내가 가장 좋아하는 ChatGPT Plus 플러그인 두 개와 이 플러그인으로 할 수 있는 놀라운 작업

일상적인 작업의 경우 두 개의 플러그인이 눈에 띄지만 동시에 실행할 수 없다는 문제가 있습니다. 그러므로 도구를 신중하게 선택하십시오.

오늘 아침에 확인해 보니 ChatGPT Plus 플러그인 스토어에 119페이지의 플러그인이 있었습니다. 페이지당 8개의 플러그인을 사용하면 952개의 플러그인이 됩니다. 분명히 사람들은 ChatGPT를 다양한 방법으로 확장했습니다.

물론 문제가 있습니다. 예를 들어, 952개의 플러그인이 있지만 한 번에 그 중 3개만 사용할 수 있습니다. 다른 플러그인을 사용하려면 새 세션을 시작하고 새 세트를 선택해야 합니다. 또한 OpenAI의 자체 메가 플러그인인 고급 데이터 분석을 사용하려는 경우 다른 플러그인과 함께 실행할 수 없습니다.

여기 ZDNET에서 우리는 많은 플러그인을 살펴보았습니다. ChatGPT 확장: AI 챗봇 플러그인이 실제로 게임을 바꿀 수 있을까요?에서 그 중 몇 가지에 대해 자세히 살펴봤습니다. Steven Vaughan-Nichols는 자신이 가장 좋아하는 플러그인을 모아봤습니다.

그러나 나는 단순히 플러그인에 대해 글을 쓰기 위해 플러그인을 살펴보지 않았습니다. 저는 ChatGPT와 플러그인을 정규 생산성 프로세스에 통합하기 시작했습니다. 흥미로운 점은 다음과 같습니다. 일상적인 작업에는 정확히 두 개의 플러그인이 필요하다는 것을 알았습니다. 나는 다른 것을 사용해야 할 강력한 필요성을 느끼지 못했습니다.

안타깝게도 이 두 플러그인을 동시에 실행할 수는 없습니다.

내가 가장 좋아하는 두 가지

지금까지 제가 찾은 가장 유용하고 안정적인 플러그인은 ChatGPT의 고급 데이터 분석 플러그인이었습니다. 이 플러그인은 데이터 파일을 읽고, 분석을 수행하고, 차트를 생성하고, 이미지 분석도 수행할 수 있습니다. (그래도 저는 그런 용도로 사용하진 않았습니다.)

설정 대화 상자에서 고급 데이터 분석을 켤 수 있습니다. 베타 기능에서 찾을 수 있습니다. 하지만 혼동하지 마세요. 고급 데이터 분석은 코드 해석기(Code Interpreter)라고 불렸습니다. 지난달에 이름이 바뀌었어요.

제가 사용하는 두 번째 고부가가치 플러그인은 WebPilot입니다. 이를 통해 ChatGPT가 웹에 액세스할 수 있습니다. 이전에는 MixerBox WebSearchG를 사용하여 동일한 작업을 수행했지만 실패하는 경우가 더 많았습니다. 지금까지 WebPilot은 나를 실망시키지 않았습니다.

그러나 제한 사항이 있습니다. 예를 들어 WebPilot은 포괄적인 Amazon 검색으로는 많은 작업을 수행할 수 없습니다. 그 이유는 웹페이지를 방문하고 콘텐츠를 추출할 수는 있지만 드롭다운, 필터, 검색창 등 페이지의 동적 요소와 상호작용하는 기능은 없기 때문입니다.

이 두 가지 플러그인을 사용하면 포괄적인 데이터 분석을 수행할 수 있고ChatGPT가 웹에서 최신 데이터를 가져오도록 할 수 있습니다. 나는 같은 세션에서 두 가지를 모두 할 수 없습니다. 즉, 내가 원하는 것을 찾기 위해 때때로 후프 점프가 필요하다는 것을 의미합니다.

한계 내에서 작업

이러한 플러그인이 수행할 수 있는 작업에는 확실히 한계가 있습니다. WebPilot은 단일 정보 페이지를 가져오는 데 탁월합니다. 때로는 Yelp 실험에서와 같이 여러 페이지를 스캔할 수도 있습니다. 하지만 여러 쿼리를 수행해야 할 경우에는 성능이 저하되는 경향이 있습니다.

다수의 웹 스캔을 수행한 후 해당 결과를 분석하면 많은 생산성 향상을 얻을 수 있기 때문에 이는 불행한 일입니다. 최근의 예를 들어보겠습니다. 저는 AMD Ryzen 5 5600X 프로세서를 사용하여 PC를 만들고 있습니다. 해당 프로세서는 제가 실행하려는 소프트웨어에 권장되기 때문에 특별히 선택되었습니다. 나는 그 프로세서를 호스팅할 수 있는 마더보드를 원합니다. Amazon의 제품과 리뷰를 포괄적으로 스캔하기 위해 WebPilot을 사용하여 ChatGPT Plus를 얻으려고 했습니다. 그렇지 않았습니다.

