Hopp til hovudinnhaldet
NB! Dokumentasjonen er automatisk generert. Informasjonen kan være ufullstendig og inneholde feil, spesielt skjermbilder og videoer. Se Om hjelpesidene. Vi vil veldig gjerne ha innspill: Kontakt oss via «Fant du det du lette etter?» nederst, i chatten nede til høyre eller på support@placepoint.no – vi svarer så fort vi kan!

Eksempel på bruk av Placepoint AI

Rapportane under er laga med Placepoint AI av brukarane våre, frå eitt enkelt prompt kvar. Dei viser spennet: frå oppslag på éin eigedom til analysar av heile gater og porteføljar. Vil du starte med noko kort, gå rett til eksempelpromptane nedst på sida.

Områdeanalyse: ei heil gate i eitt prompt​

Prompten «Sjekk heile John Colletts allé, kvar kan ein byggje nytt, lag rapport» gav ein rapport på 15 sider: alle 72 grunneigedommane i gata gjennomgått, med kart og vurdering per adresse.

Rapporten fann at gata i praksis er tre ulike reguleringsverkelegheiter, og at fire adresser midt i gata ikkje er omfatta av byggjeforbodet som stoppar alle naboane. Det unntaket står ikkje i nokon kartdatabase: Claude fann det ved å lese plandokumenta og vedtaket om forlenga byggjeforbod. Krava står i føresegnene, ikkje i fargane på plankartet. Metodedelen listar kva plandokument som faktisk er lesne, og skil dokumentert dekningshol frå manglande analyse. Dei same planane ligg i reguleringskartlaga i Placepoint Fusion.

FramsideSamandragPlankart
Framsida av rapporten om John Colletts alléSamandraget: gata er tre gater, med nøkkeltal per sonePlankartutsnitt med formålsflater over hagebyen

Heile rapporten kan lastast ned: John Colletts allé - reguleringsanalyse (PDF, 15 sider).

Fleire rapportar og analysar​

  • Ein berekraftsrapport på 25 sider for eit kjent hovudkontor i Oslo: matrikkel, BREEAM-sertifisering, eigarstruktur, alle 25 leigetakarane med selskapsdossier, tinglyst eigarhistorikk, kart og reisetidsisokron.
  • Ein due diligence-rapport på 11 sider med juridisk, teknisk og finansiell screening, som tydeleg markerer kva som er dekt og ikkje.
  • Ein klimarisiko-rapport som PDF-magasin med fysisk risiko, transisjonsrisiko og naturmangfald, bygd på dei same kjeldene som risikokartlaga, og ein kredittrapport for bank etter same oppskrift.
  • Ei kjøparvurdering der Claude på eit heilt nøytralt prompt konkluderte med høg risiko fordi kjøparselskapet stod i ei pågåande rettssak.
  • Ei massescanning av grunnbøker for eit heilt anlegg: Claude fann alle matrikkelnummera sjølv, henta utskriftene samla og oppsummerte heftelsane som kunne hindre utvikling.
  • Ei lead-liste for ein takentreprenør: 1 517 eigedommar identifiserte og filtrerte på byggjeår og bygningstype, kopla mot eigarselskap og kombinert med visuell takanalyse av bygg frå flyfoto. Same type utval som Filter gir i Placepoint Fusion.

Tomtedeling: kva tomter er store nok​

Spørsmålet «Kva tomter i Bergsalléen i Oslo er store nok til å delast?» gir svaret i to delar: regelverket som styrer fradeling akkurat no (arealkrav per bueining, %-BYA og det mellombelse forbodet med unntak), og ein tabell over eigedommane i gata som oppfyller arealkravet, med matrikkelnummer og tomteareal. Svaret er tydeleg på kva som må sjekkast konkret hos Plan- og bygningsetaten før ein reell fradelingssøknad.

Svar på tomtedelingsspørsmålet for Bergsalléen, med regelverk og tabell over store nok tomter

Dette svaret er frå Agenten i Placepoint Fusion, som brukar same motor som Placepoint AI i Claude. Spørsmåla under fungerer begge stader:

  • «Sjekk heile John Colletts allé, kvar kan ein byggje nytt, lag rapport.»
  • «Kva tomter i Bergsalléen i Oslo er store nok til å delast?»
  • «Er det varsla planarbeid i nærleiken av Bergsalléen?»

