אין כפתור שמחבר את Claude ו-ChatGPT לצוות אחד. אבל אפשר לבנות תהליך שבו מודל אחד כותב, השני מבקר, והראשון משפר את התוצאה. הנה שלוש דרכים לעשות את זה, מהעתקה והדבקה ועד אוטומציה באמצעות n8n ו-Make, כולל פרומפטים מוכנים להעתקה.
דמיינו שאתם מבקשים ממודל AI לכתוב מאמר, לבנות תוכנית עסקית או לייצר קוד. התשובה נראית מצוין. היא מנוסחת היטב, מסודרת ומשכנעת.
אבל האם היא נכונה? האם חסר בה משהו? האם יש סיכון שהמודל הראשון לא זיהה?
במקום לבקש מאותו מודל לבדוק את עצמו, אפשר להעביר את התשובה למודל אחר ולבקש ממנו לבחון אותה באופן עצמאי.
Claude יכול לכתוב טיוטה. ChatGPT יכול לבקר אותה. Claude יכול להתייחס לביקורת ולהפיק גרסה משופרת. ChatGPT יכול לבצע בדיקה נוספת.
זהו תהליך עבודה רב־מודלי, או Multi-Model AI Workflow. הוא לא דורש בהכרח מערכת מורכבת, ובגרסה הבסיסית שלו אפשר להתחיל בתוך דקות.
במדריך הזה נבנה את התהליך בשלוש רמות: ידנית, באמצעות פלטפורמה לעבודה עם כמה מודלים, ואוטומטית באמצעות n8n או Make.
אפשר לחבר בין Claude של Anthropic לבין מודלי OpenAI בשלוש דרכים עיקריות:
בכל שלוש הדרכים, העיקרון זהה: מודל אחד מייצר תוצר, מודל אחר בוחן אותו, והתהליך ממשיך עד להשגת קריטריונים מוגדרים או עד למספר סבבים מרבי.
מודלים שונים עשויים להציע דרכי חשיבה שונות, לזהות בעיות אחרות ולהציע שיפורים שלא עלו בתשובה הראשונה. עם זאת, שימוש בשני מודלים אינו מבטיח נכונות גבוהה יותר. שניהם יכולים לטעות, לחלוק הנחות שגויות או להסכים על מסקנה לא מבוססת.
ההבדל נוצר כאשר נותנים לכל מודל תפקיד ברור.
דוגמאות לשימושים מעשיים:
העיקרון החשוב הוא לא לבקש משני המודלים לעשות בדיוק את אותו הדבר. עדיף שאחד יהיה אחראי ליצירה, והשני לביקורת עצמאית.
זו הדרך הקלה ביותר להתחיל. לא צריך להתקין דבר, לכתוב קוד או ליצור מפתחות API.
פותחים את Claude בחלון אחד ואת ChatGPT בחלון אחר. מעבירים ביניהם את התשובות לפי סדר קבוע.
העתיקו את הפרומפט הבא לשיחה חדשה והוסיפו את המשימה שלכם.
פרומפט ליצירת הטיוטה
אתה מומחה לנושא שאמסור לך. המשימה שלך היא ליצור תוצר איכותי, מדויק ומעשי.
הצג את הרעיון המרכזי, הנימוקים, היתרונות, החסרונות וההנחות שעליהן אתה מסתמך.
אל תמציא עובדות, נתונים או מקורות. ציין במפורש אילו טענות דורשות אימות.
הפק טיוטה ברורה ומסודרת שאפשר להעביר למומחה נוסף לביקורת.
המשימה: [הכניסו כאן את המשימה]
העתיקו את הטיוטה המלאה לצ'אט של ChatGPT והוסיפו את הפרומפט הבא.
פרומפט לביקורת עצמאית
אתה מבקר עצמאי. קיבלת תוצר שנכתב על ידי מודל AI אחר.
