Nutzung der iCalendar-Dateierstellung in Anthropic Claude 3.5

 (gregsramblings.com)
2 Punkte von GN⁺ 2024-08-26 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Kürzlich eine als Bild aufbereitete Übungsplantabelle für Jazzpiano erhalten
  • Claude gebeten, die grün markierten Daten zu extrahieren
  • Es wurden die 13 grün markierten Freitagsdaten zwischen dem 13. September 2024 und dem 23. Mai 2025 korrekt extrahiert
  • Dabei handelt es sich um zweiwöchentliche Unterrichtstermine an Freitagen, beginnend am Dienstag, dem 10. September 2024

ICS-Kalenderdatei erstellen

  • Auf Basis der extrahierten Daten darum gebeten, Termine mit dem Titel "Jazz Piano Lesson" um 14:00 Uhr pazifischer Zeit anzulegen
  • Claude hat die Kalendereinträge im ICS-(iCalendar)-Dateiformat erzeugt:
    • Der Titel jedes Termins ist auf "Jazz Piano Lesson" gesetzt
    • Jeder Termin ist auf 14:00 Uhr pazifischer Zeit am jeweiligen Datum festgelegt
    • Jeder Termin ist auf eine Dauer von 1 Stunde gesetzt
    • Die Zeitzone wurde passend auf UTC umgerechnet
    • Für jeden Termin wurde eine eindeutige Kennung (UID) vergeben
  • So verwendet man die ICS-Datei:
    1. Den Inhalt des Ergebnisses kopieren
    2. In eine neue Textdatei einfügen
    3. Die Datei mit der Endung .ics speichern (z. B. "jazz_piano_lessons.ics")
    4. Diese Datei in die gewünschte Kalenderanwendung importieren
  • Die meisten Kalenderanwendungen sollten diese Datei lesen und die passenden wiederkehrenden Termine erstellen können

In Google Kalender importieren

  • Beim Import der erstellten ICS-Datei auf calendar.google.com wurden die Termine perfekt übernommen
  • Um eine ICS-Datei in Google Kalender zu importieren, geht man zu den Kalendereinstellungen und dann zu Importieren/Exportieren
  • Erstaunlich, wie einfach das war

Vergleich mit ChatGPT

  • Dieselbe Aufgabe auch mit ChatGPT ausprobiert
  • Es hat die Daten im Bild erkannt, aber gesagt, dass es keine .ics-Datei erstellen könne
  • Stattdessen wurde Python-Code bereitgestellt, um eine ICS-Datei zu erzeugen
  • Später zur Unterhaltung zurückgekehrt und um „nur den Inhalt der .ics-Datei“ gebeten, woraufhin dieser geliefert wurde

Meinung von GN+

  • Dieser Artikel stellt einen interessanten Fall vor, in dem KI-Technologie genutzt wird, um Text aus einem Bild zu extrahieren und auf Basis der extrahierten Informationen automatisch eine ICS-Kalenderdatei zu erzeugen. Das ist ein gutes Beispiel dafür, wie KI im Alltag eingesetzt werden kann.

  • Solche Technologien können einfache, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und den Nutzern Zeit und Aufwand sparen. Gerade bei lästigen Aufgaben wie der Terminverwaltung könnte das die Produktivität erhöhen.

  • Allerdings sollten Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen ausreichend überprüft werden. Andernfalls könnten Probleme wie Terminfehler durch falsch extrahierte Informationen entstehen. Auch beim Datenschutz ist Vorsicht geboten.

  • Ähnliche Produkte oder Dienste sind etwa Google Lens, die Scan-&-OCR-Funktion von Adobe Acrobat und die Dokumentenscan-Funktion von Evernote. Sie sind auf die Textextraktion aus Bildern spezialisiert, bieten aber keine Funktion zur automatischen Erstellung von Kalendereinträgen auf Basis der extrahierten Informationen.

  • Bei der Einführung dieser Technologie sollte man die Leistung und Grenzen des KI-Modells gut verstehen, und es braucht einen Prozess zur Prüfung und Bestätigung der extrahierten Informationen. Außerdem ist bei Bildern mit personenbezogenen Daten besonders auf Sicherheit zu achten. Unter Berücksichtigung dieser Punkte ist zu erwarten, dass KI-gestützte Arbeitsautomatisierung positive Veränderungen in unser Leben bringen kann.

