A két kedvenc ChatGPT Plus beépülő modulom és a figyelemreméltó dolgok, amiket tehetek velük

A napi feladatokhoz két plugin kiemelkedik, de van egy bökkenő: nem futhatnak egyszerre. Ezért körültekintően válassza ki szerszámát.

Amikor ma reggel megnéztem, a ChatGPT Plus beépülő modulok áruházában 119 oldalnyi bővítmény volt. Oldalanként nyolc pluginnal 952 bővítményt kapunk. Nyilvánvaló, hogy az emberek sokféleképpen kiterjesztették a ChatGPT-t.

Vannak gubancok persze. Például, bár 952 plugin van, egyszerre csak hármat használhat. Ha különböző bővítményeket szeretne használni, új munkamenetet kell indítania, és új készletet kell választania. Ezen túlmenően, ha az OpenAI saját mega-bővítményét, az Advanced Data Analysis-t szeretné használni, nem futtathatja azt a többi beépülő modullal sem.

Itt a ZDNET-en sok beépülő modult megvizsgáltunk. A ChatGPT kiterjesztése című témakörben mélyen beleástam néhányat: Az AI chatbot beépülő modulok valóban megváltoztathatják a játékot? Steven Vaughan-Nichols pedig összefoglalta kedvenc bővítményeit.

De nem azért néztem a bővítményeket, hogy csak írjak róluk. Elkezdtem integrálni a ChatGPT-t és a beépülő modulokat a szokásos termelékenységi folyamatomba. És itt van, ami érdekes. A napi munkához pontosan két bővítményre van szükségem. Egyszerűen nem éreztem kényszerítő igényt arra, hogy a többit használjam.

Sajnos ezt a két bővítményt nem tudom egyszerre futtatni.

A két kedvencem

Eddig a leghasznosabb és legmegbízhatóbb plugin, amit találtam, a ChatGPT saját Advanced Data Analysis bővítménye volt. Ez a bővítmény adatfájlokat olvas, elemzéseket végez, diagramokat generál, és még képelemzést is végezhet. (Bár nem erre használtam.)

Az Advanced Data Analysis funkciót a Beállítások párbeszédpanelen kapcsolhatja be. A béta funkciók alatt találja meg. Ne essen azonban kétségbe: a Speciális adatelemzést korábban Code Interpreternek hívták. A múlt hónapban átnevezték.

A második nagy értékű bővítmény, amit használok, a WebPilot. Ez lehetővé teszi, hogy a ChatGPT hozzáférjen az internethez. Korábban a MixerBox WebSearchG-t használtam ugyanerre, de azt tapasztaltam, hogy gyakrabban nem sikerült. Eddig a WebPilot nem hagyott cserben.

Vannak azonban korlátok. A WebPilot például nem tud sokat kezdeni az átfogó Amazon-keresésekkel. Ennek az az oka, hogy bár képes meglátogatni a weboldalakat, és tartalmat kinyerni onnan, nem képes az oldal dinamikus elemeivel, például legördülő menükkel, szűrőkkel vagy keresősávokkal kölcsönhatásba lépni.

Ezzel a két beépülő modullal átfogó adatelemzést végezhetek, és a ChatGPT aktuális adatokat kaphat az internetről. Egyszerűen nem tudom megtenni mindkettőt ugyanabban a munkamenetben, ami azt jelenti, hogy időnként ugrálni kell, hogy megtaláljam, amit akarok.

A határokon belül dolgozzon

Határozottan megvannak a határai annak, amit ezek a beépülő modulok tehetnek. A WebPilot nagyszerűen képes egyetlen oldalnyi információ begyűjtésére. Néha, mint a Yelp-kísérletemben, több oldalt is képes beolvasni. De hajlamos leesni, ha több lekérdezést kell végrehajtania.

Ez sajnálatos, mert számos webes vizsgálat elvégzése, majd ezeknek az eredményeknek az elemzése sok termelékenységnövekedést eredményezhet. Vegyünk egy friss példát. PC-t építek az AMD Ryzen 5 5600X processzorral. Ezt a processzort kifejezetten azért választottuk, mert egy olyan szoftverhez ajánlott, amelyet futtatni szeretnék. Olyan alaplapot szeretnék, amelyik képes befogadni a processzort. Megpróbáltam elérni, hogy a ChatGPT Plus a WebPilot segítségével átfogóan átvizsgálja az Amazon kínálatát és véleményét. Valahogy nem.

