Sådan arbejder jeg
En AI-agent - for eksempel Codex - kan arbejde direkte i de aftalte filer, køre tests og rette fejl. Jeg beskriver, hvad det færdige resultat skal kunne, og ændrer retningen, når der er brug for det. Agenten arbejder videre gennem flere runder, til der ligger en testet løsning.
Følg en konkret opgave
Vælg en opgave, åbn trinnene og se, hvad jeg beslutter, hvad Codex gør, hvad resultatet er, og hvordan det bliver testet.
Vælg en opgave
Jeg giver Codex dagsprogrammet, det tidligere materiale og de konkrete deltageropgaver. Derefter bliver hele kurset bygget og testet.
Deltagerne skal bruge dagen på mails, dokumenter og andre opgaver, de faktisk har med tilbage på arbejdet.
Codex får programmet, tidligere cases, mine guides og anonymiserede eksempler på deltagernes opgaver.
Det fælles oplæg, øvelserne og deltagernes eget arbejde skal følge samme rækkefølge og støtte hinanden.
Alle links bliver åbnet, opgaverne bliver løst som deltager, og rækkefølgen bliver sammenlignet med tiden i programmet.
Det gemmer jeg til næste gang
Modellen bliver ikke trænet på ny. Jeg gemmer baggrund, regler, tests og de dele, der virkede. Så kan Codex begynde den næste lignende opgave med dem, og en test kan fange den samme fejl, hvis den vender tilbage.
Opgavens baggrund, de relevante kilder og de valg, Codex skal kende næste gang.
Regler for sprog, format, adgang og offentliggørelse, der også gælder næste gang.
Tests, der opdager, hvis en vigtig funktion eller regel bliver brudt igen.
Sider, skabeloner, arbejdsgange og gode eksempler, Codex kan bruge i en ny opgave.
Den næste lignende opgave begynder med det gemte materiale. Hvis en kendt fejl vender tilbage, kan en gemt test fange den.
Helt konkret
“Det føles nærmest som at have fået én ny ansat. Jeg bruger nu agenter til markedsføring, indkøb og økonomioverblik. Det har fjernet meget stress og mange hængepartier.”
Chat eller AI-agent
I et almindeligt chatfelt beder du om et svar og flytter det selv videre. En AI-agent kan også få adgang til aftalte filer og værktøjer, ændre selve produktet, køre tests og rette videre efter fejlene. Her bruger jeg Codex som AI-agent.
Du bestiller et udkast, kopierer det over, finder filerne, tester det og kommer tilbage med næste besked. Det kan være helt rigtigt til en lille opgave.
Agenten kan åbne de aftalte materialer, ændre selve produktet, køre tests og rette videre. Du beskriver målet og giver feedback, når retningen skal ændres.
Mit eget arbejde
Eksemplerne kommer fra opgaver, jeg selv løser med AI-agenter: hjemmesider, kurser, artikler og bogføring.
Jeg peger på det, der ikke virker. Codex åbner de rigtige filer, ændrer tekst og funktion og starter en testversion. Derefter bliver siden brugt på mobil og computer, og fund går tilbage til koden. Resultatet er en side, hvor en ny besøgende kan forstå ydelserne, prøve funktionerne og sende mig den opgave, de vil have hjælp til.
Jeg giver Codex programmet, det tidligere materiale og deltagernes opgavetyper. Codex bygger cases, øvelser og kursusmiljø. Jeg tester det som deltager, før holdet får adgang. Resultatet er et kursusmiljø, hvor deltagerne kan åbne materialet og arbejde videre på deres egen opgave.
Jeg giver Codex en iagttagelse, mine noter og de relevante kilder. Codex hjælper med den lange artikel, en billedidé, en videoidé og et kort opslag. Jeg beslutter, hvad der skal offentliggøres. Resultatet er en artikel med kilder og en billed- og videoidé, der forklarer den samme pointe.
En AI-agent kan finde en bestemt kvittering, hente bilaget og sammenligne beløb og dato med posteringen. Hvis oplysningerne ikke passer, bliver bilaget markeret. Jeg beslutter, før noget bliver bogført.
Det beslutter jeg selv
Det er forskellen på at rette et internt udkast og på at sende en mail, lægge en artikel live, bogføre eller ændre kundedata.
Tekst, kode, cases og interne udkast kan gå gennem flere runder, uden at jeg skal godkende hver rettelse. Agenten kan teste, læse fejlene og rette igen.
AI-agenten kan ikke selv sende mails, lægge indhold live, bogføre eller skrive i et kundesystem. Jeg tager den beslutning, når resultatet er klar.
En offentlig artikel, et internt dokument og følsomme kundeoplysninger kræver forskellig adgang. Derfor vælger jeg på forhånd de filer, kilder og systemer, agenten må bruge til opgaven.
Spørgsmål om arbejdsformen
I et chatfelt beder du om et svar og flytter det typisk selv videre til dokumentet, mailen eller systemet. En AI-agent kan arbejde direkte i de aftalte filer, bygge en testversion, køre tests, læse fejlene og rette igen. Du sætter målet og beslutter, før noget bliver sendt, lagt live, bogført eller skrevet i et kundesystem.
Nej. Modellen bliver ikke trænet på ny af én opgave. Jeg gemmer i stedet opgavens baggrund og kilder, de regler der virkede, konkrete tests og dele, der kan genbruges. Så begynder den næste lignende opgave med det arbejde.
Nej. En AI-agent kan ofte teste og forbedre et internt udkast gennem flere runder. Jeg beslutter særskilt, før en mail bliver sendt, en artikel bliver lagt live, noget bliver bogført, eller oplysninger bliver skrevet i et kundesystem.
Ja. I viser mig en konkret opgave og de filer eller eksempler, I allerede bruger. Så aftaler vi, hvad et godt resultat skal kunne, og lader AI-agenten bygge en første testversion.
Har I en opgave?
Fortæl, hvad opgaven går ud på, og hvilke filer I bruger i dag. Så kan jeg beskrive, hvad et færdigt resultat skal kunne, hvilke trin en AI-agent kan løse, og hvordan resultatet kan testes.