Slik får du mest ut av Placepoint AI​

Sjølve Placepoint AI er allereie optimalisert hos oss: kva verktøy Claude vel, korleis oppslaga blir avgrensa, og kor mykje data som blir sendt tilbake i kvart svar. Det er ikkje noko du stiller inn sjølv. Det du styrer, er konteksten Claude jobbar i og måten du spør på. Det avgjer både kvaliteten på svaret og kor mykje av kvoten din i Claude som går med.

Gi Claude instruksjonar éin gong, ikkje i kvart prompt​

Det enklaste og mest effektive tiltaket er å fortelje Claude kven du er, kva du jobbar med og korleis leveransen skal sjå ut. Då slepp du å gjenta det i kvar samtale, og svara treffer betre frå første forsøk. Dette gjeld all bruk av Claude, ikkje berre Placepoint AI.

  • Din eigen profil: klikk initialane dine nedst til venstre, vel Settings og fyll ut Instructions for Claude. Instruksjonane gjeld alle samtalane dine. Skriv inn rolle, selskap, fagområde, kva språk du vil ha svar på og kva form leveransen skal ha. Sjå Understanding Claude's personalization features.
  • Prosjekt: samle arbeid som høyrer saman i eit prosjekt, for eksempel éin kunde, eitt kjøp eller éin portefølje, og legg instruksjonane og faste dokument der. Alle samtalar i prosjektet arvar dei. Sjå What are projects? og How can I create and manage projects?.
  • Heile organisasjonen: på Team- og Enterprise-abonnement kan Owner og Primary Owner setje instruksjonar som gjeld alle i verksemda, under Organization settings, Organization and access. Dei går føre dei eigne instruksjonane til den enkelte brukaren der dei seier noko ulikt. Sjå Set organization instructions.

Dei eigne råda til Anthropic står i Prompt engineering best practices, og den tekniske referansen dei sjølve oppdaterer er Prompting best practices. Fire råd derifrå ber det meste: sei kva Claude skal gjere i staden for kva den ikkje skal gjere, grunngi krava så modellen forstår føremålet, gi den løyve til å seie at noko manglar, og hald instruksjonen kort. Lengre instruksjonar gir ikkje betre svar.

Eksempel på instruksjonar for ei verksemd​

Eit advokatfirma som brukar Placepoint AI til faktagrunnlag, ikkje til rådgiving, kan leggje inn noko slikt for heile organisasjonen. Taggane er ikkje pynt: Anthropic tilrår dei fordi dei held dei ulike krava frå kvarandre, og fordi du seinare kan endre éi blokk utan å røre resten.

<rolle>
Du leverer faktagrunnlag til advokatar. Vi gjer den juridiske vurderinga sjølve,
så svaret skal vere etterprøvbart framfor konkluderande.
</rolle>

<kjelder>
Oppgi register og dato for kvar faktapåstand om ein eigedom, og skil
grunnboksopplysningar frå matrikkelopplysningar. Marker eigne resonnement med
"Slutning:", slik at vi ser kva registeret seier og kva du sluttar deg til.
Står noko ikkje i registeret, skriv at det ikkje er registrert.
</kjelder>

<nar_noko_manglar>
Manglar du kontekst som endrar svaret vesentleg, still eitt presist spørsmål
før du svarar. Rimelege slutningar er greitt når dei er merkte som det. Tal,
namn, sitat og kjeldetilvisingar skal kome frå data du har henta.
</nar_noko_manglar>

<personopplysningar>
Du viser ikkje personnamn eller fødselsnummer: Placepoint AI fjernar dei.
Treng vi identifisert heimelshavar, slår vi det opp i Placepoint Fusion,
der tilgangen føreset rettkomen interesse, eller i Grunnboka.
</personopplysningar>

<leveranse>
Svar med rein tekst eller tabell som vi limer inn i våre eigne malar. Spør først
dersom oppgåva ser ut til å krevje rapport, PDF eller dashbord: det tek lengre
tid, og vi brukar det sjeldan. Avslutt med funn, uklarheiter og kva som bør
undersøkjast vidare.
</leveranse>

Legg merke til kva instruksjonen gjer: han seier kva Claude skal gjere framfor kva den ikkje skal gjere, han grunngir krava, og han gir modellen ein utveg når grunnlaget er tynt, i staden for å presse fram eit svar. Det er dei tre grepa som flyttar mest.