내 프롬프트:

WebPilot을 사용하세요. AM4 소켓을 사용하여 Ryzen 5 5600X 프로세서를 지원하는 각 가격대의 PC 마더보드 10개를 찾아보세요. 별 리뷰와 각 제품에 대한 링크를 포함합니다. 테이블로 표시합니다.

물론 목록을 돌려받았습니다. 모든 마더보드가 AMD Ryzen을 지원할 수 있는 것은 아닙니다(한두 개는 Intel 플랫폼이었습니다). 별점을 주었지만 제공된 URL은 Amazon의 제품 페이지가 아니라 Amazon의 기본 페이지였습니다.

물론 이 중 일부는 웹의 특성입니다. 모든 페이지는 다르게 코딩됩니다. 일부 회사는 페이지 스크래핑을 난독화하기 위해 노력합니다. 다른 것들은 웹 개발자 측에서 적극적으로 차단하지 않으면 엔지니어링 방식으로 인해 캡처하기가 어렵습니다.

또한 AI는 마스터 목록을 살펴보고 결과를 한꺼번에 제시하는 것을 좋아하지 않습니다. 대답을 제공하고 머리를 두드려준 후 다음 대답으로 넘어가는 것을 좋아합니다. 이런 식으로 ChatGPT는 강아지와 같습니다.

성공의 열쇠는 한계 내에서 일하는 것입니다. 예를 들어, 흥미로워 보이는 여러 마더보드를 선택한 다음 WebPilot을 사용하여 각 마더보드를 ChatGPT에 제공하고 사용자 리뷰에 대한 감정 분석을 요청할 수 있습니다. 일단 해당 제품에 대한 정확한 리뷰 링크를 찾으면 됩니다.

예를 들어, 내가 관심 있는 보드 중 하나에 소음 문제가 있는지 알고 싶었습니다. 실행 가능한 답변을 얻기 전에 일련의 프롬프트를 제공해야 했습니다.

사용자가 이 제품의 소음에 대한 불만을 가지고 있습니까? {여기에 URL 링크 삽입}

이는 사용자 불만 사항에 대한 일반적인 토론을 반환했지만 소음에 대한 내용은 반환되지 않았습니다.

웹에서 해당 마더보드 및 소음 문제를 검색해 보세요.

이는 기술 사이트의 소음에 대한 단일 사용자 포럼 불만 사항을 반환했습니다.

다른 보고는 없나요?

이로 인해 YouTube, Reddit 및 PC 빌더 기술 사이트에서 소음 문제에 대한 보고서가 다시 나왔습니다. 그래서 필요한 정보를 얻는 것이 가능합니다. 당신은 그것에 대해 노력해야합니다.

고급 데이터 분석

두 번째 플러그인은 ChatGPT의 자체 고급 데이터 분석입니다. 이는 매우 강력하지만 2021년 11월 이전 데이터세트로 제한됩니다.

여기서 중요한 점은 고급 데이터 분석 기능이 포함된 ChatGPT Plus를 사용하면 데이터 파일을 업로드할 수 있다는 것입니다. 따라서 2021년 마감일보다 최신 데이터를 업데이트할 수 있습니다.

이번 글에서는 고급 데이터 분석(Advanced Data Analysis)을 활용한 차트 작성과 테이블 분석을 많이 보여드렸습니다. 그러나 자신의 데이터를 업로드하는 것이 믿을 수 없을 만큼 강력하다는 것이 입증된 곳은 코드를 제거할 때 22,797개의 레코드 데이터베이스에 대한 감정 분석을 수행했을 때였습니다. 교차 인덱싱 분석을 수행하기 위한 코드를 작성할 시간이 없었지만 ChatGPT는 몇 분 만에 이를 수행했습니다.

최근에 다른 데이터 세트와 함께 사용했습니다. 질문을 게시할 수 있는 언론인을 위한 서비스가 있으며, 홍보 담당자와 자신과 회사 홍보에 관심이 있는 사람들이 응답할 수 있습니다.

이는 귀하가 연구하는 모든 것에 적극적으로 참여하는 사람들로부터 통찰력을 얻을 수 있는 훌륭한 리소스입니다. 단점은 신호 대 잡음비가 크다는 것입니다. 수많은 사람들이 내가 연구하는 것과 관련이 없는 답변을 제시하고, 답변을 제시하는 사람들이 내 연구에 포함할 기준을 충족하지 못하는 경우도 많습니다.