המטרה שלך אינה להסכים עם התוצר או לשכתב אותו מיד, אלא לזהות בעיות אמיתיות ולשפר את איכותו.
בדוק:
- אילו טענות אינן מבוססות או דורשות אימות?
- אילו הנחות עלולות להיות שגויות?
- האם קיימות סתירות, טעויות או נקודות חסרות?
- אילו חלקים חזקים כדאי לשמר?
- מהם שלושת השיפורים החשובים ביותר?
הפרד בין טעויות מהותיות לבין העדפות סגנוניות. אל תמציא מקורות או עובדות כדי לתמוך בביקורת.
בשלב זה, אל תשכתב את התוצר. הצג ביקורת מנומקת ורשימת תיקונים לפי סדר חשיבות.
התוצר לבדיקה:
[הדביקו כאן את הטיוטה]
כעת מעתיקים את הביקורת בחזרה לשיחה המקורית עם Claude.
פרומפט לתיקון
קיבלת ביקורת עצמאית על הטיוטה שלך.
בחן כל הערה בנפרד. קבל ביקורת מוצדקת, דחה טענות שגויות באמצעות נימוק, ובדוק מחדש טענות עובדתיות שנויות במחלוקת.
הפק גרסה משופרת ששומרת על החלקים הטובים ומתקנת את הבעיות המהותיות.
בסיום, הצג רשימה קצרה של השינויים שביצעת ושל הנקודות שעדיין דורשות אימות.
אל תציג טענה כמאומתת אם לא בדקת אותה.
מעבירים את הגרסה החדשה ל-ChatGPT ומבקשים ממנו לבדוק אם הבעיות הקודמות נפתרו ואם נוצרו בעיות חדשות.
בדרך כלל כדאי להתחיל בשניים או שלושה סבבים ממוקדים. אין צורך להמשיך רק מפני שאפשר.
היתרונות: התחלה מיידית, ללא הקמה טכנית, ותהליך שקל להבין ולשלוט בו.
החסרונות: צריך להעביר את התוכן ידנית, לעקוב אחר הגרסאות ולנהל את השיחה בעצמכם.
Poe היא פלטפורמה המאפשרת לעבוד עם בוטים ומודלים שונים. היא יכולה להיות אפשרות נוחה למי שרוצה להתנסות בסביבת עבודה מרוכזת.
אתר: https://poe.com/
עם זאת, חשוב להבחין בין שימוש בכמה בוטים באותה פלטפורמה לבין העברת הודעות אוטומטית בין שני מודלים. הזמינות של מודלים, שיחות משותפות, תיוג בוטים ותכונות אחרות תלויה בממשק ובחשבון. אין להניח שכל גרסה מאפשרת להכניס את Claude ואת ChatGPT המקוריים לאותו חדר ולהפעיל ביניהם לולאה אוטומטית.
היתרון: אפשר לרכז חלק מהעבודה במקום אחד, בהתאם לתכונות הזמינות.
החיסרון: לא כל צורת עבודה בין מודלים נתמכת, ולא כל בוט מייצג בהכרח את השירות המקורי או את מלוא יכולותיו.
אם המטרה שלכם היא תהליך שחוזר על עצמו ללא התערבות ידנית, כדאי לבחון את הדרך השלישית.
כאן מתחילים לבנות מערכת עבודה אמיתית.
במקום שתעתיקו כל תשובה, תהליך אוטומטי מקבל את המשימה, שולח אותה למודל הראשון, מעביר את התוצאה למודל השני, מחזיר את הביקורת ומפיק תוצר סופי.
שתי פלטפורמות שכדאי להכיר:
שתיהן מאפשרות לבנות תהליכי אוטומציה חזותיים. האפשרויות המדויקות תלויות במודולים, בגרסה ובאופן ההתקנה.
שלב 1: קבלת המשימה
המשתמש מזין בקשה, למשל: "כתוב תוכנית שיווק למוצר חדש".
