkarībā no tā, vai viņa strādā pati, vai komandas sastāvā.
Profesionāļi, kas vēlas sazināties ar līdzīgi domājošiem kolēģiem, kuri saprot AI automatizāciju, var apmeklēt AI Business World, kas notiks 2.–3. aprīlī Anaheimā, kur galdu diskusijas un tikšanās veicina tīklošanos.
Jaunākās nozares ziņas: Google Gemini atjauninājumi
Google nesen ir ieviesis vairākus būtiskus atjauninājumus savā Gemini ekosistēmā, uzlabojot gan lietotāju iespējas, gan izstrādātāju infrastruktūru.
Iebūvēta failu izveide un rediģēšana Google ir ieviesis jaunas funkcijas Gemini lietotnē, kas ļauj lietotājiem ģenerēt, priekšskatīt un modificēt dokumentus, PDF, prezentācijas, tabulas un kodu tieši lietotnē. Šis atjauninājums apvieno manuālo rediģēšanu un AI palīdzību vienā darba vidē. Tagad lietotāji var izcelt konkrētu saturu, pieprasīt izmaiņas un strādāt ar ģenerētajiem failiem, nepārslēdzoties uz citām lietotnēm. PDF rediģēšana ir atbalstīta gan tīmekļa, gan mobilajās platformās, bet citi failu formāti pašlaik ir pieejami tikai tīmekļa versijā. Šīs funkcijas ir pieejamas visā pasaulē atbalstītajās Gemini valodās, ļaujot profesionāļiem izveidot un pilnveidot saturu vienā AI darba plūsmā.
Gemini 4 Carbon palaišana
Google ir prezentējis Gemini 4 Carbon – jaunāko savas robežas AI modeli, kas paredzēts sarežģītai inženierijas darbībai, kibernetiskajai drošībai un ilgstošām autonomajām darba plūsmām. Balstoties uz Gemini 4 Argon, Carbon piedāvā uzlabojumus neaizsargātību noteikšanā, programmatūras novēršanā, kodēšanas veiktspējā un multimodālajā spriešanā. Tāpat modelī ieviestas stingrākas aizsardzības pret prompt injection (uzdevumu iespraukšanu) un nepārbaudītiem rezultātiem. Modelis demonstrē lielāku konsekventību, veicot daudzsoloņu uzdevumus un reaģējot uz neskaidriem norādījumiem. Piekļuve sākotnēji tiek sniegta izvēlētiem kibernetiskās drošības speciālistiem, pirms tā tiks paplašināta izstrādātājiem, uzņēmumiem un patērētājiem, nostiprinot Carbon pozīcijas prasīgajās uzņēmējdarbības aplikācijās.
Vienota savienoto lietotņu platforma
Google ir palaidis Connected Apps Platform (Savienoto lietotņu platformas) izstrādātāju priekšskatījumu, ļaujot uzņēmumiem un lietotņu izstrādātājiem integrēt savus pakalpojumus Google Search un Gemini vidē caur vienu pārvaldības sistēmu. Platforma ietver centralizētu testēšanu, izvietošanu, veiktspējas monitoringu un zīmola identitātes kontroli. Tas rada jaunus iespējus uzņēmumiem tieši sasniegt lietotājus AI balstītās meklēšanas un asistentu pieredzēs. Google arī paplašina savu vairāk nekā 50 integrāciju ekosistēmu, iekļaujot jaunus partnerus no radošo rīku, finanšu pakalpojumu, fitnesa un labsajūtas jomām. Izplatīšana pakāpeniski tiks paplašināta uz papildu izstrādātājiem un tirgiem.