Suomi

Aihe

Kirjoittaminen ja muokkaus

Laadi, muokkaa, terävöitä ja tarkista tekstiä menettämättä omaa ääntäsi.

31 sisältöä (15 artikkelia · 16 videota)

Aloita tästä

Muutama hyvä aloitussisältö ennen koko sisältövirran selaamista.

6 min lukemista

Tekoäly henkilökohtaisena editoijanasi: korjaa mikä tahansa teksti alle minuutissa

Kolme pientä kehotetta tekee mistä tahansa tekoälystä huolellisen ja nopean editoijan ilman, että se muuttaa tekstisi jonkun toisen kirjoittamaksi. Yksi kierros selkeydelle, sävylle ja kieliopille.

Uusi tekoälyn maailmassa

7 min lukemista

Kirjoita tekoälyn avulla kuulostamatta tekoälyltä

Tekoälyn avulla laaditut luonnokset sortuvat usein yleisluontoisiin kaavoihin. Kuudella toimituksellisella tarkistuksella palautat tekstiin täsmällisyyttä ja rytmiä väittämättä, että tyyli yksin todistaisi kirjoittajan.

7 min lukemista

Tekoäly työnhaussa: CV:t, hakemuskirjeet ja työhaastatteluun valmistautuminen

Käytännöllinen tekoälyä hyödyntävä työnhaun prosessi — CV:n mukauttaminen jokaiseen tehtävään, omalta kuulostavien hakemuskirjeiden luonnostelu, työhaastattelujen ääneen harjoittelu ja vaiheet, jotka useimmat hakijat ohittavat.

Uusi tekoälyn maailmassa

Lisää tässä aiheessa

6 min lukemista

Kirjoita luonnos ensin ja pyydä vasta sitten kritiikkiä

Tekoälystä on tekijälle usein eniten hyötyä oman luonnoksen kriitikkona, ei ensimmäisen luonnoksen kanssakirjoittajana, joka korvaa vähitellen oman äänen. Työnkulku sisältää arviointisäännöt ja varamenettelyn yleisluontoista palautetta varten.

5 min lukemista

Muokkauskierros, joka säilyttää tyylitajusi

Tekoälyllä tehty muokkaus hioo tekstin helposti kohti keskivertoa. Tässä tyylitajua vaalivassa muokkauskierroksessa määrität ensin kriteerit, pyydät vain paikallisia ehdotuksia, vertaat hyväksyttyjä ja hylättyjä muutoksia rinnakkain ja luet lopuksi tekstin itse ilman tekoälyä. Näin suojaat sitä, mikä tekee tekstistä omasi.

6 min lukemista

Kirjoittaminen surun läpi ilman, että simuloit menettämääsi henkilöä

Tekoäly voi auttaa kirjoittamaan muistopuheen omista muistoistasi, järjestämään hautajaisten ohjelman tai luonnostelemaan kiitosviestin, kun et löydä sanoja. Sitä ei koskaan pitäisi pyytää tuottamaan sitä, mitä menettämäsi ihminen sanoisi sinulle takaisin. Turvallisen käytön taulukko erottaa hallinto- ja kirjoitusavun toisena esiintymisestä, eikä tee poikkeuksia sen perusteella, kuinka lohduttavalta se tuntuu.

7 min lukemista

Käytä tekoälyä pitkien asiakirjojen ja PDF-tiedostojen alustavaan tarkasteluun turvallisesti

Käytä lähteisiin perustuvaa kolmen läpikäynnin työnkulkua pitkän asiakirjan kartoittamiseen, ihmisen tarkastusta vaativien kohtien paikantamiseen ja kysymysten valmisteluun luovuttamatta lukemista tai oikeudellista harkintaa tekoälylle.

Uusi tekoälyn maailmassa

6 min lukemista

Huonon ja hyvän kehotteen ero (5 ennen ja jälkeen -esimerkkiä)

Viisi todellista kehotetta ensin heikkona ja sitten parempana versiona sekä lyhyt selitys siitä, mikä muuttui. Nopein tapa parantaa tekoälyn tuottamia vastauksia ilman erikoissanaston opettelua.

