Jag avslutade nyligen OpenAI:s partnerkurs och tjänade Technical Practitioner-certifikatet. Mycket av läroplanen fokuserar på systemnivå- och go-to-market-ämnen - RAG-arbetsflöden, API-plattformar, modellskillnader, finjustering, anpassade GPT, gardrails och affärsvärderamar. Alla dessa frågor. Men i det här inlägget vill jag dela några av mina "aha" ögonblick och insikter som är tillämpliga på vardagliga användare.De handlar om att gå utöver nybörjarnivå uppmaning, förstå hur systemet faktiskt fungerar, och använda den förståelsen för att få mycket mer konsekventa resultat i vardagligt tänkande och arbete. Det som följer är en destillerad checklista som förvandlar GPT från ett frustrerande spel till ett pålitligt verktyg. När GPT "gett dumber": Kontextfönstret är den verkliga flaskhalsar Varje modell har ett kontextfönster (mätt i För fria nivåer, det fönstret översätter ungefär till några tusen ord. tokens Fönstret innehåller: dina instruktioner, eventuella filer du laddat upp, modellens tidigare svar, konversationshistoriken. När en tråd växer längre eller din uppgift blir komplex börjar modellen släppa detaljer. Den kan ignorera tidigare begränsningar, glömma definitioner eller motsäga saker du har etablerat. What to do instead: 
 
 
 
 Dela upp stora uppgifter i steg (matar information i partier). Sammanfattar "arbetande antaganden" regelbundet och be GPT att bekräfta att det använder dem. För långa projekt, flytta från chatt till ett strukturerat arbetsflöde (mer om det i avsnitt 7. Modeller åldras inte graciöst.System gör. En viktig idé från kursen: . models are products, not living systems Med tiden blir kunskapen naturligtvis obefintlig – inte för att modellen är dålig, utan för att världen fortsätter att röra sig. Det som ständigt förbättras är systemet runt modellen: 
 
 
 
 Nya modeller med olika styrkor Bättre routing och orkestrering verktyg som sök som injicerar färsk information vid löptid Det är därför att välja När jag optimerar för hastighet och iteration under tidstryck byter jag till en snabbare modell (t.ex. GPT-4o). Vilken modell ska användas när Det är inte en nedgradering - det är ett begränsningsmedvetet val. En enkel heuristisk: If latency matters more than brilliance, switch models. If correctness matters more than speed, slow down. Snabbteknik är inte en hack - det är bara bra produktkrav Snabb teknik låter snyggt, men det är i grunden: Din inmatningsstruktur blir modellens tänkande struktur. Sample prompt konstruktion att inkludera, känna dig fri att blanda och matcha där det är tillämpligt: 
 
 
 
 
 
 
 Rollen: Vem ska modellen låtsas vara? Mål: Vilket resultat vill du ha? Begränsningar: vad måste vara sant? vad ska undvikas? Kontext: Vilken bakgrund behövs? Kvalitetsbar: Hur kommer du att bedöma framgång? Utmatningsformat: rubriker, kulor, tabell, kod etc. Om du redan vet vad "bra" ser ut, kan lägga till ett litet exempel hoppa kvalitet dramatiskt. För de flesta verkliga problem är resonemanget viktigare än svaret. Många frågor på jobbet har inte ett enda rätt svar. De har kompromisser. Om du bara ber om en slutsats får du en säker slutsats - ibland med skakig logik bakom. I stället, be om ramen: "Visa mig dina resonemangssteg / beslutsram. Förklara varför du valde detta tillvägagångssätt." Detta ändrar GPT från ett snyggt autocomplete-verktyg till ett : thinking amplifier 
 
 
 
 Du kan snabbt bedöma om antagandena matchar din värld Du kan hitta blinda fläckar du kan iterera på resonemanget - inte bara utgången Noggrannhet: GPT kan vara mycket fel, mycket smidigt GenAI är bra på flytande utgång. Det är inte bra på att berätta för dig hur självsäker den ska vara. Det är därför du ibland får svar som låter polerade, auktoritativa och helt fabricerade. Också: din snabbhet påverkar detta. 
 