Az én felszólításom:

Használja a WebPilotot. Minden árkategóriában keressen tíz PC-alaplapot, amely támogatja a Ryzen 5 5600X processzort az AM4 foglalat használatával. Minden termékhez mellékelje a csillagos értékeléseket és egy linket. Megjelenítés táblázatként.

Kaptam egy listát, persze. Nem minden alaplap tudta támogatni az AMD Ryzent (egy vagy kettő Intel platform volt). Csillaggal értékelt, de a megadott URL-ek nem a termékek Amazonon található oldalaira vonatkoztak, hanem az Amazon főoldalára.

Ennek egy része természetesen a web természetéből fakad. Minden oldal másképp van kódolva. Egyes cégek mindent megtesznek az oldalkaparás elhomályosítása érdekében. Másokat csak nehéz megragadni a tervezési módjuk miatt, anélkül, hogy a webfejlesztők aktívan blokkolnák őket.

Ezenkívül a mesterséges intelligencia nem szereti a mesterlistát, és az eredményeket egyszerre bemutatni. Szeret választ adni, megvárni, amíg megveregetik a fejét, majd továbblép a következő válaszra. Ilyen módon a ChatGPT olyan, mint egy kiskutya.

A siker kulcsa a határokon belüli munka. Például kiválaszthatok egy csomó érdekesnek tűnő alaplapot, majd mindegyiket továbbíthatom a ChatGPT-nek a WebPilot segítségével, és kérhetek véleményelemzést a felhasználói véleményekről - amint megtalálom az adott termékhez tartozó véleményezési linket.

Például azt szerettem volna tudni, hogy az általam érdekelt táblák egyikén van-e zajprobléma. Meg kellett adnom egy sor kérdést, mielőtt néhány működőképes választ kaptam:

Van-e a felhasználóknak panasza a termék zajára vonatkozóan: {insert URL link here}

Ez általános vitát eredményezett a felhasználói panaszokról, de a zajról nem.

Keressen az interneten az alaplap és a zajproblémák után

Ezzel egyetlen felhasználói fórumon panaszkodtak egy műszaki webhely zajáról.

Egyéb jelentés?

Ez hozott egy jelentést a zajproblémákról a YouTube-ról, a Redditről és egy PC-készítő tech webhelyről. Így lehetőség van a szükséges információk megszerzésére. Csak dolgozni kell rajta.

Speciális adatelemzés

A második beépülő modul a ChatGPT saját speciális adatelemzése. Ez rendkívül hatékony, de a 2021. november előtti adatkészletre korlátozódik… hacsak…

A trükk az, hogy a ChatGPT Plus az Advanced Data Analysis funkcióval lehetővé teszi adatfájlok feltöltését. Ennek megfelelően frissítheti a 2021-es határnapnál újabb adatokat.

Ebben a cikkben sok diagram- és táblázatelemzést mutattam be az Advanced Data Analysis segítségével. De az a hely, ahol a saját adataid feltöltése hihetetlenül hatékonynak bizonyult, az volt, amikor a kódom eltávolításakor hangulatelemzést végeztem egy 22 797 rekordból álló adatbázison. Nem volt időm kódot írni a keresztindexelési elemzéshez, de a ChatGPT percek alatt elvégezte helyettem.

Nemrég használtam egy másik adatkészlettel. Létezik egy szolgáltatás az újságíróknak, ahol kérdéseket tehet fel, majd a PR-szakemberek és a magukat és cégeiket népszerűsítő érdeklődők válaszolhatnak.

Ez egy nagyszerű forrás arra, hogy betekintést nyerjen azoktól az emberektől, akik aktívan részt vesznek a kutatásban. Hátránya, hogy óriási a jel-zaj arány. Sok-sok ember választ ad, amelyek gyakran nem kapcsolódnak ahhoz, amit kutatok, és gyakran az emberek nem felelnek meg a kutatásomba való felvételem kritériumainak.

Egy adott projekt pályáinak átvizsgálása napokig is eltarthat. Megpróbáltam letölteni és betáplálni az Advanced Data Analysis teljes válaszkészletét, de ez nem tetszett neki. De amikor elvégeztem néhány előkészítő munkát, és minden hangmagasságot rekordmá alakítottam egy Excel adatbázisban (ehhez egy kis programozást használtam), akkor az Advanced Data Analysis képes volt megérteni az információkat.

Nem akartam, hogy a ChatGPT végezzen kutatást vagy elemzést, de képes volt elkülöníteni azokat a beadványokat, amelyek egy vezető nevét és beosztását tartalmazták. Feltettem néhány kulcsfontosságú kérdést, amelyek segítenek megjelölni egy bejegyzést, hogy valaki olyan személytől származik, aki valóban elolvasta az utasításokat. Amikor megkértem a ChatGPT-t, hogy elemezze ezeket a bejegyzéseket ezekhez a tesztekhez, képes volt bemutatni nekem egy sor megfelelő jelölt pályát.

