Zwölf unsortierte Stichpunkte.
Drei davon doppelt.
Zwei eigentlich Fragen.
Einer nur „später prüfen“.
Daraus eine brauchbare Checkliste zu machen ist keine spektakuläre KI-Anwendung. Genau deshalb ist sie ziemlich praktisch.
Für eine Packliste braucht niemand künstliche Intelligenz.
Man braucht allerdings auch keine besondere Freude daran, zum sechsten Mal selbst Zahnbürste, Ladekabel, Medikamente, Kopfhörer und Regenjacke aufzuschreiben.
Manche Automatisierung darf ruhig langweilig sein.
Ich lasse einen Text manchmal lieber kritisieren als umschreiben.
„Wo ist die Argumentation unklar?“, „Was wiederholt sich?“, „Welche Aussage ist nicht belegt?“
Dann bleibt es noch mein Text. Ich bekomme nur einen ziemlich geduldigen ersten Leser dazu.
Version_final.docx.
Version_final_neu.docx.
Version_final_neu2_wirklich.docx.
Zwei Texte vergleichen und sich nur die inhaltlichen Unterschiede herausziehen lassen ist keine glamouröse KI-Anwendung.
Dafür löst sie ein sehr reales Problem moderner Dateinamen.
Beim Lernen finde ich es nützlich, aus meinen eigenen Notizen Fragen machen zu lassen.
Erklärung lesen fühlt sich schnell so an, als hätte man das Thema verstanden.
Eine konkrete Frage beantworten zu müssen zeigt deutlich schneller, welcher Teil nur vertraut aussah.
Vor einem Beratungsgespräch, einer Wohnungsbesichtigung oder einem neuen Vertrag kann ChatGPT ganz brauchbar sein für die Frage:
„Was sollte ich hier eigentlich noch fragen?“
Die Antworten muss weiterhin die echte Gegenstelle liefern.
Aber eine vergessene Frage lässt sich vorher deutlich leichter ergänzen als auf dem Heimweg.
Eine Funktion implementieren ist die eine Hälfte.
Danach kommen die Fälle, an die beim ersten Entwurf niemand gedacht hat: leere Eingabe, doppelter Klick, kaputte Verbindung, seltsames Datum.
Für solche Edge-Case-Listen ist ChatGPT manchmal weniger Programmierer als erstaunlich ausdauernder QA-Kollege.
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