Usando IA como Copiloto de Construção
IA refere-se ao uso de um LLM (Large Language Model) externamente para ajudar a planejar, estruturar e depurar cenários no Make.com de forma mais rápida e com menos erros.
IA como parceira prática de construção, em vez de novidade. O objetivo é velocidade com precisão: utilizar um LLM para reduzir a carga cognitiva, aprimorar a lógica e evitar que suposições frágeis sejam incorporadas ao design do cenário. Dois usos principais são apresentados:
- Utilizar um LLM para projetar e refinar a lógica do cenário e instruções de prompt;
- Utilizar um LLM para escrever e depurar código para módulos de código do Make.com.
Importante: o LLM ainda não está integrado ao Make. Ele é utilizado fora da plataforma durante o processo de construção.
Ao construir cenários, as mesmas perguntas surgem repetidamente: como os dados devem ser transformados, como os itens devem ser classificados ou ranqueados e qual formato cada módulo deve gerar. Em vez de criar regras do zero, um LLM pode gerar lógica estruturada e blocos de instrução claros.
Um padrão prático de prompt é declarar o objetivo do cenário, especificar a meta de transformação, exigir um estilo conciso e profissional, exigir saída factual sem invenção e incluir uma instrução-chave para solicitar perguntas de esclarecimento antes de responder.
Sem instruções explícitas, um LLM irá presumir detalhes ausentes. Em automação, suposições frequentemente se tornam bugs.
Obrigado pelo seu feedback!
Pergunte à IA
Pergunte à IA
Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo
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?
Incrível!
Completion taxa melhorada para 4.35Usando IA como Copiloto de Construção
Deslize para mostrar o menu
IA refere-se ao uso de um LLM (Large Language Model) externamente para ajudar a planejar, estruturar e depurar cenários no Make.com de forma mais rápida e com menos erros.
IA como parceira prática de construção, em vez de novidade. O objetivo é velocidade com precisão: utilizar um LLM para reduzir a carga cognitiva, aprimorar a lógica e evitar que suposições frágeis sejam incorporadas ao design do cenário. Dois usos principais são apresentados:
- Utilizar um LLM para projetar e refinar a lógica do cenário e instruções de prompt;
- Utilizar um LLM para escrever e depurar código para módulos de código do Make.com.
Importante: o LLM ainda não está integrado ao Make. Ele é utilizado fora da plataforma durante o processo de construção.
Ao construir cenários, as mesmas perguntas surgem repetidamente: como os dados devem ser transformados, como os itens devem ser classificados ou ranqueados e qual formato cada módulo deve gerar. Em vez de criar regras do zero, um LLM pode gerar lógica estruturada e blocos de instrução claros.
Um padrão prático de prompt é declarar o objetivo do cenário, especificar a meta de transformação, exigir um estilo conciso e profissional, exigir saída factual sem invenção e incluir uma instrução-chave para solicitar perguntas de esclarecimento antes de responder.
Sem instruções explícitas, um LLM irá presumir detalhes ausentes. Em automação, suposições frequentemente se tornam bugs.
Obrigado pelo seu feedback!
