एआई टूल्स टिप्स | मूल, AI द्वारा अनुवादित
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उदाहरण कोड को Cursor में कॉपी करें, और संदर्भ प्रदान करने के लिए टिप्पणियों का उपयोग करें।
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हांगकांग क्षेत्र में, DeepSeek या Mistral सेवाओं का उपयोग करना स्वीकार्य है, जबकि ChatGPT, Claude, या Gemini का उपयोग करना स्वीकार्य नहीं है।
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किसी क्षेत्र की API नीति उसकी ऐप नीति के लगभग समान होती है।
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Visual Studio Code के बजाय Cursor का उपयोग करें।
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अभी भी कुछ मामले हैं जहां आपको Visual Studio Code का उपयोग करने की आवश्यकता होती है, जैसे कि git merge editor परिदृश्यों के लिए, जहां मैं अभी भी
git config --global core.editor "code --wait"का उपयोग करता हूं। -
Deepseek V3 रिलीज़ के दिन से शुरू करके, हमें किसी भी AI टूल की सदस्यता लेने की आवश्यकता नहीं है।
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त्योहारी उत्सव की छवियां बनाने के लिए Gemini या Grok का उपयोग करें, जैसे कि “Generate a happy Lunar Snake New Year image with text names included” जैसे प्रॉम्प्ट के साथ।
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कुछ मामलों में, AI मॉडल को एक टेबल बनाने के लिए मूल पाठ प्रदान करने पर भी, आउटपुट में कुछ स्थान इनपुट से भिन्न हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, Cursor में Deepseek V3 मॉडल का उपयोग करके pip लिस्ट की एक टेबल जनरेट करते समय, इसमें
1.极狐0जैसे वर्ज़न शामिल हो सकते हैं। यहां,极狐चीनी GitLab प्लेटफॉर्म को संदर्भित करता है। -
Deepseek या Mistral API का उपयोग करके शीर्षकों का अनुवाद करते समय, जैसे कि
You are a professional translator. You are translating a markdown file for a Jekyll blog post from English to Chinese. {text}जैसे प्रॉम्प्ट के साथ, यह गलत अनुवाद का कारण बन सकता है। आपके द्वारा प्रदान किए गए पाठ के अलावा, आउटपुट में अक्सर अत्यधिक अनुवाद शामिल होता है। -
हालांकि कभी-कभी Cursor में AI मॉडल आंशिक रूप से सही पाठ देते हैं, हम उन्हें स्वीकार कर सकते हैं, क्योंकि हम फॉलो-अप निर्देश जोड़ सकते हैं जो AI मॉडल को सही भागों को पुनः उत्पन्न करने के लिए प्रेरित करेंगे।
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यदि यह मददगार होने की संभावना नहीं है, तो बड़े भाषा मॉडल को अत्यधिक संदर्भ प्रदान करने से बचें। उदाहरण के लिए, संवादात्मक डायलॉग लाइनें जनरेट करते समय, किसी विषय पर 100 बिंदु प्रदान करने से बचें। बड़े भाषा मॉडल में पहले से ही विशाल मात्रा में डेटा होता है।
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अनुवाद या डायलॉग गीत उत्पन्न करने जैसे कार्यों के लिए पर्याप्त संदर्भ प्रदान करते समय, चेन-ऑफ-थॉट सुविधाओं का उपयोग करने से बचें, क्योंकि यह धीमा हो सकता है और वाचाल या अप्रासंगिक प्रतिक्रियाओं का कारण बन सकता है।
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यह परीक्षण करने का एक तरीका कि क्या कोई चैटबॉट उपयोगकर्ता के निर्देशों का पालन कर सकता है, यह है कि उसे अंग्रेजी में कुछ समझाने के लिए कहें और फिर इनपुट को चीनी में जारी रखें, यह देखते हुए कि चैटबॉट अपना आउटपुट अंग्रेजी में बनाए रखता है या नहीं।
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LLM को संदर्भ प्रदान करने के बजाय, पाठ या कोड के एक बड़े डेटासेट के आधार पर एक मॉडल को फाइन-ट्यून करें, और फिर फाइन-ट्यून किए गए मॉडल का उपयोग करें।
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AI चैटबॉट्स को एक सप्ताह के लिए बारी-बारी से उपयोग करें ताकि आप उनके अंतर को समझ सकें। यदि आप अधिक सीखना चाहते हैं, तो किसी एक AI टूल या सर्वश्रेष्ठ टूल पर ही न टिके रहें।
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Grok, Gemini, ChatGPT, DeepSeek, Mistral, Perplexity और Claude को एक साथ खोलना, उनके साथ कई टैब खोलना, उनके उत्तर पढ़ना और फिर प्रश्न पूछना आनंददायक है। हम उत्तरों की तुलना कर सकते हैं या अपनी रुचि के आधार पर प्रश्न पूछना जारी रख सकते हैं।
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यदि कार्य YouTube वीडियो को सारांशित करना है, तो पहले Gemini का उपयोग करें; यदि इसमें X से जानकारी शामिल है, तो पहले Grok का उपयोग करें।
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किताबें कम और कम उपयोगी होती जा रही हैं। किसी किताब को पढ़ने के लिए AI चैटबॉट का उपयोग करें; वे आपको अध्याय 1 या अध्याय 2, एक सारांश, या किसी किताब का परिचय प्रदान कर सकते हैं।
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कठिन समस्याओं को हल करने के लिए गहन सोच या चेन ऑफ थॉट (CoT) का उपयोग करने के बजाय, आप कभी-कभी समस्याओं को सरल बना सकते हैं ताकि मानक मॉडल उन्हें हल कर सकें।
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AI के साथ चैट करते समय भाषा मायने रखती है, खासकर जब यह विशिष्ट क्षेत्रों या स्थानों से जुड़ी हो। प्रासंगिक स्थानीय ज्ञान का उपयोग करने से आप अधिक सटीक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं—उदाहरण के लिए, पहचान पत्र प्राप्त करने या वाहन पंजीकृत करने के तरीके पर।
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नवीनतम जानकारी के साथ काम करते समय—जैसे कि नए जारी किए गए लाइब्रेरी, कोड, या दस्तावेज़ीकरण—कई AI चैटबॉट्स से जांच करना बेहतर होता है, क्योंकि उनके ज्ञान कटऑफ और प्रतिक्रियाएं सूक्ष्म तरीकों से भिन्न हो सकती हैं।