Если вы часто решаете повторяющиеся задачи с помощью Chat GPT / Code Interpreter, имеет смысл потратить немного времени и автоматизировать результат окончательно.
Для этого нужно установить и настроить среду выполнения Python, а затем в конце каждого этапа на который мы разбили сложную задачу, попросить Chat GPT выдать нам готовый скрипт. В зависимости от нужд можно уточнить, должен ли скрипт запускаться независимо или мы хотим встроить его в ячейку Jupyter Notebook.
Если формат данных остаётся стабильным на протяжении долгого времени, то, получив и отладив скрипт, вам не придётся его менять в обозримом будущем. В моём случае структура выгружаемого из JIRA json остаётся неизменной, так что в какой-то момент я пришёл к выводу, что дополнительные вложения в скрипт оправданы даже в том случае, если задача правильно разбита и Интерпретатор Кода справляется с ней хорошо.
Нюанс в том, что как бы хорошо нейросеть не решала поставленную задачу, в ней так или иначе заложена определённая склонность к изменениям, из-за чего один и тот же запрос может приводить к отличающимся результатам со временем.
Получив же рабочий скрипт, мы можем полностью устранить Chat GPT из уравнения и получать обновлённые результаты за считанные секунды.
В случае необходимости внесения изменений в скрипт, интерпретатор кода поможет. При этом он будет решать чётко поставленную задачу, что, как правило, приводит к лучшим результатам.
Другая стратегия стабилизации результата состоит в регулировании параметра «температуры» нейросети, но об этом я напишу отдельно.