Byt ut innhaldet med det som gjeld din bransje. Eit eigedomsselskap vil for eksempel be om porteføljetal per SPV, ein bank om trafikklys per risikotema.

Standardinstruksjonar per bransje​

Blokkene under er dei same fire grepa brukte på kvar bransje: rolla, kva som skal prioriterast, og kva form leveransen skal ha. Eksempla er korte, for illustrasjon. Vel din bransje, og oppdater eksempelet med instruksjonar som passar arbeidet ditt og preferansane dine.

<rolle>
Du leverer faktagrunnlag til pant- og kredittvurdering. Kredittavgjerda
tek vi sjølve.
</rolle>

<prioriter>
Heftelsar, heimelshavar og pant først, deretter naturfare som flaum, skred og
kvikkleire. Oppgi register og dato for kvar opplysning.
</prioriter>

<leveranse>
Tabell med éin rad per eigedom: heftelse, risiko, kjelde, dato. Skriv "ikkje
dekt av registeret" der dekninga manglar, framfor å utelate rada.
</leveranse>

Er de fleire som jobbar ulikt, legg fellesdelen på organisasjonen og bransjeblokka i kvart prosjekt.

Be om det du faktisk treng​

  • Éi oppgåve per samtale. Start ein ny samtale når du byter tema. Ein lang samtale dreg med seg alt som er henta tidlegare, og det kostar både tid og kvote utan å gjere svaret betre.
  • Sei kva form du vil ha. Treng du tre tal, be om tre tal. Rapport, tabell, kart og dashbord kostar meir enn eit kort svar. Rapportar blir leverte som HTML som standard fordi det går raskast; be om PDF når du faktisk skal sende dokumentet vidare.
  • Avgrens. Eitt matrikkelnummer, éi gate, éin kommune eller eitt organisasjonsnummer gir raskare og meir presise svar enn «Oslo».
  • Gjenbruk oppskrifta. Når ein analyse sit, be Claude skrive ned prompten som ei oppskrift du kan køyre på neste eigedom eller portefølje. Legg ho i prosjektinstruksjonane.
  • Vel modell etter oppgåve. Bruk den mest avanserte modellen til å byggje strukturen og oppskrifta, og ein raskare modell til å køyre den same oppskrifta mange gonger.

Be om kjelder, og les atterhalda​

  • Krev kjelde og dato på kvar faktapåstand. Claude oppgir gjerne kva register opplysninga kjem frå og når ho er henta, og lenkjer til kartlaget eller plandokumentet. Be om det fast, så er svaret etterprøvbart.
  • Be Claude skilje det registeret seier frå det den sluttar seg til. Det er den viktigaste skilnaden i eit faktagrunnlag.
  • Definisjonar varierer mellom kommunar. «Ubebygd» og «sentrumsformål» tyder ikkje det same i alle kommunar. Be Claude flagge kva definisjon som er brukt når svaret dekkjer fleire kommunar.
  • Manglar data, skal det stå. Placepoint AI seier frå når det ikkje finst plandata for ein eigedom, i staden for å skildre han som uregulert.
  • Claude kan ta feil. Resultata er eit utgangspunkt, ikkje ein fasit, og må verifiserast mot offisielle kjelder før dei blir brukte til avgjerder.

Er connectoren lagd til av ein administrator for heile verksemda, må kvar enkelt brukar framleis logge inn med sin eigen Placepoint-brukar første gongen. Tilgangen følgjer brukaren, ikkje URL-en. Framgangsmåten for å kople til står på Placepoint AI.

Korte eksempelpromptar​

Placepoint AI tek både korte spørsmål og samansette oppgåver: eitt oppslag på ei adresse, eller ei heil gate med rapport til slutt. Eksempla under er enkle å skrive og brukar likevel mykje av Placepoint på éin gong: registera, kartlaga og analysane i same svaret. Start gjerne med «Bruk Placepoint MCP», skriv på det språket du sjølv brukar, og byt ut hakeparentesane med ei ekte adresse, eit matrikkelnummer eller eit organisasjonsnummer:

