KI-Tools-Tipps | Original, von KI übersetzt
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Kopiere Beispielcode in Cursor und verwende Kommentare, um Kontext zu liefern.
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In der Region Hongkong ist es akzeptabel, DeepSeek- oder Mistral-Dienste zu nutzen, während es nicht akzeptabel ist, ChatGPT, Claude oder Gemini zu nutzen.
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Die API-Richtlinie einer Region ist ungefähr dieselbe wie ihre App-Richtlinie.
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Verwende Cursor anstelle von Visual Studio Code.
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Es gibt immer noch Fälle, in denen du Visual Studio Code verwenden musst, wie z.B. für git merge editor Szenarien, wo ich immer noch
git config --global core.editor "code --wait"verwende. -
Ab dem Tag der Veröffentlichung von Deepseek V3 benötigen wir keine AI-Tools mehr abonnieren.
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Verwende Gemini oder Grok, um Festtagsbilder mit Anweisungen wie “Erstelle ein glückliches Bild zum Lunaren Schlangen-Neujahr mit Textnamen” zu generieren.
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In einigen Fällen kann es selbst bei der Bereitstellung des Originaltextes an AI-Modellen zur Erstellung einer Tabelle vorkommen, dass einige Stellen im Ergebnis vom Eingabetext abweichen. Zum Beispiel kann es bei der Verwendung des Deepseek V3-Modells in Cursor zur Erstellung einer Tabelle der pip-Liste Versionen wie
1.极狐0enthalten. Hier bezieht sich极狐auf die chinesische GitLab-Plattform. -
Bei der Verwendung der Deepseek- oder Mistral-API zur Übersetzung von Titeln mit Anweisungen wie
Du bist ein professioneller Übersetzer. Du übersetzt eine Markdown-Datei für einen Jekyll-Blogbeitrag von Englisch ins Chinesische. {text}kann es zu fehlerhaften Übersetzungen kommen. Neben dem von dir bereitgestellten Text enthält das Ergebnis oft überflüssige Übersetzungen. -
Obwohl AI-Modelle in Cursor manchmal teilweise korrekten Text liefern, können wir sie akzeptieren, da wir Nachbesserungsanweisungen hinzufügen können, die die AI-Modelle dazu bringen, die korrekten Teile neu zu generieren.
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Vermeide es, großen Sprachmodellen zu viel Kontext zu geben, wenn es unwahrscheinlich ist, dass es hilfreich ist. Zum Beispiel, wenn du Dialogzeilen für eine Unterhaltung generierst, vermeide es, 100 Punkte zu einem Thema bereitzustellen. Große Sprachmodelle enthalten bereits riesige Mengen an Daten.
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Wenn du ausreichend Kontext für Aufgaben wie Übersetzungen oder das Generieren von Dialogtexten bereitstellst, vermeide es, die Chain-of-Thought-Funktionen zu verwenden, da dies langsam sein und zu umständlichen oder unnützen Antworten führen kann.
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Eine Möglichkeit, zu testen, ob ein Chatbot den Anweisungen eines Nutzers folgen kann, besteht darin, ihn zu bitten, etwas auf Englisch zu erklären und dann die Eingabe auf Chinesisch fortzusetzen und zu beobachten, ob der Chatbot seine Ausgabe auf Englisch beibehält.
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Anstatt Kontext an LLMs bereitzustellen, finetune ein Modell basierend auf einem großen Datensatz von Texten oder Code und verwende dann das finetuned Modell.
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Verwende AI-Chatbots abwechselnd für eine Woche, damit du ihre Unterschiede verstehen kannst. Bleibe nicht bei einem AI-Tool oder dem besten Tool, wenn du mehr lernen möchtest.
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Es ist unterhaltsam, Grok, Gemini, ChatGPT, DeepSeek, Mistral, Perplexity und Claude gleichzeitig zu öffnen, viele Tabs mit ihnen zu öffnen, ihre Antworten zu lesen und dann Fragen zu stellen. Wir können die Antworten vergleichen oder basierend auf unseren Interessen weiter Fragen stellen.
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Wenn die Aufgabe darin besteht, YouTube-Videos zusammenzufassen, verwende zuerst Gemini; wenn es um Informationen von X geht, verwende zuerst Grok.