AIは魔法のランプの精ではなく、関数として扱うべきです。AIを一度きりの問い合わせのための検索ボックスのように扱うのは構いませんが、反復的なタスクには非効率的です。有用なAIアシスタントを構築するには、単一で、狭く、反復的で、退屈で、検証可能なタスクから始めます。プロンプトは、明確な入力と構造化された出力を備えた関数シグネチャとして考えます。信頼性の高い要約を確保するために、AIにソース資料から裏付けとなる文を引用させるように強制します。データクリーニングでは、インプレース変更を避け、代わりにAIにレビュー用のマッピングを出力させます。極めて重要なのは、少数の「ゴールデンセット」の正しい例を作成することによってAIの出力を検証することです。コードのアサーションやスポットチェックのような安価なチェックを実装して、早期にエラーを検出します。複数のステップやツール呼び出しを実際に伴うタスクに対してのみ、エージェントを導入します。最後に、成功したAIの出力をプロンプトにフィードバックして、予測可能で信頼性の高いアシスタントを作成することによって反復します。