שלב 2: יצירת טיוטה
תהליך האוטומציה שולח את הבקשה ל-Claude באמצעות API ומקבל את התשובה.
שלב 3: ביקורת
התשובה מועברת למודל של OpenAI יחד עם פרומפט ביקורת מוגדר.
שלב 4: תיקון
הביקורת חוזרת ל-Claude, שמפיק גרסה מתוקנת.
שלב 5: בדיקה מסכמת
אפשר לשלוח את הגרסה המתוקנת לבדיקה נוספת, להפעיל תנאי עצירה ולשמור את התוצאה הסופית.
קבלת משימה
↓
Claude כותב טיוטה
↓
ChatGPT מבקר
↓
Claude מתקן
↓
ChatGPT בודק שוב
↓
האם התוצאה עומדת בקריטריונים?
├── כן: שמירת התוצאה והצגתה
└── לא: סבב נוסף, אם נותרו סבבים
הערה חשובה: מנוי רגיל ל-ChatGPT או ל-Claude אינו מבטיח שימוש ב-API ללא תשלום נוסף. חיובי API, הרשאות ומגבלות שימוש מנוהלים בנפרד בהתאם לספק ולחשבון.
אל תתחילו בלולאה אינסופית. בנו תחילה תהליך פשוט עם שלוש קריאות: כתיבה, ביקורת ותיקון. לאחר שתבדקו את התוצאה, הוסיפו שלב בדיקה מסכם.
מומלץ להגדיר:
כך מקבלים תהליך שאפשר לבדוק, למדוד ולשפר, במקום שרשרת הודעות שאין לה סוף ברור.
חיבור טכני בין שני מודלים אינו מספיק. צריך למנוע מצב שבו המודל השני רק מאשר את הטיוטה או מחליף ניסוחים בלי לשפר את התוכן.
הנה פרומפט ביקורת שמתאים גם לשימוש ידני וגם לשילוב בתהליך אוטומטי.
תפקידך: מבקר מקצועי עצמאי.
אתה מקבל תוצר שנוצר על ידי מודל AI אחר. המטרה שלך אינה להגיע להסכמה, אלא לשפר את איכות התוצאה.
פעל לפי הכללים הבאים:
- בחן את התוצר לפי קריטריונים מוגדרים, ולא לפי השאלה אם הוא נשמע משכנע.
- הפרד בין עובדות, הנחות, מסקנות והעדפות.
- הצבע על טעויות אפשריות, מידע חסר, סתירות וסיכונים.
- אל תמציא מקורות, נתונים או ראיות.
- אם אתה חולק על טענה, הסבר מה הבעיה ומה נדרש כדי להכריע.
- שמור על החלקים הטובים ואל תציע שינוי רק כדי להיראות ביקורתי.
- סיים ברשימת תיקונים לפי סדר חשיבות.
הצג את התוצאה בפורמט הבא:
בעיות מהותיות: טעויות או סיכונים שעלולים לפגוע בתוצאה.
שיפורים מומלצים: תיקונים שיחזקו את התוצר.
נקודות שדורשות אימות: טענות שלא ניתן לקבוע את נכונותן מהמידע הקיים.
הערכה מסכמת: האם התוצר מוכן לשימוש ומה עדיין חסר?
אפשר להתאים את הקריטריונים לתחום. בקוד, למשל, חשוב להתמקד בתקינות, אבטחה ומקרי קצה. במאמר, חשוב לבדוק עובדות, מקורות, בהירות ומבנה.
שני מודלים אינם בהכרח שתי ראיות עצמאיות. הם עלולים להסתמך על אותן הנחות שגויות, לפספס את אותה עובדה או להשתכנע מניסוח שנשמע מקצועי.
כדי להפחית את הסיכון:
בפיתוח תוכנה אפשר להוסיף בדיקות אוטומטיות והרצת קוד בסביבה מבוקרת. במחקר אפשר לבדוק את המקורות עצמם. בכתיבה אפשר לבנות רשימת בדיקה עובדתית לפני פרסום.
