1. 그동안 노션에서 공부하면서 정리한 것들을 다시 분야로 나누어서 정리하고, 빠진 개념들을 메꾸려고 한다. (1) keyword를 모두 넣어주고, 분야로 나누어줘 (x5) (2) 각 분야별 Sub-category를 알려줘 (x5) (3) Sub-category별로 알아야할 개념들을 알려줘 (x10) -> 내가 specialized된 분야에 특화된 수많은 키워드를 구조적으로 생성 가능
2. 고객 세그멘테이션과 세그멘테이션별로 마케팅 전략 가설을 일단 무한히 만들어본다. (1) 5개의 category 알려줘 (2) category 별로 5개의 sub-category 알려줘 (3) sub-category별로 마케팅 전략 4개 알려줘 -> 100개의 가설
3. healthcare chatbot 만들기 (1) 프론트, 백엔드 알못 개발 알못 - Only data analysis using Python, R (2) chatGPT와 대화하며 오류를 찾고 오늘 오후 시간동안 NodeJS, React 활용해서 baby chatbot 생성
원래였으면 아예 시도조차 어려웠을 것을 assistant가 있으니 시도하게 된다.
[재미있던/흥미롭던 순간들]
미안 오타야
두 눈을 씻고 봐도 고치라는 코드가 같아 보여서 물었더니 오타라고 한다. 나의 baby GPT는 굉장히 당당하고 뻔뻔한데 chatGPT는 겸손하다. 겸손하게 말하기를 가르쳐야 한다.
2. 영어 선생님 + GPT가 그동안의 맥락에서 이해하는 나의 질문
내가 문법이 맞지 않게 아무렇게 질문을 해도, chatGPT는 보통 내 질문을 다시 정리하면서 시작한다. rephrase를 부탁하면 chatGPT가 이해하는 질문을 다시 이해할 수 있다. 내가 언급하지 않은 맥락까지 붙여준다.
rephrase를 시켜달라고 해서 GPT쓸때마다 좀 더 영어표현을 가다듬는 연습을 할 수 있다.
chatGPT는 질문도 겸손하게 하는 편이다. (예. Can you please ~?)
저 프롬프트도 chatGPT한테 물어보았다. "내가 질문한 걸 다시 고치고 답을 얻고 싶은데 어떻게 물으면 좋을까?"
keyboard shortcut을 통해 굳이 복붙안해도 간편하게 항상 넣을 수 있게 했다.
3. 상상코딩
데이터셋도 없고, 아예 분석 플랜이 전무한 상태에서 코드를 알려달라고 한다음에 내가 하고 싶은 분석들을 상상하며 이게 실제로 돌아가든 안돌아가든 계속 변수를 추가한다.
그리고 코드상으로 이해가지 않으면 변수의 초기값과 그 이후에 벌어나는 일들을 출력해달라고 하거나, 가짜로 언급한 데이터셋을 열어달라고 해서 볼 수 있다.
앞에 상황들을 잘 설명했더니, 열어준 데이터가 실제 내가 가지고 있는 데이터셋인줄 알았다.
디버깅할때 print문으로 계속 테스트하면서 확인하는 편인데, chatGPT상으로도 가능했다.
