Bruk av KI som en Byggeassistent
AI refererer til bruk av en LLM (Large Language Model) eksternt for å hjelpe med å planlegge, strukturere og feilsøke Make.com-scenarioer raskere og med færre feil.
AI som en praktisk byggepartner fremfor en nyhet. Målet er hastighet med nøyaktighet: å bruke en LLM for å redusere kognitiv belastning, skjerpe logikken og forhindre svake antakelser i scenariodesign. To hovedbruksområder introduseres:
- Bruke en LLM til å designe og forbedre scenariologikk og prompt-instruksjoner;
- Bruke en LLM til å skrive og feilsøke kode for Make.com-kodemoduler.
Viktig: LLM-en er foreløpig ikke koblet direkte til Make. Den brukes utenfor plattformen under byggeprosessen.
Når man bygger scenarioer, dukker de samme spørsmålene ofte opp: hvordan data skal transformeres, hvordan elementer skal klassifiseres eller rangeres og hvilket format hver modul skal levere. I stedet for å lage regler fra bunnen av, kan en LLM generere strukturert logikk og tydelige instruksjonsblokker.
Et praktisk prompt-mønster er å angi scenarioets formål, spesifisere transformasjonsmålet, kreve en konsis og profesjonell stil, kreve faktabasert output uten oppdiktning, og inkludere en nøkkelinstruksjon om å stille oppklarende spørsmål før det svares.
Uten eksplisitte instruksjoner vil en LLM anta manglende detaljer. I automatisering fører antakelser ofte til feil.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Can you give examples of how to structure prompts for Make.com scenarios?
What are some best practices for using LLMs to debug code modules in Make.com?
How do I handle situations where the LLM makes incorrect assumptions in my scenario design?
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 4.35Bruk av KI som en Byggeassistent
Sveip for å vise menyen
AI refererer til bruk av en LLM (Large Language Model) eksternt for å hjelpe med å planlegge, strukturere og feilsøke Make.com-scenarioer raskere og med færre feil.
AI som en praktisk byggepartner fremfor en nyhet. Målet er hastighet med nøyaktighet: å bruke en LLM for å redusere kognitiv belastning, skjerpe logikken og forhindre svake antakelser i scenariodesign. To hovedbruksområder introduseres:
- Bruke en LLM til å designe og forbedre scenariologikk og prompt-instruksjoner;
- Bruke en LLM til å skrive og feilsøke kode for Make.com-kodemoduler.
Viktig: LLM-en er foreløpig ikke koblet direkte til Make. Den brukes utenfor plattformen under byggeprosessen.
Når man bygger scenarioer, dukker de samme spørsmålene ofte opp: hvordan data skal transformeres, hvordan elementer skal klassifiseres eller rangeres og hvilket format hver modul skal levere. I stedet for å lage regler fra bunnen av, kan en LLM generere strukturert logikk og tydelige instruksjonsblokker.
Et praktisk prompt-mønster er å angi scenarioets formål, spesifisere transformasjonsmålet, kreve en konsis og profesjonell stil, kreve faktabasert output uten oppdiktning, og inkludere en nøkkelinstruksjon om å stille oppklarende spørsmål før det svares.
Uten eksplisitte instruksjoner vil en LLM anta manglende detaljer. I automatisering fører antakelser ofte til feil.
Takk for tilbakemeldingene dine!
