Dialog + Agent: Eine Forschungsaufgabe in einem Satz wird in mehrere Schritte zerlegt – an welchem Schritt steige ich ein
Meine bisherige Nutzung war: eine Frage stellen, eine Antwort bekommen, sie in die Notizen kopieren. Das Ergebnis: Die Antwort wirkte nützlich, aber keine einzige Sache wurde erledigt.
Heute nutze ich es anders: Ich übergebe MuchSci Dialog + Agent einen Satz „das, was zu tun ist“, lasse ihn in Schritte zerlegen und erledigen, und prüfe an einigen Zwischenpunkten.
Der Satz, den ich hineingegeben habe
„Fasse meine drei Gruppen elektrochemischer Testdaten aus diesem Semester in einer Vergleichstabelle zusammen, markiere die Ausreißer und ergänze eine Erläuterung, die ich direkt in die Gruppenbesprechung mitnehmen kann.“
Keine Formatvorgaben, keine Schritt-für-Schritt-Anleitung. Mich interessiert, wie MuchSci Dialog + Agent das als Nächstes zerlegt.
Die fünf herausgearbeiteten Schritte und was ich bei jedem prüfe
Schritt eins: Eingaben bestätigen. Zuerst fragt es zurück, wo die Daten liegen, wie viele Gruppen es gibt und welche Einheiten gelten. In diesem Schritt prüfe ich, ob die Objekte stimmen – ob die drei Gruppen wirklich meine drei Gruppen sind.
Schritt zwei: In eine Tabelle überführen. Die Werte aus mehreren Dateien werden in einer Tabelle zusammengeführt. Ich prüfe Spaltennamen und Einheiten.
Schritt drei: Ausreißer finden. Es nennt die Grundlage, nach der eine Abweichung als Ausreißer gilt.
Schritt vier: Erläuterungstext erzeugen. Ein lesbarer Text, der auch direkt in den Bericht übernommen werden kann.
Schritt fünf: Dateien exportieren. Eine Excel-Datei, ein Word-Dokument mit Erläuterung.
Diese fünf Schritte sind der Wert, den mir MuchSci Dialog + Agent liefert: Aufgabenzerlegung. Ein Satz hinein, fünf ausführbare Aktionen heraus – keine allgemeine Empfehlung. Später habe ich festgestellt, dass die Qualität der Aufgabenzerlegung fast über die Qualität des Ganzen entscheidet – ist sie grob, muss jeder spätere Schritt nachgearbeitet werden; ist sie fein, muss ich nur an den entscheidenden Stellen zustimmen.
Wo liegt der Unterschied zwischen direkter Frage-Antwort und Dialog + Agent
Bei demselben Satz „Schau dir bitte die Daten dieses Semesters an“ liefert mir die direkte Frage-Antwort einen Analysetext: ganz ordentlich geschrieben, aber die Tabelle muss ich selbst erstellen, die Grafik selbst zusammenstellen und den Bericht selbst schreiben.
Mit MuchSci Dialog + Agent bekomme ich eine Tabelle, eine Erläuterung und eine weiter bearbeitbare Datei. Der Unterschied liegt nicht darin, wie klug die Antwort ist, sondern darin, dass es die Arbeit ausgeführt hat.
Meine heutige Nutzung: Fragen, bei denen ich „klar denken“ muss, stelle ich direkt; Dinge, die „erledigt werden“ müssen, übergebe ich MuchSci Dialog + Agent.
Ich formuliere die Anforderung in drei Sätzen
Was zu tun ist, für wen es ist, wann es als erledigt gilt.
Wenn die Anforderung klar formuliert ist, fällt die Abweichung bei der Aufgabenzerlegung geringer aus; fehlt der letzte Satz, muss ich das Zurückbekommene nacharbeiten. Diese drei Sätze verwende ich inzwischen fest; MuchSci Dialog + Agent plant anhand dieser drei Sätze, und die Fehlerwahrscheinlichkeit sinkt deutlich.
Drei Funktionen, die ich oft kombiniere
Eine vollständige Aufgabe lässt sich selten mit nur einer Funktion erledigen. Meine übliche Kombination ist:
· Fertige Dokumente: PPTX und Word, die am Ende abgegeben werden, erzeuge ich mit MuchScis Office-Assistent-Agent; es sind bearbeitbare Fertigdokumente, die ich nur noch nach der Vorlage anpasse und dann versenden kann.
· Materialien aufbewahren: Zwischenergebnisse und fertig aufbereitete Tabellen kommen in MuchScis persönliche Wissensdatenbank; beim nächsten Schreiben rufe ich sie direkt ab, statt neu zu suchen.
· Literaturbelege: Wo Belege nötig sind, prüfe ich DOI und Zitationsangaben mit MuchScis Literaturrecherche-Assistent; Referenzen schreibe ich nicht aus dem Gedächtnis.
Wenn die drei Funktionen ineinandergreifen, läuft eine Aufgabe von der „Idee“ bis zum „abgabefähigen Material“ ohne Unterbrechung.
So verstehe ich inzwischen auch diese Art von KI-Assistent für Graduierte: Er erledigt die Sache nicht für mich, sondern zerlegt sie so, dass ich an den entscheidenden Stellen prüfen kann.