כל קריאת API עשויה להיות כרוכה בעלות, בהתאם למודל, לכמות הטקסט ולתמחור הספק. כאשר מעבירים היסטוריה ארוכה בכל סבב, העלות יכולה לגדול.
כדאי להתחיל במספר קטן של קריאות, למדוד את איכות התוצאות ואת העלות, ורק לאחר מכן להרחיב.
מבחינת אבטחה, יש לשמור את מפתחות ה-API במנגנון אישורים מאובטח, ולא לחשוף אותם בקוד גלוי או בפרומפטים. אל תעבירו מידע אישי או סודי בלי לבדוק את תנאי השירות, מדיניות שמירת הנתונים וההרשאות של כל ספק.
| שיטה | מתאימה ל... | מגבלה עיקרית |
|---|---|---|
| העתקה והדבקה | התנסות ומשימות מזדמנות | עבודה ידנית |
| פלטפורמה רב־מודלית | ניסויים עם כמה מודלים | תלות בתכונות הזמינות |
| n8n או Make | תהליכים חוזרים ואוטומציה | הקמה, API ועלויות שימוש |
ההמלצה: התחילו בשיטה הידנית. בחרו משימה אמיתית, תנו למודל אחד לכתוב ולשני לבקר, ובדקו אם התוצאה אכן השתפרה. אם אתם חוזרים על התהליך מדי יום, זה הזמן לשקול אוטומציה.
היתרון האמיתי אינו בכך שיש לכם שני מודלים במקום אחד. הוא בכך שבניתם תהליך עבודה שבו התוצר עובר ביקורת, תיקון ובדיקה לפני שהוא מגיע אליכם.
זה ההבדל בין להשתמש ב-AI כדי לקבל תשובה, לבין להשתמש ב-AI כדי לשפר את תהליך העבודה כולו.
אפשר להעביר את התשובות ביניהם ידנית, או להשתמש בפלטפורמה שתומכת בעבודה עם כמה מודלים. אוטומציה מלאה באמצעות API דורשת הגדרה טכנית, אך לא בהכרח כתיבת קוד מסורתי.
אפשר להתנסות בשיטה הידנית במסגרת מגבלות החשבונות הזמינים. שימוש אוטומטי ב-API עשוי להיות כרוך בתשלום נפרד.
שתי הפלטפורמות יכולות להתאים. הבחירה תלויה בנוחות, בחיבורים הנדרשים, באופן האירוח, בעלויות ובמורכבות התהליך.
לא. הם יכולים לחלוק טעויות ולחזק הנחות שגויות. התהליך יעיל יותר כאשר מגדירים תפקידים נפרדים, קריטריונים ברורים ובדיקות חיצוניות.
כן. ניתן להגדיר שמירה של המשימה המקורית, התשובות, הביקורות והגרסה הסופית בכלי אחסון מתאים.
בחרו מאמר, פרומפט, תוכנית עסקית או קטע קוד שכבר יצרתם. תנו למודל אחד ליצור את התוצר ולשני למצוא בו שלוש בעיות אמיתיות. החזירו את הביקורת למודל הראשון ובדקו מה השתפר.
אל תשאלו רק אם הגרסה החדשה טובה יותר. בדקו מה השתנה, אילו בעיות תוקנו ואילו טענות עדיין דורשות אימות.
Masterphub, פחות ניחושים, יותר תהליכי עבודה חכמים.
גלו עוד מדריכים וכלים מעשיים לעבודה עם AI באתר https://masterphub.io/
מחפשים פרומפטים מוכנים לתפקיד הכותב ולתפקיד המבקר? שאלו את מיסטרס קלאודיה מה אתם בונים, והיא תשלוף לכם פרומפטים, כישורים וסוכנים מתאימים מהספרייה.