Uusi tekoälyn maailmassa

6 min lukemista

Näin kirjoitat ChatGPT:n avulla sähköposteja, jotka todella haluat lähettää

Useimmat tekoälyn kirjoittamat sähköpostit kuulostavat tekoälyn kirjoittamilta. Käytännöllinen työnkulku auttaa laatimaan, hiomaan ja viimeistelemään ChatGPT:llä viestejä, jotka todella haluat lähettää — ilman robottimaista vaikutelmaa.

Uusi tekoälyn maailmassa

8 min lukemista

Deep Research -tila: rajaa kysymys ja tarkasta lähteet

Deep Research on ChatGPT:n, Geminin, Clauden, Perplexityn ja vastaavien työkalujen monivaiheinen verkkotutkimustila. Se voi palauttaa pidemmän itsenäisen ajon jälkeen jäsennellyn ja lähteistetyn raportin. Tässä käytännön oppaassa opit rajaamaan kysymykset, tarkastamaan lähteet ja tunnistamaan tilanteet, joihin tila ei sovi.

7 min lukemista

Few-shot-kehotteet: ohjaa tulosta esimerkeillä

Kun kuvaus jättää tulkinnanvaraa, näytä mallille edustavia syöte-tuloste-esimerkkejä ja testaa, parantavatko ne tehtäväsi tulosten yhdenmukaisuutta.

8 min lukemista

Saapuneet-kansio tyhjäksi tekoälyn avulla: realistinen sähköpostityönkulku

Käytännöllinen ja toistettava järjestelmä sähköpostien lajitteluun, luonnosteluun ja seurantaan tekoälyn avulla niin, ettei hyväksymätön työkalu pääse postilaatikkoosi eikä lähetä viestejä tarkistamatta.

8 min lukemista

NotebookLM: Lähdepohjainen tutkimusmuistikirja

Luo tarkasti rajattu NotebookLM-kokoelma, esitä lähdepohjaisia kysymyksiä ja varmista siteeratun kohdan sisältö ennen kuin luotat vastaukseen.

8 min lukemista

Älä tyydy yhteen kehotteeseen: iteratiivinen keskustelumenetelmä

Käytännöllinen työnkulku lupaavan ensimmäisen vastauksen parantamiseen kritiikin, rajaamisen, näkökulman vaihdon, koettelun ja varmistamisen avulla sen sijaan, että aloittaisit oletusarvoisesti alusta.

8 min lukemista

Kymmenen kehotemallia arkiseen tietotyöhön

Kymmenen uudelleenkäytettävää kehoterakennetta luonnosteluun, kritiikkiin, analyysiin, harjoitteluun ja jäsenneltyihin tuloksiin sekä kuhunkin työhön sopiva tarkistustapa.

Työpaikka ChatGPT:llä: lopullinen opas!

Jeff Su. Kymmenen minuuttia katselluinta ChatGPT-työnhaku-videota YouTubessa, ja se ansaitsee sen. Jeff näyttää monikehote-lähestymistavan hakemuskirjeen koukun räätälöintiin oikeaa työpaikkailmoitusta vasten, sitten ”kirjoita tämä bullet uudelleen muodossa saavutin X tekemällä Y, mikä johti Z:ään” -mallin CV:lle, sitten puhtaan läpikäynnin ”kerro itsestäsi” -vastauksen valmisteluun. Juuri artikkelin suosittelemat liikkeet, demonstroituna näytöllä kehotteet näkyvissä.

Uusi tekoälyn maailmassa

Toivon, että jokainen työnhakija katsoisi tämän

Jeff Su. Saman sarjan toinen osa, kattaen työnhaun osat, joita ensimmäinen video ei kata — LinkedIn-kahvitreffien järjestäminen, hyvien kysymysten esittäminen haastattelussa, kiitossähköpostien kirjoittaminen ja roolipeli-kehote palkkaneuvottelun harjoitteluun. Katso tämä artikkelin jälkeen, niin sinulla on ChatGPT-avusteiset skriptit funnelin jokaiseen kiusalliseen osaan, ei vain itse hakemukseen.