특정 프로젝트에 대한 내용을 살펴보는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다. 고급 데이터 분석에 대한 전체 응답 세트를 다운로드하여 피드하려고 했지만 마음에 들지 않았습니다. 하지만 각 프레젠테이션을 Excel 데이터베이스의 기록으로 바꾸는 사전 준비 작업을 수행했을 때(이를 위해 약간의 프로그래밍을 사용했습니다) 그러면 고급 데이터 분석이 정보를 이해할 수 있었습니다.

나는 ChatGPT가 연구나 분석을 수행하는 것을 원하지 않았지만 경영진의 이름과 직위가 포함된 제출물을 분리할 수 있었습니다. 나는 실제로 지침을 읽은 사람이 항목을 작성한 것으로 표시하는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 질문을 했습니다. ChatGPT에 테스트를 위해 해당 항목을 구문 분석하도록 요청했을 때 적격 후보 피치 세트를 제시할 수 있었습니다.

나는 그 프로젝트에 완전히 고유한 프롬프트이기 때문에 이러한 프롬프트를 제공하지 않습니다. 하지만 요점은 고급 데이터 분석을 준비하기 위해 몇 가지 기본 작업을 수행한 다음 여러 가지 분석을 수행했다는 것입니다. 보통 수백 개의 피치를 살펴보고 실행 가능한 데이터를 선별하는 데 3~4일이 걸립니다. 이번에는 반나절 정도 걸렸습니다.

이는 엄청난 생산성 절감 효과입니다.

ChatGPT 프롬프트를 통한 성공의 열쇠

확실히 ChatGPT에는 한계가 있습니다. 그 중 가장 중요한 것은 AI가 항상 사용자가 원하는 것을 수행하지 않고 물건을 만들어낸다는 것입니다. 그러나 ChatGPT는 신중하게 위임하면 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

Delegate라는 단어에 주목하세요. 동사로 사용될 때 Webster는 "위임하다"를 "다른 사람에게 맡기다"로 정의합니다. 당신이 관리자라면 위임 능력은 업무에서 중요한 부분입니다. 그러나 위임은 단순히 부하에게 임무를 짖는 것이 아닙니다. 위임은 위임입니다. 그렇습니다. 하지만 이는 작업 결과물을 안내하고 검증하는 역할도 합니다.

이것이 ChatGPT 작업 방법을 배우는 방법입니다. 컴퓨터 프로그램이라고 생각하지 마세요. 당신이 작업을 할당하는 사람이라고 생각하십시오. 그 과제가 너무 복잡합니까? 그 임무가 너무 모호한가? 그 사람이 그 임무를 성공할 수 있는 방법이 있습니까, 아니면 그들이 실패하도록 설정하고 있습니까?

우리 모두는 이러한 직장 시나리오에 익숙하므로 AI 프롬프트 작업에 적용할 수 있어야 합니다.

AI에게 제공한 내용이 혼란스럽다면 명확히 하는 방법을 찾아보세요. AI에 제공하는 것이 작업하기에 너무 많은 경우 프로젝트를 여러 단계로 나누는 방법을 알아보세요.

또한 하나의 도구에만 국한되지 마십시오. 당신이 관리자라면 대인관계에 능숙한 직원이 한 명 있을 수도 있습니다. 문제를 해결하는 데 뛰어난 사람이 있을 수도 있고 수학 능력이 뛰어난 사람도 있을 수 있습니다. 처음에는 프로젝트의 한 단계를 한 작업자에게 할당한 다음 필요한 기술이 변경됨에 따라 다른 단계로 이동할 수 있습니다.

그것이 제가 홍보 피치 프로젝트에서 했던 일입니다. 내 프로그래머의 텍스트 편집기에서는 응답을 쉼표로 구분된 값 줄로 구문 분석하는 것이 쉬웠습니다. 방금 몇 가지 검색 및 교체 작업을 수행했습니다. 그런 다음 Excel에서 문서를 열어 내가 작성했다고 생각한 문서인지 확인했습니다. 데이터가 확인된 후에만 ChatGPT 및 고급 데이터 분석에 입력했습니다.

그렇다면 특히 이 두 플러그인을 사용하여 ChatGPT 성공의 열쇠는 무엇입니까? 플러그인이 이해할 수 있도록 프로젝트를 세분화한 다음 원하는 대로 모든 도구를 사용하여 결과를 얻는 방법을 알아보세요.

그렇게 하면 ChatGPT가 일부 프로젝트에서 측정 가능한 생산성 향상을 제공한다는 것을 알게 될 것입니다.

아, 그리고 그게 내 마지막 제안입니다. 모든 프로젝트가 AI에 제공할 수 있는 프로젝트는 아니라는 점을 명심하세요. 적절한 곳에 승리를 거두고 인공 지능에 적합하지 않은 작업을 수행하려면 다른 도구를 사용하십시오.

행운을 빌어요. 장수와 번영. 포스가 함께하길.

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