Die meisten Listenerstellungen sind kein kreatives Problem. Sie sind Tipparbeit. Sie haben den Inhalt im Kopf und vierzig Minuten Eingabe vor sich, und der Inhalt selbst ist in dreißig Sekunden ausgedacht.
Der Button Mit KI füllen in der Werkzeugleiste nimmt die Tipparbeit ab. Sie beschreiben die Liste, sie erscheint. Es ist eine eng umgrenzte Funktion, und zu wissen, wo die Grenzen liegen, ist wichtiger als zu wissen, was sie kann.
So funktioniert es
Der Button sitzt in der Werkzeugleiste jedes listenbasierten Tools — des Glücksrads, der Zufallsziehung, des Gruppen-Generators, der Aufgaben-Zuweisung und anderer. Klicken Sie ihn, geben Sie einen Prompt ein, und die generierten Einträge ersetzen, was im Feld steht.
Die Ausgabe ist reiner Text, ein Eintrag pro Zeile, erzeugt von einem Sprachmodell, das über Groqs Inferenzdienst läuft. Es antwortet in der Sprache, in der Sie den Prompt geschrieben haben, ein türkischer Prompt liefert also türkische Ergebnisse und ein arabischer arabische.
Prompts, die funktionieren
Das Muster ist gleichbleibend: Seien Sie konkret bei Anzahl und Kategorie.
Gut:
- „Liste die 81 Provinzen der Türkei auf”
- „30 häufige Vornamen in Schweden”
- „15 europäische Hauptstädte”
- „10 Teambuilding-Aktivitäten für ein Remote-Team”
- „20 Fantasy-Charakternamen”
Schwächer:
- „Liste ein paar Namen auf”
- „Gib mir Ideen”
- „Etwas für ein Quiz”
Der Unterschied ist, dass die erste Art dem Modell sagt, wie viele Einträge und wovon, und die zweite beides zum Raten überlässt. Vage Prompts erzeugen vage Listen — oft drei Einträge, wo Sie zwanzig verlangt haben.
Weil der System-Prompt auf faktische Aufzählung abgestimmt ist, sind anzahlbasierte Anfragen am zuverlässigsten. Ein Prompt, der alle 81 türkischen Provinzen verlangt, bekommt alle 81.
Wofür es hilft
Platzhalterdaten zum Testen. Bauen Sie eine Liste mit 200 Namen, prüfen Sie, ob sich Ihre Gruppeneinstellungen und die Ziehungsanzahl richtig verhalten, und löschen Sie sie dann. Das ist der häufigste Einsatz und er spart die meiste Zeit.
Zwischen Optionen entscheiden. Generieren Sie eine realistische Liste, probieren Sie zwei Tools damit aus und schauen Sie, welches Sie lieber einer Klasse zeigen würden. Die Liste ist wegwerfbar; die Entscheidung nicht.
Listen, die Sie nicht tippen würden. Dreihundert Einträge von Hand sind eine Viertelstunde Leerlauf. Ein Satz ist eine Sekunde.
Ausgangsmaterial. Eine Liste mit Quizfragen, eine Sammlung Projektideen, eine Sammlung Teamnamen — das sind Ausgangspunkte, die Sie bearbeiten werden, und zehn Einträge zu generieren, um sie auf fünfzig zu erweitern, ist besser, als zehn zu schreiben.
Wofür es nicht genutzt werden sollte
Echte Teilnehmerlisten. Das ist der wichtige Punkt. Generierte Namen sind keine Teilnehmer. Wenn Sie einen Preis ziehen und das Ergebnis veröffentlichen, muss jeder Name im Pool zu einer echten Person gehören, die teilgenommen hat. Eine generierte „Elif Yılmaz” ist eine plausible Figur, kein Teilnehmer.
Listen, die Sie bereits haben. Wenn die Teilnehmer in einer Tabelle, auf einem Foto oder in einem Anmeldeformular stehen, haben Sie die echte Liste. Eine Annäherung daran zu generieren ist strikt schlechter als das, was Sie haben.
Alles, was überprüfbar sein muss. Bei einer Ziehung mit Gewichtung muss der Pool der Pool sein, den Sie veröffentlicht haben. Eine generierte Liste lässt sich nicht verteidigen, wenn jemand fragt, woher ein Name stammt.
Daten, die Sie lieber nicht übertragen würden. Der Prompt geht über das Netzwerk an ein Sprachmodell. Behandeln Sie ihn so, als würde er in einem Protokoll Dritter auftauchen. Schreiben Sie „30 Gemüsesorten” und nichts, das Teilnehmerdetails enthält.
Praktische Hinweise
Generierte Einträge ersetzen Ihre aktuelle Liste. Wenn Sie etwas eingetippt haben, speichern Sie es zuerst. Generierte Einträge in eine handgebaute Liste zu mischen würde Dubletten erzeugen und die Herkunft verwischen — genau die Unklarheit, die Sie bei einer Ziehung nicht wollen.
Die Ausgabe neigt zu Internationalem und Häufigem. Ein Modell erzeugt, was es für wahrscheinlich hält, generierte Namen tendieren also zu Namen, die oft in Texten vorkommen. Wenn Sie eine Liste brauchen, die eine bestimmte lokale Gruppe widerspiegelt, bringt Sie generierte Daten dort nicht hin.
Neu generieren statt reparieren. Wenn eine Liste fast richtig, aber im Ton daneben ist, passen Sie den Prompt an und lassen Sie sie erneut laufen. Fünfzehn von dreißig Einträgen zu bearbeiten ist langsamer als ein weiterer Versuch.
Gehen Sie bei nichts Kritischem von faktischer Vollständigkeit aus. Das Modell ist angewiesen, vollständige Aufzählungen zurückzugeben, und tut das meistens, aber es ist ein Sprachmodell und keine Datenbank. Bei einer Liste, die exakt richtig sein muss — Rechtsträger, regulatorische Kategorien, alles, woran man Sie messen wird — prüfen Sie sie.
Die Grenze in einem Satz
Nutzen Sie KI, um die Liste zu erstellen; nutzen Sie das Tool, um die Auswahl fair zu machen. Das sind getrennte Probleme, und die Ziehung ist das, was die Leute tatsächlich prüfen.
Die Ziehungen selbst verwenden crypto.getRandomValues() statt des vorhersagbaren Math.random(), die Auswahl ist also unabhängig davon, wie die Liste erstellt wurde. Die Fairness-Seite erklärt den Mechanismus.
Probieren Sie es aus
Öffnen Sie ein beliebiges Tool, klicken Sie den KI-Button in der Werkzeugleiste und verlangen Sie eine bestimmte Liste mit einer bestimmten Anzahl. Fangen Sie mit etwas an, das Sie überprüfen könnten — eine Liste von Hauptstädten, eine Liste von Kategorien — und sehen Sie, wie sie sich schlägt, bevor Sie sich für Längeres darauf verlassen.