Uusi tekoälyn maailmassa

Täydellinen opas tekoälyllä kirjoittamiseen

David Perell. David Perell on työskentelevä kirjoittaja, joka opettaa kirjoittamista verkossa, ja tämä on hänen varsinainen työnkulkunsa — missä hän pyytää tekoälyä väittelemään luonnostaan vastaan, missä hän kieltäytyy antamasta sen tuottaa proosaa puolestaan, ja mihin kehotteisiin hän palaa yhä uudelleen. Osiot ”How do I actually write with LLMs” ja ”How I think with LLMs” mapataan suoraan artikkelin ”käytä tekoälyä editorina, ei haamukirjoittajana” -asenteeseen. Katselumäärä on juuri alle tavanomaisen 100k-kynnyksemme; teimme poikkeuksen, koska mikään suuremman kanavan video tästä tarkasta aiheesta ei ole lähellekään näin ajateltu.

Uusi tekoälyn maailmassa

Tämä NotebookLM + Perplexity -työnkulku leikkaa tutkimusajan 50 % (tai enemmän)

Grace Leung. Video näyttää kahden työkalun työnkulun, jossa Perplexityä käytetään mahdollisten lähteiden löytämiseen ja NotebookLM:ää niiden tarkasteluun. Se voi olla kokeilemisen arvoinen asiakirjapinon, kuten markkinatutkimuksen, viranomaisaineiston tai monilähteisen raportin, alustavassa kartoituksessa. Tarkista lähteen alkuperä, ajantasaisuus, käyttöoikeus ja arvovalta ennen sen lisäämistä aineistoon.

Uusi tekoälyn maailmassa

Näin käytät NotebookLM:ää (Googlen tekoälyyn perustuva "ymmärtämisen työkalu")

Tiago Forte. Tiago Forte näyttää kokousmuistiinpanojen tiivistämisen, kysymysten esittämisen pitkistä PDF-tiedostoista ja lähdeviitteiden käytön vastausten tarkistamisessa. Video havainnollistaa yhtä tapaa kokeilla lähdeaineistoon rajattua työskentelyä. Tarkista ennen käyttöä NotebookLM:n nykyiset tiedosto-, tietosuoja- ja viittausrajat sekä se, sopiiko aineisto kyseiseen palveluun.

Uusi tekoälyn maailmassa

Kehotetekniikan tutoriaali – hallitse ChatGPT:n ja LLM:ien vastauksia

freeCodeCamp.org. Pidempi, kärsivällisempi kurssi, joka ansaitsee pituutensa. Luvut hyvistä käytännöistä, zero-shot vs few-shot sekä siitä, miltä hallusinaatiot näyttävät kehotetuissa vastauksissa, ovat juuri sitä syventämistä, jota haluat, kun artikkelin viisi esimerkkiä ovat uponneet.

Uusi tekoälyn maailmassa

Googlen 9 tunnin AI-kehotekurssi 20 minuutissa

Tina Huang. Tina tiivistää Googlen virallisen Prompting Essentials -kurssin viisiosaiseen TCREI-rakenteeseen (Task, Context, References, Evaluate, Iterate) ja käy läpi esimerkkejä jokaisesta. Kun artikkeli näyttää viisi uudelleenkirjoitusta, tämä antaa reseptin, jota Google itse opettaa työntekijöilleen, jotta voit tehdä saman omille kehotteillesi kopioimatta meidän esimerkkejämme.

Uusi tekoälyn maailmassa

4 ChatGPT-kikkaa, jotka puolittivat työmääräni

Jeff Su. ”Red team technique” -osio on se, mikä useimmista ChatGPT-sähköposti-tutoriaaleista puuttuu: kirjoita luonnos, sitten pyydä mallia näyttelemään vastaanottajaa, joka saa viisikymmentä kylmää sähköpostia päivässä, ja kertomaan, mitkä lauseet saavat hänet painamaan Poista. Juuri se palautesilmukka, jota artikkeli tarkoittaa ”sähköposteilla, jotka todella haluat lähettää”, ja Jeff demonstroi sen oikealla kylmällä outreach-sähköpostilla alle kolmessa minuutissa.

Uusi tekoälyn maailmassa

Tekoäly data-analyysissä 21 minuutissa

Tina Huang. Tina asettaa Perplexityn Deep Researchin sekä ChatGPT-/Claude-analyysitilat työskentelevän analyytikon päivän kontekstiin — markkinasignaalien kokoaminen, exploratiivinen data-analyysi ja jäsennellyt tulosteet. Hyödyllinen "mihin muuhun tämä sopii kuin akateemisiin kirjallisuuskatsauksiin" -kumppani ensisijaiselle valinnalle.

