A ChatGPT 1000 megjegyzés alapján profilozza a Hacker News felhasználókat
Simon Willison, a Django és Datasette alkotója, egy ilyen profilozás alanya volt, amelynek eredménye meglepően pontosnak bizonyult.
Simon Willison, a co‑creator of Django and Datasette, bemutatta egy új eszközét, amely a Hacker News felhasználóit a legutóbbi 1 000 hozzászólásuk alapján profilozza. A módszer egyszerű: az Algolia Hacker News API segítségével lekérdezi a felhasználó hozzászólásait, majd a szöveget egy nagy nyelvi modellbe, például Claude Opus 4.6-be csomagolja, és a "profile this user" kérés alapján kapja meg a profilképzést. Willison a saját kommentjei alapján ellenőrizte a pontosságot, és a modell részletesen bemutatta a személyiségét, szakmai identitását és technológiai érdeklődéseit.
A profilozás jelentősége abban rejlik, hogy a nyilvános közösségi adatokból gyorsan és alaposan megismerhető egy felhasználó szakmai háttérje, szokásai és nézetei. A módszer nem csupán statisztikai összefüggéseket talál, hanem konkrét, a felhasználó által publikált tartalomra épülő jellemzőket ad, mint például Willison esetében a "agentic engineering" iránti elkötelezettség vagy a "prompt injection" kockázatával kapcsolatos aggodalmak.
Technikailag a folyamat három lépésből áll: (1) az Algolia API lekérdezése a "author_username" címkével, (2) a JSON adatok egy webes eszközön keresztüli letöltése és egy mobilbarát "copy to clipboard" gomb hozzáadása, (3) a szöveg beillesztése egy LLM-be, ahol a "profile this user" prompt generálja a részletes leírást. A feladatot a ChatGPT és Claude modellek is meg tudják oldani, de Willison a Claude Opus 4.6-ot részesíti előnyben a nagyobb kontextuskezelés miatt.
Az eszköz hatása a szakmai közösségben már észrevehető. A felhasználók gyorsan megismerhetik egymás szakmai tapasztalatait és nézeteit, ami elősegíti a célzott együttműködést és a szakmai hálózatok bővítését. Willison szerint a profilok segítenek a "prompt injection" kockázatainak feltárásában is, mivel a modellek képesek felismerni a gyakori kifejezéseket és viselkedési mintákat.
A jövőben Willison tervezi, hogy a profilozást további felhasználói csoportokra is kiterjessze, és az eszközt nyílt forráskódúvá tegye, hogy más kutatók és fejlesztők is alkalmazhassák. A következő hónapokban várható a modellek finomhangolása és a felhasználói visszajelzések alapján történő iteráció, amely lehetővé teszi a profilok pontosságának további növelését.