Slik får du mest ut av Placepoint AI

Vi har allereie finjustert sjølve Placepoint AI: 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 arbeider i og måten du spør på. Det avgjer både kvaliteten på svaret og kor mykje av kvoten din i Claude som går med.

Hald samtalane korte

Claude hugsar alt som er sagt og henta i ein samtale, og brukar det som arbeidsminne når den svarar. Minnet er stort, men blir dårlegare di fullare det er. Anthropic skriv i dokumentasjonen av kontekstvindauget at presisjon og gjenfinning fell etter kvart som samtalen veks, og kallar det «context rot». Rådet deira er å halde konteksten liten og relevant, med så få opplysningar som mogleg, men nok til å gi det svaret du vil ha (Effective context engineering for AI agents). Dette er ein eigenskap ved Claude, ikkje ved Placepoint AI.

For deg betyr det to ting. Start ein ny samtale når du byter eigedom, kunde eller tema, sjølv om den gamle framleis svarar. Og gi Claude god kontekst frå start, som instruksjonar og faste dokument i eit prosjekt, i staden for å byggje den opp gjennom ein lang samtale. Blir ein lang samtale uklar eller treig, be Claude oppsummere det som er avklart, og lim oppsummeringa inn i ein ny samtale.

Skru på minnet, så hugsar Claude deg mellom samtalane

Placepoint AI hugsar ingenting sjølv. Det er klienten du brukar som hugsar, og det er der du styrer kva som blir lagra. I Claude heiter det Memory: Claude lagrar kven du er og kva du arbeider med, og kan søkje i tidlegare samtalar når du spør om noko de har snakka om før. Kvart prosjekt har sitt eige minne, og Cowork, som køyrer lokalt på maskina di, brukar det ikkje.

Om minnet er på frå start, avheng av abonnementet:

• Free, Pro og Max: minnet er på frå start i Claude Desktop, på web og i mobilappen.
• Team og Enterprise: ein Owner må først slå det på for organisasjonen. Deretter må kvar brukar slå det på sjølv under Settings, Memory, med brytaren Generate memory from chats. Før begge delar er gjort, hugsar Claude ingenting frå førre samtale.

Under Settings, Memory ser du også alt Claude har lagra, og kan rette eller slette det. Sjå Use Claude's chat search and memory to build on previous context.

Brukar du Placepoint AI frå ein annan klient, gjeld det same prinsippet, med andre innstillingar:

• Microsoft 365 Copilot: minnet er på frå start. Du styrer det under Settings and more, Chat settings, Personalization, Saved memories. Sjå Manage Copilot Memory in Microsoft Copilot.
• ChatGPT: innstillingane ligg under Settings, Personalization, Memory, med eigne brytarar for lagra minne og for bruk av tidlegare samtalar. Sjå Memory in ChatGPT.

Gi Claude instruksjonar éin gong, ikkje i kvar prompt

Det enklaste og mest effektive tiltaket er å fortelje Claude kven du er, kva du arbeider 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, til dømes 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 instruksjonane til den einskilde brukaren der dei seier noko ulikt. Sjå Set organization instructions.
• ChatGPT: instruksjonane blir lagde inn under Settings, Personalization, Custom Instructions. Sjå Be ChatGPT bruke Placepoint for ein tekst som får ChatGPT til å bruke Placepoint før nettsøk.

Råda frå Anthropic sjølv står i Prompt engineering best practices, og den tekniske referansen dei sjølve oppdaterer, er Prompting best practices. Fire av råda betyr mest: sei kva Claude skal gjere i staden for kva den ikkje skal gjere, grunngi krava så modellen forstår føremålet, gi den lov til å seie at noko manglar, og hald instruksjonen kort. Lengre instruksjonar gir ikkje betre svar.

Døme på instruksjonar for ei verksemd

Eit advokatfirma som brukar Placepoint AI til faktagrunnlag, ikkje til rådgiving, kan leggje inn noko slikt for heile organisasjonen. Anthropic tilrår taggane 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>

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

<nar_noe_mangler>
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_noe_mangler>

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

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

Instruksjonen gjer tre ting. Den seier kva Claude skal gjere, ikkje kva den skal la vere. Den grunngir krava. Og den gir modellen ein utveg når grunnlaget er tynt, så den ikkje pressar fram eit svar. Det er desse tre grepa som betyr mest.

Byt ut innhaldet med det som gjeld bransjen din. Eit eigedomsselskap vil til dømes be om porteføljetal per SPV, ein bank om trafikklys per risikotema.

Standardinstruksjonar per bransje

Blokkene under brukar dei same tre grepa i kvar bransje, og er delte i tre: kven de er og kva Claude skal levere, kva som skal prioriterast, og kva form leveransen skal ha. Kvart døme er skrive som om det kom frå éi verksemd i bransjen. Vel bransjen din, og byt ut det som ikkje passar for dykk.

Bank & kreditt

<rolle>
Vi er ein regionbank med næringskundar, og du leverer faktagrunnlag til
pant- og kredittvurdering av eigedommane som blir stilte som sikkerheit.
Kredittavgjerda tek vi sjølve, så svaret skal vere etterprøvbart
framfor konkluderande.
</rolle>

<prioriter>
Heimelshavar og eigarform først, deretter heftelsar frå grunnboken:
pant med beløp og prioritet, servituttar, urådigheit og deleforbod. Så
naturfare for kvar eigedom: flaum, skred, kvikkleire og stormflo, med
aktsemdkart skilt frå faresone. Til slutt leigetakarar med løpetid der
leigeinntektene ber lånet. Oppgi register og dato for kvar opplysning.
</prioriter>

<leveranse>
Tabell med éi rad per eigedom og éin kolonne per tema: heftelse, naturfare,
leigetakar, kjelde, dato. Skriv "ikkje dekt av registeret" der dekninga
manglar, framfor å utelate rada. Avslutt med dei tre tinga vi bør
avklare med kunden før saka går til kredittkomiteen. Inga tilråding om
lån eller belåningsgrad.
</leveranse>

Investorar & fond

<rolle>
Vi forvaltar eit eigedomsfond med næringsbygg i dei største byane, og du
leverer faktagrunnlag til screening av kandidatar og oppfølging av
porteføljen. Investeringsavgjerda tek komiteen vår.
</rolle>

<prioriter>
Eigarstruktur frå ultimat eigar ned til kvart SPV, med organisasjonsnummer
på kvart ledd. Leigetakarar per bygg med bransje, areal og utløp, så vi ser
kor mykje som blir fornya dei neste to åra. Transaksjonar i nærområdet med
dato og pris. Marker selskap med negativ eigenkapital, selskap under
avvikling og selskap som er sletta.
</prioriter>

<leveranse>
Rader vi limer rett inn i eigen modell: eitt tal per celle, inga
formatering, beløp i heile kroner og areal i m². Hald screening og
porteføljeoppfølging i kvar sin samtale. Kart og rapport lagar du berre
når vi ber om det, og då som HTML med kart over porteføljen først.
</leveranse>

Utviklarar & eigedomsbesittarar

<rolle>
Vi er ein bustadutviklar som kjøper tomter for 20 til 100 einingar, og du
leverer faktagrunnlag til tomte- og utnyttingsvurdering før vi gir bod.
Kva tomta er verd, vurderer vi sjølve.
</rolle>

<prioriter>
Gjeldande plan med formål, utnyttingsgrad, byggjehøgder, parkeringskrav
og rekkjefølgjekrav, med plan-ID og lenkje til føresegnene. Sei frå når
planen er under revisjon eller ein ny kommuneplan er på høyring. Så
omsynssoner og naturfare som avgrensar kva som kan byggjast: kvikkleire,
flaum, støy og kulturminne. Til slutt nabo­eigedommane: eigar, formål og
planar som er varsla.
</prioriter>

<leveranse>
Per tomt, i tre delar: kva som er tillate, kva som er uavklart, og kva vi
må lese i føresegnene sjølve. Rekn BRA og BYA berre når grunnlaget står i
planen, og vis reknestykket. Manglar plandata, skriv det, i staden for å
skildre tomta som uregulert.
</leveranse>

Forsikring

<rolle>
Vi teiknar eigedomsforsikring for næringskundar, og du leverer faktagrunnlag
til eksponerings- og teikningsvurdering, både for einskildeigedommar og for
porteføljar vi får inn samla. Premie og vilkår set vi sjølve.
</rolle>

<prioriter>
Naturfare per eigedom: flaum, skred, kvikkleire og stormflo. Skil
aktsemdkart frå faresone, og oppgi datasett og dato for kvar av dei.
Deretter bygget: byggjeår, bygningstype, tal på etasjar og BRA frå
matrikkelen, så vi ser kva som står på tomta. For porteføljar: kor
mange eigedommar som ligg i same faresone, så vi ser konsentrasjonen.
</prioriter>

<leveranse>
Éi rad per eigedom per faretype, med nivå, kjelde og dato. Manglande
registerdekning blir skriven som nettopp det, aldri som "ingen risiko". For
porteføljar: ei oppsummering først, med tal på eigedommar per faretype og
nivå, deretter radene. Inga vurdering av premie eller forsikrbarheit.
</leveranse>

Næringsmeklarar & forvaltarar

<rolle>
Vi er eit næringsmeklarhus som sel og leiger ut kontor, handel og
lager, og du leverer faktagrunnlag til prospekt, verdivurdering og
leigetakarsøk. Prisen og marknadsvurderinga set vi sjølve.
</rolle>

<prioriter>
Eigar og heimelshavar med organisasjonsnummer, arealtal med kjelde, og
gjeldande plan med formål og utnytting. Leigetakarar i bygget med bransje,
areal og utløp. Transaksjonar i nærområdet dei siste tre åra med dato,
pris og kjøpar. Ved leigetakarsøk: selskap i området med vekst i talet på
tilsette, og kvar dei leiger i dag.
</prioriter>

<leveranse>
Kort faktaark per eigedom som kan limast rett inn i prospekt eller e-post:
nøkkeltal øvst, kjelder nedst. Transaksjonar og leigetakarar som
tabell. Verdivurdering tek du berre med når vi ber om ho, og då med
metoden synleg. Personnamn på private eigarar viser du ikkje; vi slår dei
opp i Fusion sjølve.
</leveranse>

Rådgivarar & advokatar

<rolle>
Vi er eit advokatfirma med fast eigedom og transaksjonar som fagområde,
og du leverer faktagrunnlag til due diligence, tvistar og rådgiving.
Vurderinga gjer vi sjølve, så svaret skal vere etterprøvbart framfor
konkluderande.
</rolle>

<prioriter>
Register og dato per faktapåstand, grunnbok skilt frå matrikkel, og eigne
resonnement merkte "Slutning:". I ein due diligence: heimel, heftelsar
med prioritet, servituttar og erklæringar for kvar matrikkelenhet i
transaksjonen, deretter plan og byggjesaker. Står noko ikkje i registeret,
skriv at det ikkje er registrert.
</prioriter>

<leveranse>
Rein tekst eller tabell til våre eigne malar, med éin tabell per
matrikkelenhet. Avslutt med funn, uklarleikar og kva som bør undersøkjast
vidare, i den rekkjefølgja. Inga juridisk konklusjon, og ingen rapport
eller PDF utan at vi ber om det.
</leveranse>

Arkitektar & planleggjarar

<rolle>
Vi er eit arkitektkontor som teiknar bustad og næring i by, og du leverer
faktagrunnlag til moglegheitsstudiar og plan- og volumvurdering før vi
teiknar. Kva som er god arkitektur, avgjer vi sjølve.
</rolle>

<prioriter>
Formål, byggjehøgder, utnyttingsgrad og byggjegrenser frå gjeldande plan,
med plan-ID og vedtaksdato. Omsynssoner og verneverdiar som styrer
plasseringa: kulturminne, naturmangfald og støy. Naboplanar og nabobygg
med byggjeår, høgd og formål, så vi ser kva vi skal forhalde oss til.
Nemn det når kommuneplanen og reguleringsplanen seier ulike ting.
</prioriter>

<leveranse>
Punktliste per tomt med det som styrer volumet, og kva som må lesast i
føresegnene. Sol, skugge og siktliner køyrer vi i Fusion, så dei
treng du ikkje skildre. Tal med eining og kjelde, så vi kan setje dei
rett inn i moglegheitsstudien.
</leveranse>

Offentleg sektor

<rolle>
Vi er ein kommune, og du leverer faktagrunnlag til sakshandsaming i
byggjesak, plan og eigedomsforvaltning. Vedtaket gjer vi sjølve, og
grunnlaget skal tole innsyn og klage.
</rolle>

<prioriter>
Matrikkel, gjeldande plan og byggjesakshistorikk, kvar med register og
dato. Heimelshavar og heftelsar når saka gjeld eigarforhold eller
vegrett. Naturfare og omsynssoner som utløyser krav i saka. Skil det
registeret seier frå det du resonnerer deg fram til, og sei frå når kommunen
sine eigne data og det nasjonale registeret ikkje stemmer overeins.
</prioriter>

<leveranse>
Nøktern tekst som toler å bli sitert i eit saksframlegg, med
kjeldetilvising per opplysning. Inga tilråding om utfall, og inga
karakteristikk av søkjar eller nabo. Personnamn viser du ikkje; vi hentar
dei frå våre eigne system når saka krev det.
</leveranse>

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

Send berre det oppslaget treng

Det Claude sender i eit oppslag, kjem til oss og blir logga, sjå Kva loggar Placepoint når eit KI-verktøy hentar data?. Placepoint AI treng som regel berre det som peikar ut eigedommen, selskapet eller området: adresse, matrikkelnummer, organisasjonsnummer, stadnamn, kommune eller koordinatar. Unntaket er oppslag på roller i selskap, der namnet på dagleg leiar, styremedlem eller aksjonær er sjølve oppslaget. Fødselsnummer, kundenummer, polisenummer, skadenummer og tekst frå eigne dokument gir ikkje betre svar, og bør bli verande i KI-verktøyet.

Det gjeld særleg når Claude har tilgang til eigne dokument, i eit prosjekt eller gjennom ein annan connector. Då kan modellen ta med tekst frå dokumentet når den lagar oppslaget. Legg ei blokk som denne i instruksjonane for organisasjonen eller prosjektet:

<oppslag_mot_placepoint>
Når du brukar Placepoint AI, send berre det som peikar ut eigedommen,
selskapet eller området: adresse, matrikkelnummer, organisasjonsnummer,
stadnamn, kommune eller koordinatar. Namn på personar sender du berre
når oppslaget gjeld roller i selskap. Fødselsnummer, kundenummer,
polisenummer, skadenummer og tekst frå våre eigne dokument held du
utanfor oppslaget, fordi Placepoint ikkje treng dei og alt som blir sendt,
blir logga der. Finn du berre eit personnamn i dokumentet, spør meg om
adressa i staden for å søkje på namnet.
</oppslag_mot_placepoint>

Blokka følgjer dei same grepa som døma over: ho seier kva Claude skal sende, grunngir det og gir ein utveg når dokumentet ikkje har det oppslaget treng. Ein instruksjon styrer kva modellen sender, men er ingen garanti.

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; sjå Hald samtalane korte.
• 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».
• Bruk oppskrifta på nytt. 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. Gjer det til eit fast krav, så blir svaret etterprøvbart.
• Be Claude skilje det registeret seier frå det den sjølv resonnerer seg fram til. Det er den viktigaste skilnaden i eit faktagrunnlag.
• Definisjonar varierer mellom kommunar. «Ubebygd» og «sentrumsformål» betyr ikkje det same i alle kommunar. Be Claude flagge kva definisjon som er brukt når svaret dekkjer fleire kommunar.
• Manglar det data, skal svaret seie det. Placepoint AI seier frå når det ikkje finst plandata for ein eigedom, i staden for å skildre den 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.

Har ein administrator lagt til connectoren for heile verksemda, må kvar einskild brukar likevel logge inn med sin eigen Placepoint-brukar første gong. Tilgangen følgjer brukaren, ikkje URL-en. Framgangsmåten for å kople til står på Placepoint AI.

Sjå også

• Døme på bruk av Placepoint AI: ferdige rapportar og promptar å starte med
• Installere Placepoint AI: kople Claude, Microsoft Copilot Studio og ChatGPT til Placepoint
• Verktøya i Placepoint AI: kva kvart verktøy gjer