Näin käytät ChatGPT:n Deep Researchia säästääksesi TUNTEJA tutkimuksessa

Andy Stapleton. Stapleton ajaa Deep Researchia juuri sitä käyttötapausta vasten, jossa se loistaa — kirjallisuuskatsaus selkeällä rajauksella, aikakehyksellä ja rakenteella — ja näyttää tarkentavien kysymysten kättelyn, 10 minuutin odotuksen, 40 lähteen tuloksen sekä kohdat, joissa viittaukset ja sävy tarvitsevat yhä ihmisen kierroksen. Rajat nimetään rehellisesti (ei BibTeX-vientiä, lähdevalinta toisinaan liian antelias).

Kehotetekniikan tutoriaali – hallitse ChatGPT:n ja LLM:ien vastauksia

freeCodeCamp.org. Siirry ajassa 31:20 kohtaan "Zero shot and few shot prompts", jossa sama tehtävä näytetään selkeästi ilman esimerkkejä ja muutaman esimerkin kanssa. Artikkelin luku rakentuu juuri tämän eron ympärille. Aiemmat osiot kehotteiden ajattelutavasta ja hyvistä käytännöistä ovat hyödyllistä taustaa, jos tulit suoraan artikkelista ilman laajempaa kontekstia.

Kehotteiden ABC | Code w/ Claude

Anthropic. Esimerkit ovat yksi kymmenestä ainesosasta, jotka Anthropic käy tässä läpi, ja näet niiden lisäämisen oikeaan asiakaskehotteeseen sekä mallin tuloksen muuttumisen. Hyödyllinen, jos haluat nähdä few-shotin osana täydempää kehotetta eikä erillisenä temppuna.

Miten käytän LLM:iä

Andrej Karpathy. Karpathy käy läpi päivittäistä käyttöään ChatGPT:ssä, Claudessa, Geminissä, Grokissa ja Perplexityssä — ruudulla näkyvät live-keskustelut, ei hiottuja kertaluonteisia kehotteita. Näet, milloin hän tekee jatkokysymyksen, milloin vaihtaa mallia kesken ketjun ja milloin hylkää linjan ja aloittaa alusta — juuri se iteratiivinen silmukka, jota artikkeli kuvaa, jonkun mallintamana, joka rakentaa näitä järjestelmiä ammatikseen.

Hallitse täydellinen ChatGPT-kehotekaava (vain 8 minuutissa)!

Jeff Su. Kuusiosainen kaava — task, context, exemplars, persona, format, tone — selitetään toimistotyön esimerkeillä, kuten treenisuunnitelmilla, CV:illä ja sisäisillä sähköposteilla. Se tarjoaa tiiviin kehyksen, joka limittyy useiden artikkelin mallien kanssa.

Jokainen olennainen tekoälytaito 25 minuutissa (2025)

Tina Huang. Kehoteluku (02:30–09:20) esittelee kaksi pinottavaa muistisääntöä — "tiny crabs ride enormous iguanas" (task, context, references, evaluate, iterate) ja "ramen saves tragic idiots" (revisit, separate, try analogous, introduce constraints) — jotka kytkeytyvät puhtaasti artikkelin iterointi-ja-hiominen-malleihin. Hyödyllinen, kun kertaluonteinen kaava ei vie perille.

Täydellinen opas tekoälyllä kirjoittamiseen

David Perell. Perell opettaa kirjoittamista ammatikseen ja käy läpi, miten hän oikeasti luonnostelee LLM:ien kanssa ilman, että tulos kuulostaa tekoälyltä — mihin hän käyttää mallia (tutkimus, jäsentäminen, oman ajattelun esiin saaminen), mitä hän kieltäytyy delegoimasta (ääni, maku, mielipiteet) ja millä konkreettisilla liikkeillä hän pitää proosansa omana. Istuu juuri 100K katselun kynnyksen alla, mutta ansaitsee paikkansa, koska aihe on aidosti niche ja tämä on sen harkituin pitkä muoto.