本站提供正體中文版。切換到正體中文本站提供简体中文版。切换到简体中文This site is available in English.View in Englishこのサイトには日本語版があります。日本語で表示이 사이트는 한국어로도 제공됩니다.한국어로 보기Diese Website ist auch auf Deutsch verfügbar.Auf Deutsch ansehenEste sitio web también está disponible en español.Ver en españolQuesto sito è disponibile anche in italiano.Visualizza in italianoCe site est également disponible en français.Afficher en françaisEste site também está disponível em português.Ver em portuguêsDeze website is ook beschikbaar in het Nederlands.In het Nederlands bekijkenЭтот сайт также доступен на русском языке.Смотреть на русскомयह वेबसाइट हिन्दी में भी उपलब्ध है।हिन्दी में देखेंهذا الموقع متاح أيضًا باللغة العربية.عرض بالعربيةSitus ini juga tersedia dalam bahasa Indonesia.Lihat dalam bahasa IndonesiaBu site Türkçe olarak da mevcut.Türkçe görüntüleTa strona jest dostępna także po polsku.Wyświetl po polskuTrang web này cũng có phiên bản tiếng Việt.Xem bằng tiếng Việtاین وب‌سایت به فارسی هم در دسترس است.مشاهده به فارسیЦей сайт також доступний українською.Переглянути українськоюTato stránka je k dispozici také v češtině.Zobrazit v češtiněEz az oldal magyarul is elérhető.Megtekintés magyarulเว็บไซต์นี้มีเวอร์ชันภาษาไทยดูเป็นภาษาไทย

A pune pe hârtie judecata din minte: ingineria contextului și ascultarea unui model

AI2026.06

În ultimii ani, după ce am introdus inteligența artificială (AI) în munca mea, am descompus treptat judecățile care la origine existau doar în mintea mea, le-am externalizat (externalize) și le-am organizat într-un „document de inginerie a contextului” (Context Engineering Document) controlabil.

Infografic de comparare a modelelor, care îl listează pe Claude ca model principal, pe GPT ca rezervă, iar pe Gemini ca eliminat pentru că a enumerat cândva surse fictive, cu observația că este vorba despre un test personal din acest moment, nu de o concluzie obiectivă

Evaluez un model după trei lucruri

În prezent, atunci când evaluez dacă un model este potrivit pentru o muncă de „disciplină ridicată, trasabilitate ridicată”, mă uit în principal la trei lucruri:

  1. dacă poate respecta regulile stabilite;
  2. dacă, atunci când informația este insuficientă, „completează golurile” din proprie inițiativă;
  3. dacă conținutul produs poate fi trasat și auditat.

Câteva impresii de testare din acest moment

Mai jos sunt impresiile mele recente de testare – precizez de la bun început că este vorba pur și simplu despre experiența mea personală de utilizare din acest moment; modelele se actualizează și ele continuu, așa că nu se aplică neapărat fiecărei persoane sau fiecărei versiuni:

  • Claude: cel mai ridicat nivel de ascultare a contextului, execută mai aproape de regulile stabilite, așa că îl folosesc ca model principal, pentru a purta stratul de judecată.
  • GPT: pe locul al doilea. Trasabilitatea este relativ controlabilă, dar atunci când informația este insuficientă, ocazional completează golurile cu date de antrenament; îl folosesc mai ales ca rezervă și pentru sarcini specifice.
  • Gemini: se descurcă mai greu cu acest tip de muncă lungă și de disciplină ridicată; a enumerat odată dintr-o suflare un lot întreg de surse fictive, așa că a ieșit temporar din această linie principală.

Ceea ce lărgește decalajul este „ascultarea de judecata deja externalizată”

Pentru mine, cheia care lărgește cu adevărat decalajul dintre modele nu este, de fapt, doar capacitatea modelului în sine, ci dacă acesta poate „asculta” de judecata profesională pe care am externalizat-o deja.

Instrumentele vor continua să se actualizeze, dar scrierea clară, mai întâi, a judecății din minte – acest lucru este, de fapt, la fel de important ca alegerea instrumentului folosit.