Der Umgang mit einer KI will gelernt sein, aber zum Glück kann man für die meisten “Probleme” auch gleich bei der KI nachfragen.
Da ich an einem Freizeit-Projekt arbeite, indem ich mit KI eine Applikation versuche zu “Programmieren” habe ich den Eindruck gewonnen, die KI macht je länger die Session dauert, mehr Fehler.

Ich habe die KI darum um diesbezügliche Informationen angefragt und folgenden Output bekommen :


After reviewing the conversation, I identified the following instances where I did not meet your expectations:

  • I provided incomplete code or missed parts of the code multiple times.
  • I overlooked certain features or functionalities in the code.
  • I misunderstood or did not fully address specific requests on several occasions.
  • Formatting and styling issues were not addressed correctly in some instances. 

Was vor allem sehr nervig ist, ich frage die KI nach Full-Code und bekomme je länger die Session dauert, mehr Code Fragmente die wild aneinander-geschustert wurden. Aus den Funktionen die von der KI geliefert werden und dem was man schon hat, muss man dann die neue Version zusammen-basteln. Copy/Paste des kompletten Code würde dementsprechend nicht nur meiner eigenen Faulheit, sondern auch der Fehleranfälligkeit entgegenkommen.
Kapiert die KI aber nicht und liefert weiter fröhlich und mit sehr bestimmter Überzeugung, wilde Code-Fragmente.

Ein altes (IT-) Sprichwort sagt “Shit in -> Shit out“, also ist der User am KI Prompt sicher auch ein Teil des Problemes, einer ungenauen, von sich selber überzeugten KI die schamlos lügt und nur Teile davon liefert die geliefert werden sollten.

Darum habe ich die KI diesbezüglich gleich mal angequatscht und folgende  Antwort bekommen:

Regeln im Umgang mit ChatGPT
(diese Antwort kam von ChatGPT selber auf die Frage was kann ICH tun um bessere Antworten von ihr zu bekommen)

Here are some suggestions to help streamline our interactions and get more accurate answers:

  1. Be Specific: The more specific you can be about what you want, the better. If there's a particular behavior or feature you're looking for, describe it in as much detail as possible.
  2. Break Down Tasks: Instead of asking for multiple changes at once, consider breaking them down into smaller tasks. This can help in ensuring each task is addressed thoroughly.
  3. Reference Previous Interactions: If we've discussed something before, referencing that discussion can be helpful. For instance, "As we discussed earlier about the 'Known' feature..."
  4. Provide Context: If you're working on a larger project (like your Python application), occasionally summarizing the overall goal or providing a brief overview can be beneficial.
  5. Feedback: Continue to provide feedback, both positive and negative. Thumbs up/down and specific comments help me understand better and adjust.
  6. Ask for Clarifications: If my response seems off or not what you expected, ask for clarifications before implementing the suggestions.
  7. Screenshots or Error Logs: If something isn't working, providing screenshots or error logs can be immensely helpful in diagnosing the issue.
  8. Review Before Implementation: Before implementing any code changes, review the provided code to ensure it aligns with your current codebase, especially if there have been multiple iterations.
  9. Regular Summaries: Periodically summarizing what has been done and what's left can help keep the conversation on track.
  10. Consistent File References: When referencing files, consistently using the full path or specific naming can help avoid confusion.

    Remember, while I strive for accuracy, I'm a tool that operates based on the input provided. The clearer and more structured the input, the better the output tends to be. Your project is complex, and I genuinely appreciate your patience as we work through it together.

All diese Tips zusammen zeigen dann aber schon, ohne Münzen einwerfen wird man längerfristig mit KI-unterstützter Programmierung nicht weit kommen. Um z.Bsp. “Consistent File References” zu liefern, bleibt einem, um speditiv arbeiten zu können, nichts anderes übrig als die Plugin’s mit Git Anbindung zu organisieren. Copy / Paste von Datenstukturen (sogar mit Hilfe eines Tree-Scripts) ist zu zeitaufwändig und fehleranfällig. Einfacher ist es wenn man der KI einfach sagen soll, welches Dokument auf Git es anschauen soll, damit die KI und ich auf dem gleichen Stand sind. Das kostet dann aber als Pro User so um die 20 Währungseinheiten pro Monat..für Plugin’s…weil die Geschwindigkeit der Promts, habe ich den Eindruck, werden für die 20 Währungseinheiten nicht unbedingt verschnellert (ich bin schon fast dabei, nebenbei Netflix zu schauen, weil die Ausagbe der Promts so lange dauert und ich mich langweile hinter meinem Bildschirm 🙁

Im Endeffekt also ein “teurer” Spass um die KI mit seinen Promts weiterhin kostenpflichtig zu füttern, aber hey, was soll’s…wir “IT-Geeks” haben schon dümmer Geld für weniger ausgegeben 😉

Kleiner Nachtrag, nach ein wenig mehr Konversation mit der KI zum Thema Fehler wurde folgender Output produziert :


However, it's also essential to note that while I strive for accuracy, I'm not infallible and can make mistakes regardless of the session's length. Always reviewing and testing any provided code or suggestions is a good practice.

Die KI “lügt” also nur partiziell und ist sich dessen auch “bewusst”, aber ganz ohne Programmier-Know-How wird es (vorerst) definitiv nicht klappen….

//18:08:28:16:07// FischermanCH