Használjuk a ChatGPT vagy inkább hanyagoljuk?

Haha. Először is, ezt a bejegyzést a ChatGPT-nek diktálva írtam, majd onnan másoltam át. Nagyon sok okiratot szerkesztek, ezekben gyakran szerepel tükörfordítás angol vagy kínai nyelven, amit ő pillanatok alatt elkészít - tokeletesen, es ezek jogi szovegek. A magyar szövegek lektorálására is használom, vagyis a helyesírási hibákat javítom vele. A magyar szövegeket gyakran átírom egyes szám helyett többes számba ami egy hosszu szerzodesnel agyzsibbaszto. A szerződésekhez PDF-eket töltök fel, amelyekben személyes adatok és ingatlanadatok szerepelnek – ezeket ő strukturáltan kinyeri (tehat nem kezzel copyzgatom ki a 30-90 adatot). Fontos, hogy én nem a ChatGPT-t használom, hanem a Cloud AI-t tartom jobbnak, alapvetően azzal dolgozom. Tegnap felfedezett use case szcenárió: Egy barátom házat akar vásárolni, a hirdetés szövegét, az ügynöktől kapott információkat és az ingatlanról készített 20 képet feltöltöttem, és megkérdeztem, mire kell vigyázni, a képek alapján mit lát, mekkora többletköltséget jelent a fűtésben a 166 négyzetméteres ingatlan, ha B-kategóriás energetikai besorolású, illetve ha D-kategóriás, vagyis a kettő közötti különbség tíz év alatt mekkora többletköltséget eredményez (egyebkent 3-7MFt a kimutatasa 10 evre). Rendkívül jó meglátásokat adott, hogy mire kell vigyázni, például ennél az ingatlannál hozzáépítés történt, és a hozzáépített ingatlanrész magasabb, nagyobb terhelésnek van kitéve. Ha az alapozás, a régi épület és az új alapozása eltér, vagy nem jol csinaltak meg, akkor előbb-utóbb a két épületrész elmozdul egymástól, ami elsőként repedésekben fog megjelenni a két ingatlanrész találkozásánál, valamint az ablakok záródása is egyre nehezebb lesz, majd jon a beazas. Mai use case szcenárió: A könyvelőtársamnak egy olyan Power Automate Desktopban írt alkalmazást készítek, amellyel a könyvelőprogramból történő lekérdezéssel nagyjából meg tudja állapítani, hogy a négy beosztottja mennyi munkát végzett. Ehhez adatokat ki kell nyerni a könyvelőszoftver grafikus felületének manipulálásával – ezt végzi a Power Automate Desktop –, majd a kinyert adatokat ki kell írni egy Access-adatbázisba. Így dátumtartományok szerinti SQL lekerdezesekkel összesíthető, hogy ki mennyi munkát végzett egy adott időszak alatt. A Claude írta az SQL-lekérdezést, ami minden munkatársra megadja, hogy a két dátum között hány tétel könyvelése történt. Íme az SQL. Soha életemben nem tudtam volna ezt az SQL-t megírni, vagy legalábbis rendkívül sok időt vett volna igénybe. Így viszont körülbelül négy percbe telt: SELECT COALESCE(uj.FELELŐS, regi.FELELŐS) AS FELELŐS, COALESCE(uj.Total_VSZ, 0) - COALESCE(regi.Total_VSZ, 0) AS VSZ_Változás, COALESCE(uj.Total_PÉNZTÁR, 0) - COALESCE(regi.Total_PÉNZTÁR, 0) AS PÉNZTÁR_Változás, COALESCE(uj.Total_BANK, 0) - COALESCE(regi.Total_BANK, 0) AS BANK_Változás, COALESCE(uj.Total_VEGYES, 0) - COALESCE(regi.Total_VEGYES, 0) AS VEGYES_Változás, (COALESCE(uj.Total_VSZ, 0) + COALESCE(uj.Total_PÉNZTÁR, 0) + COALESCE(uj.Total_BANK, 0) + COALESCE(uj.Total_VEGYES, 0)) - (COALESCE(regi.Total_VSZ, 0) + COALESCE(regi.Total_PÉNZTÁR, 0) + COALESCE(regi.Total_BANK, 0) + COALESCE(regi.Total_VEGYES, 0)) AS Összesített_Változás */ FROM (SELECT FELELŐS, SUM(VSZ) AS Total_VSZ, SUM(PÉNZTÁR) AS Total_PÉNZTÁR, SUM(BANK) AS Total_BANK, SUM(VEGYES) AS Total_VEGYES FROM 30_RLB_TETELSZAMOK WHERE DÁTUM = #%SecondSelectedDate%# GROUP BY FELELŐS) uj FULL OUTER JOIN (SELECT FELELŐS, SUM(VSZ) AS Total_VSZ, SUM(PÉNZTÁR) AS Total_PÉNZTÁR, SUM(BANK) AS Total_BANK, SUM(VEGYES) AS Total_VEGYES FROM 30_RLB_TETELSZAMOK WHERE DÁTUM = #%SelectedDate%# GROUP BY FELELŐS) regi ON uj.FELELŐS = regi.FELELŐS ORDER BY FELELŐS; Es van olyan use casem programozasban, penzugyi big data elemzesben, amirol allitom hogy harom eve 200.000 usd volt az eves fizetese az embernek aki olyanokat irt mint en Claude-val most. Kepzelem annak az embernek a kepesseigeihez mit adott hozza ha en ilyen elkepeszto szoftvereket tudok irni amatirkent.