Текст обсуждает использование языковых моделей (LLM) для создания и оценки контекста для сложных задач, а не полагаться исключительно на документы, написанные людьми. Это включает в себя побуждение LLM провести интервью с человеком, задавая вопросы для сбора необходимой информации и создания отчетов о контексте. Автор черпает вдохновение из блога Харпера Рида, подчеркивая важность того, чтобы LLM задавала только один вопрос за раз. Другое применение включает использование допрашивающей LLM для опроса экспертов о точности документа, предлагая альтернативу ручному обзору. Этот подход может использоваться последовательно, сначала для создания документа, затем для экспертной оценки. Техника ценна за пределами использования LLM, облегчая извлечение знаний от людей, которым трудно писать. Это помогает преодолеть трудности получения информации от людей, которым трудно писать, обеспечивая форму письма, управляемого ИИ, даже если стиль имеет определенные характеристики. В конечном итоге методология отдает приоритет сбору и обмену информацией, даже если она отклоняется от традиционных предпочтений в письме. Этот подход использует способность LLM облегчать общение и передачу знаний в различных контекстах. Сгенерированный ИИ вывод считается предпочтительным по сравнению с отсутствием информации или плохо написанными документами, особенно при работе с людьми, которым трудно дается процесс письма. Этот метод подчеркивает потенциал LLM для преодоления коммуникационных разрывов и улучшения совместных рабочих процессов.