2026-05-21

May 21, 2026 | AI SAS

Google Antigravity 2.0

Upravljajte več AI-agentov iz ene namizne aplikacije.

Mintlify Workflows

Dokumenti, ki se posodabljajo sami, ko se vaš izdelek spremeni.

Visual Usability Checker

Takojšnja povratna informacija umetne inteligence o vašem uporabniškem vmesniku.

Tycoon AI

Vodite enoosebno podjetje z AI-agenti. V bistvu Succession, vendar z manj travmami in več avtomatizacije.

Mixpanel Headless

Analitika izdelkov neposredno iz vašega IDE. Postavljajte agentom vprašanja, poglobite se v podatke.

Pozivi (prompti) za Agent Ai

May 20, 2026 | Pozivi (prompti)

VIR

image

BISTVO

  • Članek razlaga, da je pri agentni umetni inteligenci prompt engineering predvsem načrtovanje sistema odločanja skozi več korakov, ne le oblikovanje enkratnega vprašanja za klepetalni model.

  • Osrednja teza je prehod iz »prompt engineering« v »context engineering«, kjer je ključno, katere informacije ima model na voljo v posameznem trenutku izvajanja naloge.

  • Avtor kot štiri ključne gradnike agentnega prompta izpostavi sistemski prompt, definicije orodij, few-shot primere in upravljanje zgodovine sporočil oziroma stanja konteksta.

  • Članek poudari, da zanesljivost agentov močno izboljšajo strukturirani vzorci razmišljanja, posebej Chain of Thought, ReAct in Reflexion.

  • Praktični del opozori, da agenti najpogosteje odpovedo zaradi preveč orodij, nejasnega kriterija uspeha, prenasičenega konteksta, pomanjkanja primerov in napačne obravnave večkoraknega sistema kot navadnega chata.

DEJSTVA

  • Članek se sklicuje na Anthropicov koncept »context engineering« in na raziskavo o degradaciji konteksta oziroma »context rot«, kjer daljši kontekst zmanjša natančnost priklica in sklepanja.

  • Med temeljnimi referencami sta navedena Lilian Weng in Anthropicov inženirski zapis o učinkovitem kontekstnem inženiringu za AI agente.

  • Kot empiričen primer je navedena raziskava Googlove ekipe iz leta 2022, kjer je uspešnost na nalogi Game of 24 zrasla z 4% na 74% z uvedbo strukturiranega razmišljanja.

  • Članek kot uporabne arhitekture izrecno obravnava Chain of Thought, ReAct ter Reflexion, pri čemer ReAct opiše kot zanko »Thought → Action → Observation → Thought«.

CITATI

  • »One is asking. The other is designing how a system thinks.«

  • »Prompt engineering asks ‘what are the right words?’ Context engineering asks ‘what is the optimal set of information this model should have at every point during execution?’«

  • »The model did not get smarter; its reasoning architecture did.«

  • »Never skip the Thought step. Never take an Action without a Thought that justifies it.«

  • »The teams getting the most out of agentic AI right now are the ones who stopped asking ‘how do I phrase this better?’ and started asking ‘what does this model need to know at every step to behave the way I want?’«

Pregled jezikovnih in slogovnih vzorcev po katerih naj bi bilo mogoče prepoznati besedila, ki jih je ustvaril AI (LLM)

May 7, 2026 | LLM (AI)

VIR

BISTVO

  • Članek “Comprehensive Guide to Spotting AI Writing Patterns” je objavil Bradley Emi 2. aprila 2025 in ga postavi kot obsežen, vendar izrecno “non-exhaustive” vodnik za prepoznavanje vzorcev v AI-besedilih.

  • Osrednja teza je, da AI pogosto pretirano uporablja določen nabor besed in fraz, ki se v človeškem pisanju pojavljajo redkeje, zato so prav te ponavljajoče se izbire eden glavnih signalov za zaznavanje.

  • Avtor razdeli te signale na več ravni: leksiko, stavčne vzorce, pravopis in slovnico, organizacijo besedila, namen, ton, ustvarjalnost, specifičnost, refleksijo ter ponavljanje.

  • Po članku je AI-pisanje pogosto preveč gladko, formalno in organizirano, z odstavki podobne dolžine, generičnimi sklepi ter splošnimi formulacijami, ki skušajo ustrezati širokemu naboru možnih navodil.

  • Posebej uporaben del je kontrast med AI in človekom: človeško pisanje naj bi bilo bolj neenakomerno, bolj specifično, bolj osebno in manj “popolno”, medtem ko AI pogosto zveni ustrežljivo, previdno in slogovno monotono.

DEJSTVA

  • Besedni del članka je organiziran v pet slovničnih oziroma leksikalnih skupin: samostalniki, glagoli, pridevniki, prislovi in fraze.

  • Med oblikovnimi znaki članek izrecno omenja, da AI pogosto uporablja pomišljaj em dash, redkeje pa podpičja in oklepaje.

  • V delu o pravopisu in slovnici avtor navaja ameriško angleščino, Oxfordsko vejico, redko rabo kontrakcij, kot je “we’ve”, ter skoraj popolno odsotnost črkovalnih napak.

  • Najbolj konkreten numerični podatek v članku pravi, da je v 60–70% imen v AI-člankih iz ChatGPT in Claude uporabljeno ime “Emily” ali “Sarah”.

  • Na dnu strani so navedena tudi sorodna besedila Pangrama, med drugim “What Is Patchwork Plagiarism?” z datumom 26. marec 2026, “What happens when an AI detector makes a mistake?” z datumom 15. maj 2025 in “Did AI Write This?” z datumom 12. marec 2026.

CITATI

  • “AI overuses certain words and phrases much more than others.” — to je jedrnat povzetek glavnega argumenta članka o prepoznavnih leksikalnih vzorcih.

  • “AI uses American English spelling.” — članek ta pravopisni signal predstavi kot enega od opaznih, čeprav ne odločilnih indikatorjev.

  • “AI uses Oxford commas.” — avtor tudi na ravni ločil išče ponavljajoče se slogovne navade modelov.

  • “AI generated text writes in an extremely formal tone unless it instructed not to.” — s tem članek opiše tipično tog in pretirano urejen zven takšnih besedil.

  • “AI often repeats itself, especially in the conclusions.” — ponavljanje, zlasti v zaključkih, je predstavljeno kot eden najbolj praktičnih opozorilnih znakov.