Nem adom meg ezeket a felszólításokat, mert teljesen egyediek voltak az adott projektben. De a lényeg az, hogy elvégeztem néhány alapvető munkát az Advanced Data Analysis előkészítése érdekében, majd elvégeztem egy csomó elemzést. Általában három-négy napba telik, amíg végigmegyek a több száz előadáson, és kiszűröm a működőképes adatokat. Ezúttal körülbelül fél napig tartott.

Ez óriási termelékenység-megtakarítást jelent.

A siker kulcsa a ChatGPT-értesítésekkel

Természetesen a ChatGPT-nek vannak korlátai, amelyek közül nem utolsósorban az, hogy a mesterséges intelligencia nem mindig azt csinál, amit akarsz, és kitalál dolgokat. A ChatGPT azonban óriási időt takaríthat meg, ha óvatosan delegál.

Figyeld meg ezt a szót: delegált. Ha igeként használjuk, a Webster's a „delegate”-t úgy határozza meg, mint „másikra bízni”. Ha Ön menedzser, a delegálási képesség a munka fontos része. De a delegálás nem csak a beosztottak ugatása. A delegálás megbízás, igen. De a munkaterméket is irányítja és ellenőrzi.

Így kell megtanulnia dolgozni a ChatGPT-vel. Ne tekintsd számítógépes programnak. Tekints rá úgy, mint egy olyan személyre, akire munkát osztasz ki. Túl bonyolult ez a feladat? Túl homályos ez a feladat? Van mód arra, hogy az illető sikeres legyen ezzel a feladattal, vagy kudarcra állítja be?

Mindannyian ismerjük ezeket a munkahelyi forgatókönyveket, ezért ezek olyan dolgok, amelyeket alkalmazhat a mesterséges intelligencia ösztönzésére irányuló munkája során.

Ha az, amit a mesterséges intelligencia számára adsz, összezavarja, találd ki, hogyan tisztázhatod. Ha az AI-nak adott mennyiség túl sok ahhoz, hogy működjön, találja ki, hogyan bonthatja szakaszokra a projektet.

Ezenkívül ne korlátozza magát egyetlen eszközre. Ha Ön menedzser, lehet, hogy van egy alkalmazottja, aki kiválóan kommunikál az emberekkel. Lehet, hogy van egy másik, aki nagyszerűen javítja a dolgokat, és egy másik, akinek nagyszerű matematikai készségei vannak. Előfordulhat, hogy kezdetben a projekt egyik fázisát az egyik dolgozóhoz rendeli, majd a szükséges készségek változásával áthelyezheti egy másikhoz.

Ezt tettem a PR pitch projektemmel. A válaszok vesszővel elválasztott értéksorokba történő elemzése egyszerű volt a programozóm szövegszerkesztője számára. Csak néhány keresési és cserés műveletet végeztem. Ezután megnyitottam a dokumentumot Excelben, hogy megnézzem, az volt-e az, amit gondoltam, hogy létrehoztam. Csak az adatok megerősítése után vittem be azokat a ChatGPT-be és az Advanced Data Analysisbe.

Tehát mi a kulcsa a ChatGPT sikerének, különösen ezzel a két beépülő modullal? Tanulja meg lebontani a projektet, hogy a beépülő modulok megértsék, majd az összes rendelkezésére álló eszköz segítségével elérje az eredményeket.

Ha így tesz, valószínűleg azt fogja tapasztalni, hogy a ChatGPT mérhető termelékenységnövekedést biztosít egyes projektjei számára.

Ó, és ez az utolsó javaslatom: Ne feledje, hogy nem minden projektet adhat az AI-nak. Vidd el a nyereményeket, ahol szükséges, és használj más eszközöket a mesterséges intelligencia számára nem megfelelő feladatok elvégzésére.

Sok szerencsét. Sokáig élni és boldogulni. Az Erő legyen veled.

A közösségi médiában nyomon követheti a projektekkel kapcsolatos napi híreket. Feltétlenül iratkozzon fel a heti frissített hírlevelemre a Substack oldalon, és kövessen engem a Twitteren a @DavidGewirtz címen, a Facebookon a Facebook.com/DavidGewirtz címen, az Instagramon az Instagram.com/DavidGewirtz címen és a YouTube-on a YouTube.com/DavidGewirtzTV címen.