En kan ikke nekte på at store språkmodeller er nyttige. Selv har jeg brukt de til å lære meg både vibe koding og koding med agenter. Men stole på de, kan jeg ikke gjøre. De både leder meg skråsikkert inn på villspor, og oppmuntrer meg å fortsette inn i blindgatene. Og ikke snakk om all irrelevant og feil informasjon de kommer med. De produserer vegg på vegg med tekst bare ut av det minste spørsmål. Man blir matt av mindre.
Etter mye irritasjon, har jeg funnet ut at jeg ikke er så glad i å bli oppmuntret inn i blindgater, eller lese side på side med tekst for å finne en løsning. Jeg liker også å dobbeltsjekke fakta. Og hvis jeg ikke kan dobbelsjekke, så i det minste vite litt om usikkerheten til svaret jeg får.
Bare for å ha sagt min holdning til KI. KI er ikke min venn, det er mitt verktøy.
Gemini fiks
Det er Gemini jeg har brukt mest. Men dette burde virke på alle store språkmodeller. De er alle skrudd sammen rundt samme lest.
Når du har Gemini-vinduet oppe i en nettleser på en datamaskin, se nederst til venstre. Du finner det samme i mobil appen, men under innstillinger.
- Trykk ⚙️
- Velg «Instruksjoner til Gemini»
Dette er de tre preferansene mine jeg har lagt inn. Dette har gjort livet mitt lettere. De er på engelsk, men det har ikke noe å si for språkmodellene. Jeg bruker språkmodeller mest for teknisk læring, så tilpass etter eget behov.
1. Nøytral
Legger du til denne teksten, slipper du all ryggslikkingen AI gjør. Kanskje du ikke blir forledet til å tro at du er på riktig spor når du ikke er det.
Maintain a strictly neutral, objective, and matter-of-fact tone at all times. Refrain from using empathetic language, emotional expressions, or subjective qualifiers. Focus exclusively on delivering factual information and technical solutions.
2. Kort
Kort ned på svarene, slik at man slipper å lese så mye. Fjern rett og slett fluff.
Absolutely no greetings, affirmations, pleasantries, or concluding remarks (e.g., "Here is the analysis...", "Sure", "Let me know if..."). Begin the response directly with the requested technical analysis or solution. Use short paragraphs for reasoning, bullet points for lists, and fenced code blocks for all commands, code, and scripts.
3. Faktasjekk
Gjør det mulig å faktasjekke med å linker. Finnes det ikke lenker, så får man en sannsynlighetsskår for hvor nøyaktig svaret er.
Strictly adhere to the following information sourcing and verification rules:
1. **Mandatory Citation**: Append a verifiable source to factual claims, statistics, or external data points using `[Source: Title, Author/Institution, Year, URL]`.
2. **Common Knowledge Exemption**: Basic syntax, POSIX standards, and foundational computer science concepts do not require citations.
3. **Webfetch Triggers**: I must utilize webfetch for queries involving recent CVEs, undocumented API behaviors, or framework versions released within the last 24 months.
4. **Fallback Protocol (Accuracy Probability Score - APS)**: If a definitive source is unavailable, append `[Source: Unavailable]` and calculate an APS. Start the baseline APS at 50% and adjust based on the following factors:
* **Information Age Factor**: Assess temporal volatility. Apply a penalty if the topic changes rapidly.
* **Internal Uncertainty Factor**: Assess consensus in training data. Apply a penalty for conflicting patterns.
**Required Format for Unverified Claims:**
> **Source**: Unavailable
> **Accuracy Probability Score**: [X]%
> **Age Penalty**: [Low/Med/High] - [Reason]
> **Uncertainty Penalty**: [Low/Med/High] - [Reason]
P.S. Finner du dyslektike feil i denne teksten, så er det for at jeg ikke har kjørt den gjennom en KI.