  • «Hent grunnboksutskrifta for [matrikkelnummer] og oppsummer kva heftelsar som ligg på eigedommen.»
  • «Sjekk om eigedommen [matrikkelnummer] ligg i eit flaum- eller skredutsett område, og vis det på eit kart.»
  • «Kva reguleringsplanar og kommuneplanar gjeld for eigedommen [matrikkelnummer]?»
  • «Sjekk heile [gate]: kvar kan ein byggje nytt? Lag rapport.»
  • «Kva tomter i [gate] er store nok til å delast?»
  • «Er det varsla planarbeid i nærleiken av [adresse]?»
  • «Hent føresegnene og planskildringa for planen som gjeld [matrikkelnummer], og oppsummer kva som er tillate av utnytting, høgder og formål.»
  • «Vis alle historiske flyfoto rundt eigedommen [matrikkelnummer], sett pent opp med metadata.»
  • «Finn dei beste stadene for å etablere ein ny daglegvarebutikk i nærleiken av [stad].»
  • «Lag ein risikorapport for [adresse].»
  • «Lag ei risikovurdering av orgnr [orgnr] som kjøpar av eigedommen [matrikkelnummer].»
  • «Lag ein porteføljerapport om alle eigedommane [selskap] (orgnr [orgnr]) eig i [stad/område].»
  • «Kor mange aktive eigedommar er det i [kommune]?»
  • «Kva eigedommar leiger [selskap] i [kommune]?»
  • «Vis einebustad-tettleik i [kommune] som eit kart.»
  • «Eksporter alle eigedommar med leigetakarar i [kommune] til eit rekneark.»
  • «Lag ei rangert liste over næringseigedommar i [kommune] med berre éin leigetakar, der leigetakaren har svak økonomi.»
  • «Lag ei liste med IT-selskap i Bergen med over 20 tilsette som sit i kontorbygg.»
  • «Vis dei største leigetakarane hos [selskap] i Bjørvika.»
  • «Lag ei leigetakaroversikt for [adresse] med kor lenge dei har sete der.»
  • «Kva eigedommar ligg innan 300 meter frå Jernbanetorget, og kven eig dei?»
  • «Finn dei 10 beste lokala for eit distribusjonssenter for eit selskap som må køyre ut leveransar fysisk i [område], rangert etter køyretid.»
  • «Lag ei full porteføljeoversikt for orgnr [orgnr]: alle eigedommar med geografi og kart over hovudklynga, eigarstruktur frå ultimat eigar ned til SPV-ane med flagg for sletta selskap og selskap med negativ eigenkapital, alle leigetakarar per bygg med kor lenge kvar leigetakar har vore registrert, og ein ESG-profil per bygg.»

Med Placepoint Dataset MCP, som jobbar med datasetta i prosjekta dine:

  • «Lag eit datasett i prosjektet [prosjekt] med alle næringseigedommar over 5 000 m² i [kommune], med eigar og byggjeår.»
  • «Last opp leigetakarlista vår, kopl radene til matrikkelen på adresse og vis kva som ikkje fekk treff.»
  • «Legg til kommune og grunnkrets på kvar rad i [datasett], og tel rader per kommune.»
  • «Kva eigedommar i [datasett] har fått ny heimelshavar eller nytt pant det siste året?»
  • «Finn kortaste rute som besøkjer alle punkta i [datasett] med bil frå [adresse].»
  • «Sett fargen på [datasett] etter byggjeår, og skjul kolonnane vi ikkje brukar.»

Fleire av promptane har ei fast side i Placepoint Fusion. Leigetakarane for éin eigedom står i Einingar og leigetakarar, og samla for ein portefølje i leigetakarrapporten. Utval på bransje, tilsette og bygningstype er det Filter gjer. Køyretid og nærleik ligg i Analyse.

Tre av promptane gjeld berre i Claude Desktop, Claude Code og Cowork: historiske flyfoto, tettleikskart og eksport til rekneark. Agenten lagar verken bilete eller filer, så der kjem svaret som tekst og kartlenkjer. Rapportane og karta byggjer på dei same kjeldene som resten av Placepoint Fusion: sjå Data og kjelder og Placepoint i tal.

Sist oppdatert
NB! Dokumentasjonen er automatisk generert. Informasjonen kan være ufullstendig og inneholde feil, spesielt skjermbilder og videoer. Se Om hjelpesidene. Vi vil veldig gjerne ha innspill: Kontakt oss via «Fant du det du lette etter?» nederst, i chatten nede til høyre eller på support@placepoint.no – vi svarer så fort vi kan!