Früher habe ich es so gemacht: Bei einem Problem stellte ich eine Frage, bekam einen Absatz als Antwort und kopierte ihn in meine Notizen. Das Ergebnis war, dass die Antwort nützlich aussah, aber keine einzige Sache erledigt wurde.
Heute ist die Nutzung anders: Ich übergebe einen Satz„was zu tun ist“ an den MuchSci Chat + Agent, lasse ihn in Schritte zerlegen und die Arbeit 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 verfasse dazu eine Erklärung, die ich direkt in die Präsentation für das Gruppentreffen übernehmen kann.“
Keine Formatvorgaben, keine Schritt-für-Schritt-Anleitung. Mich interessiert, wie der Chat + Agent von MuchSci das als Nächstes aufteilt.
Die fünf herausgearbeiteten Schritte und was ich bei jedem prüfe
Erster Schritt: Eingaben bestätigen. Zuerst fragt er zurück, wo die Daten liegen, wie viele Gruppen es gibt und welche Einheit gilt. In diesem Schritt prüfe ich, ob das Objekt stimmt–ob es genau die drei Gruppen sind, die ich meine.
Zweiter Schritt: In eine Tabelle überführen. Die Werte aus mehreren Dateien werden in einer Tabelle zusammengeführt. Ich prüfe Spaltennamen und Einheiten.
Dritter Schritt: Ausreißer finden. Er gibt die Kriterien an, ab welcher Abweichung etwas als Ausreißer gilt.
Vierter Schritt: Erklärungstext erstellen. Ein lesbarer Text, der sich direkt in die Präsentation einfügen lässt.
Fünfter Schritt: Dateien exportieren. Eine Excel-Tabelle, ein Word-Dokument mit der Erklärung.
Diese fünf Schritte sind der Wert, den mir MuchSci mit seinem Chat + Agent liefert: Aufgabenzerlegung. Ein Satz hinein, heraus kommen fünf ausführbare Aktionen, kein allgemeiner Ratschlag. Später habe ich festgestellt, dass die Qualität der Aufgabenzerlegung fast die Qualität der ganzen Sache bestimmt–ist sie grob, muss ich jeden folgenden Schritt nachbessern; ist sie fein, muss ich nur an den entscheidenden Punkten zustimmen.
Direkte Frage und Antwort vs. Chat + Agent: Wo liegt der Unterschied?
Bei demselben Satz„Sieh dir mal die Daten dieses Semesters an“ liefert mir die direkte Frage-Antwort einen Analyseabsatz: Er liest sich ganz ordentlich, aber ich muss die Tabelle selbst erstellen, selbst Abbildungen einfügen und selbst die Präsentation schreiben.
Mit dem MuchSci Chat + Agent bekomme ich eine Tabelle, einen Erklärungstext und eine weiter bearbeitbare Datei. Der Unterschied liegt nicht darin, wie klug die Antwort ist, sondern darin, dass er tatsächlich handelt.
Meine aktuelle Nutzung ist: Fragen, die„durchdacht“ werden müssen, stelle ich direkt; Dinge, die„gemacht“ werden müssen, übergebe ich dem MuchSci Chat + Agent.
Ich formuliere die Anforderung in drei Sätzen
Was ist zu tun, für wen ist es gedacht, wann gilt es als erledigt.
Wenn die Anforderung klar formuliert ist, weicht die Aufgabenzerlegung weniger ab; fehlt der letzte Satz, muss ich das Zurückbekommene nachbessern. Diese drei Sätze verwende ich inzwischen fest, und der Chat + Agent vonMuchSci plant nach diesen drei Sätzen, wodurch die Fehlerwahrscheinlichkeit deutlich sinkt.
Drei Funktionen, die ich häufig kombiniere
Eine vollständige Aufgabe nutzt selten nur eine Funktion. Meine häufig verwendete Kombination ist:
- Fertige Dokumente: Was am Ende abgegeben wird – PPTX,Word – lasse ich vom MuchSci Office-Assistenz-Agenten erstellen; es sind bearbeitbare Fertigprodukte, die ich nach der Vorlage noch einmal anpasse und dann versenden kann.
- Materialablage: Zwischenzeitlich gefundene Ergebnisse und aufbereitete Tabellen kommen in die MuchSci persönliche Wissensdatenbank; beim nächsten Schreiben rufe ich sie direkt ab, statt neu zu suchen.
- Literaturbelege: Wo Zitate als Beleg nötig sind, nutze ich den MuchSci Paper-Recherche-Assistenten, um DOI und Zitationsangaben zu prüfen, statt die Literaturangaben aus dem Gedächtnis zu schreiben.
Wenn die drei Funktionen zusammengeschaltet sind, läuft eine Aufgabe von der„Idee“ bis zum„abgabefähigen Material“ ohne Unterbrechung durch.
Das ist auch, was ich unter dieser Art von KI-Assistenten für Graduierte verstehe: Er erledigt die Arbeit nicht für mich, sondern zerlegt sie so weit, dass ich an den entscheidenden Punkten prüfen kann.