Итак, нам надо с помощью ИИ что-то делать по какой-то теме, где мы сомневаемся – много ли он вообще про нее знает.
Выспрашивать – не всегда рационально, может залить водой и четко не ответить или соврать.
Прием:
“Я собираюсь с тобой работать по теме “ваша тема”. Но прежде чем мы приступим, скажи предельно честно – какова полнота твоих знаний по этой теме из максимально возможных? Оцени по шкале 0-100 и объясни свою оценку”
Вуаля, ИИ получает четкую опору + строгую команду оценки по баллам, которую знают и понимают все нейросети.
Плюс – в объяснении еще раз закрепляет свой уровень, то есть появляется минимальный контекст.
Если знает много – классно, работаем. Если не знает или мало, можно подгрузить в диалог источники (книги, документы и т.п) и сказать, что теперь мы работаем с ним по его знаниям (если дал какие-то баллы + вашим источникам).
Проверим на всякий случай в Gemini:
“Я готовлю диссертацию по новомодному увлечению дорисовывания зеленых ведер к синим жирафам.
Какова полнота твоих знаний по этой теме из максимально возможных? Оцени по шкале 0-100 и объясни свою оценку”
Ответ:
По вашей теме «дорисовывания зеленых ведер к синим жирафам» полнота моих знаний составляет 0 из 100.
Объяснение оценки:
Эта оценка основана на том, что описываемое вами увлечение, по всей видимости, является вымышленным или крайне нишевым явлением, не получившим никакого отражения в общедоступных источниках информации в интернете, включая научные публикации, новостные статьи, форумы или социальные сети.
Я провел поиск по вашему запросу и его вариациям на разных языках, и не обнаружил никаких упоминаний о подобном хобби, тренде, меме или культурном явлении. Это означает, что …. (далее блаблабла в таком же духе)
