Einsatz von KI als Build-Copilot
KI bezeichnet die externe Nutzung eines LLM (Large Language Model), um Make.com-Szenarien schneller und mit weniger Fehlern zu planen, zu strukturieren und zu debuggen.
KI als praktischer Entwicklungspartner statt als Neuheit. Ziel ist Geschwindigkeit bei gleichzeitiger Genauigkeit: Ein LLM wird eingesetzt, um die kognitive Belastung zu reduzieren, die Logik zu optimieren und schwache Annahmen im Szenariodesign zu vermeiden. Zwei zentrale Anwendungsbereiche werden vorgestellt:
- Einsatz eines LLM zur Gestaltung und Verfeinerung von Szenariologik und Prompt-Anweisungen;
- Einsatz eines LLM zum Schreiben und Debuggen von Code für Make.com-Code-Module.
Wichtig: Das LLM ist noch nicht in Make integriert. Es wird außerhalb der Plattform während des Entwicklungsprozesses verwendet.
Beim Erstellen von Szenarien treten immer wieder dieselben Fragen auf: wie Daten transformiert werden sollen, wie Elemente klassifiziert oder bewertet werden und welches Format jedes Modul ausgeben soll. Anstatt Regeln von Grund auf neu zu erstellen, kann ein LLM strukturierte Logik und klare Anweisungsblöcke generieren.
Ein praxisnahes Prompt-Muster besteht darin, den Zweck des Szenarios zu benennen, das Transformationsziel zu spezifizieren, einen prägnanten und professionellen Stil zu verlangen, sachliche Ausgaben ohne Erfindungen zu fordern und eine zentrale Anweisung einzubauen, vor der Antwort Rückfragen zu stellen.
Ohne explizite Anweisung nimmt ein LLM fehlende Details an. In der Automatisierung führen Annahmen häufig zu Fehlern.
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- Einsatz eines LLM zum Schreiben und Debuggen von Code für Make.com-Code-Module.
Wichtig: Das LLM ist noch nicht in Make integriert. Es wird außerhalb der Plattform während des Entwicklungsprozesses verwendet.
Beim Erstellen von Szenarien treten immer wieder dieselben Fragen auf: wie Daten transformiert werden sollen, wie Elemente klassifiziert oder bewertet werden und welches Format jedes Modul ausgeben soll. Anstatt Regeln von Grund auf neu zu erstellen, kann ein LLM strukturierte Logik und klare Anweisungsblöcke generieren.
Ein praxisnahes Prompt-Muster besteht darin, den Zweck des Szenarios zu benennen, das Transformationsziel zu spezifizieren, einen prägnanten und professionellen Stil zu verlangen, sachliche Ausgaben ohne Erfindungen zu fordern und eine zentrale Anweisung einzubauen, vor der Antwort Rückfragen zu stellen.
Ohne explizite Anweisung nimmt ein LLM fehlende Details an. In der Automatisierung führen Annahmen häufig zu Fehlern.
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