 
 Vague prompt → mer kreativitet → högre risk för hallucinationer Precis prompt → smalare sökutrymme → lägre risk Om noggrannhet spelar roll ber jag bokstavligen om kalibrering: 
 
 
 
 "Bara ge hög säkerhet påståenden." "Om du är osäker, märka det uttryckligen." "Berätta för mig hur man kontrollerar varje påstående (källor, kontroller eller experiment)." Det ena skiftet minskar problemet med "tillförlitlig nonsens" mycket. Sökmotorer vs. GPT: de löser olika problem På en hög nivå optimerar sökmotorer och GPT för olika saker. Sökmotorerna gör GPT förlitar sig på (ofta beskrivs som vektor sökning) plus det sammanhang du tillhandahåller, och genererar sedan den mest plausibla fortsättningen. keyword matching + ranking semantic similarity Use a traditional search engine when you need: 
 
 
 
 en särskild webbsida eller dokument Ett befintligt papper Faktiska påståenden med citat Use GPT when you need: 
 
 
 
 
 Sammanfattning eller syntes Jämförelse och tradeoff analys Omskrivning eller omstrukturering scenarier, utkast eller beslutsstöd Ja, GPT Om du är till och med lite miljömedveten, är det som att skära ner en skog bara för att starta en lägerbrand: mer beräkning, mer energi och mer energi. Alltid bättre resultat. kan not De nyare funktionerna är inte "extras" - de förändrar hur du arbetar Chatt är bra för snabba Q&A, men verkligt arbete är iterativt. Canvas: redigera läge i stället för chattläge Canvas är för långformatsskrivning eller kod där du vill revidera upprepade gånger.Du frågar inte - du redigerar. Projekt: sluta förklara samma bakgrund Ett projektutrymme håller filer, sammanhang och konversationer tillsammans så att du inte fortsätter att klistra in samma installation. MCP: GPT börjar fungera som en appplattform Modellkontextprotokollet (MCP) förvandlar GPT till något närmare ett appekosystem – verktyg kan anslutas, arbetsflöden kan automatiseras och old SEO-driven discovery model gets disrupted. Rethink about marketing channels & budgets. Verktygsanvändning & funktionssamtal: från svar till åtgärder Moderna GPT genererar inte bara text – de kan ringa verktyg, köra kod, fråga system och leverera strukturerade utgångar. Det är skillnaden mellan ”hjälp mig att tänka” och ”hjälp mig att utföra”.När du utformar rätt gränssnitt blir modellen en del av ett verkligt arbetsflöde, inte bara en brainstormingpartner. Minnet och instruktionerna: mindre upprepning, mer kontinuitet Persistenta instruktioner och lätt minne betyder att modellen kan behålla preferenser, ton och arbetsförutsättningar över tiden. Används dåligt, kan det också låsa i dåliga antaganden - så det är något att granska och återställa avsiktligt. (Om du arbetar i en produkt handlar det här hela avsnittet mindre om funktioner och mer om ett skifte i hur programvaran utformas.) Den mest underskattade färdigheten: Lär dig att "kalibrera" modellen Människor som får de bästa resultaten behandlar inte GPT som en försäljningsmaskin. Ett praktiskt loop: 
 
 
 
 
 
 Ställ in en kvalitetsbar (vad betyder ”bra”?) Fråga om resonemang (surface assumptions) Stresstest (motargument, kantfall, vad skulle ändra svaret?) Verifiera (källor, data, snabba experiment) Iterate (tighten begränsningar och format) Det är då GPT blir konsekvent användbart - för att du styr processen, inte spelar på en enda uppmaning. Ett enkelt sätt att tänka på modellerna: 
 
 
 
 Chatta → tänka ut högt (utforskning, inramning, ideering) Canvas → forma arbetet (redigera, förfina, iterera) Codex → utföra arbetet (välomfattade koduppgifter, repeterbara åtgärder) Det är också där verktyg som Codex lyser: när uppgiften är tydligt definierad och gränssnittet är utformat kring utförande (särskilt för kod), slutar modellen att vara en chatty assistent och börjar bete sig som ett pålitligt par programmerare. I slutsats Sluta be om bättre svar – börja utforma bättre interaktioner.Inget av detta kräver att du bygger appar eller ringer APIs – det handlar om att lära dig att tänka lite mer som de system du redan använder. Om du har hittat andra tips, arbetsflöden eller små hackar som märkbart förbättrar GPT: s användbarhet i verkligt arbete - inte bara smarta uppmaningar - skulle jag vilja höra dem.

Read My Stories

Det här ljudet är producerat på berättelsens originalspråk!

En praktisk checklista för mer tillförlitliga resultat med GPT

About Author

KOMMENTARER

HÄNG TAGGAR

DENNA ARTIKEL PRESENTERAS I

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps