Convierta un tema vago en una pregunta de investigación. Devuelve JSON {"research_question":"...","goal":"...","key_aspects":"..."}. research_question - una pregunta específica (¡no un tema!), para la cual hay una respuesta verificable; goal - por qué se necesita el resultado y quién lo utilizará; key_aspects - 3-5 aspectos que deben divulgarse (puede enumerarlos separados por comas).
Mecánica: el modelo responde exactamente a lo que preguntaste. Ella entiende "comprender el tema" como "cuéntame en general" y produce una enciclopedia sin ningún beneficio. Una buena pregunta de investigación reduce el campo: se trata de una solución específica, no de todo a la vez. Tres palancas. El primero es un verbo de acción: no “coches eléctricos”, sino “comparar/evaluar/averiguar si vale la pena”. El segundo es el tema y el contexto: para quién y en qué condiciones (“para una familia en una ciudad con un invierno frío”). El tercero es el criterio de éxito: con qué parámetros juzgar. Técnica: mantener una idea principal en la pregunta. Si desea preguntar sobre cinco cosas a la vez (son cinco tareas), divídalas. El modelo, una vez enfocado, completará las subpreguntas y profundizará. Insider: separa la pregunta del objetivo. La pregunta es qué descubrir; propósito - por qué. Cuando la IA ve un objetivo (“elegir y comprar”), adapta las conclusiones a una solución en lugar de una paráfrasis. Un error típico: sustituir la pregunta por un tema. “Coches eléctricos” es el tema. “¿Qué coche eléctrico hasta X es más rentable para la ciudad?” - pregunta.
Desbloquee el acceso para enviar soluciones para una revisión instantánea de la IA.