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2024-08-26
Hacker-News-Kommentar

  • Bei der Nutzung von Claude sollte man die Ergebnisse immer doppelt prüfen

    • In 99,9 % der Fälle ist es korrekt, aber 1–2 Einträge können falsch sein
    • Ein LLM kann in langen Listen oder Tabellen kleine Fehler machen
    • Vertraue, aber prüfe nach
    • Wenn eine „maschinell verifizierbare“ Antwort nötig ist, kann man das LLM bitten, einen Python-Validator zu schreiben

  • Geteilte Erfahrung mit der Nutzung von ChatGPT, um aus PDF-Dateien nützliche Daten, Uhrzeiten und Kommentare zu extrahieren

    • Es wurde darum gebeten, den Inhalt im Format einer .ics-Datei als Code-Ausgabe zu erzeugen
    • Mit dem Code-Interpreter wurde der Inhalt in einer Datei gespeichert und mit der Erweiterung .ics abgelegt
    • Über die gcal-App konnte die Datei heruntergeladen und der Termin importiert werden
    • Die Behauptung, der Code-Interpreter könne keine .ics-Datei „erstellen“, liegt daran, dass in der Python-Umgebung bestimmte Bibliotheken fehlen

  • Viele Schulen und Arbeitgeber veröffentlichen Kalender weiterhin im PDF-Format

    • Statt sie in ein Format zu bringen, das sich in Kalender-Apps importieren lässt, wird mehr Zeit in Branding und visuelle Gestaltung investiert
    • Vorgeschlagen wird ein zweistufiger Prozess, bei dem das Dokument gelesen und in eine einfache Tabelle umgewandelt wird
      • Datum, Uhrzeit (einschließlich Zeitzone), Ort, URL, Notizen und Wiederholung werden tabellarisch erfasst
      • Diese Tabelle wird dann gelesen, um eine google/ical/ics-Datei oder einen entsprechenden Link zu erzeugen

  • Geteilte Erfahrung mit ChatGPT-4: Eine Liste von Filmtiteln wurde als TXT-Datei bereitgestellt und dafür die jeweiligen Veröffentlichungstermine zurückgegeben

    • Diese wurden in eine iCal-Datei umgewandelt und die Filmstarts als jährlich wiederkehrende Jahrestags-Ereignisse eingerichtet
    • Dasselbe wurde auch für Freunde gemacht, mit einer Erfolgsquote von 100 %

  • Geteilte Erfahrung, dass Siri bei der Erstellung von Terminen versagt hat

    • Aufgaben wie „Erstelle ein Ereignis, das am Montag beginnt und 90 Tage lang läuft“ werden nicht korrekt ausgeführt
    • Siri schafft gerade die Aufgaben nicht, die man nicht manuell erledigen möchte

  • Geteilte Erfahrung mit GPT4-o: Aus einem Screenshot einer Internetbanking-Transaktionsliste wurde eine Transaktionsliste für die Steuererklärung des Unternehmens erstellt

    • Als ein Produktmanager einen Screenshot einer Liste von Firmen-IDs schickte, die zum Aktivieren eines Feature-Flags benötigt wurden, wurde daraus eine kommagetrennte Liste erzeugt

  • Hoffnung auf ein Designmuster, das mit AI interoperable, menschenlesbare Dateiformate stärker betont

    • Es wäre wünschenswert, wenn mehr Websites/Apps Formate wie .ICS priorisieren würden
    • In den letzten 10 Jahren gab es die Tendenz, Daten stärker zu isolieren und Dateien weniger zu betonen

  • Geteilte Erfahrung mit ChatGPT zur Erstellung von Kalendereinträgen

    • Kalendereinträge wurden über Google-Calendar-Links, .ics-Dateien und QR-Codes erzeugt

  • Es wird betont, dass Kalendereinladungen mit AI nützlich sind

    • Geteilte Erfahrung mit entsprechenden Aufgaben

  • Geteilte Erfahrung mit GPT4-o zur Vereinfachung der Dateneingabe

    • Menschen nutzen LLMs bisher noch nicht systematisch, aber das dürfte sich in Zukunft ändern
    • Wenn Informationen gedruckt vorliegen, kann man sie schnell mit der Kamera erfassen und automatisieren
    • In Schilder, Poster usw. fließt viel Aufwand und Geld, um visuell viele Informationen zu vermitteln