एआई का वर्णन करें, कौन सी रिपोर्ट एकत्र करनी है। रिटर्न JSON {"data":"...",,"audience":"...","sections":"..."}: data — सन्दर्भ; audience - रिपोर्ट किसके लिए है और इस व्यक्ति के लिए क्या महत्वपूर्ण है; sections - इसमें कौन से छोटे खंड शामिल हैं (उदाहरण के लिए: मुख्य निष्कर्ष, 3 मुख्य संख्याएँ, क्या सुधार करना है)। पाठ की दीवार के बिना, अनुभागों को छोटा रखें।
एक रिपोर्ट "सभी संख्याएँ" नहीं है, बल्कि पाठक के प्रश्न का उत्तर है। एआई संरचनाएं बिल्कुल उसी तरह से होती हैं जैसे आप अनुभाग सेट करते हैं; यदि आपने नहीं पूछा, तो आपको पाठ की एक दीवार मिलेगी जहां निष्कर्ष खो गया है। यांत्रिकी: मॉडल आपके फ़्रेम को भरता है, इसलिए फ़्रेम सामग्री से अधिक महत्वपूर्ण है। लीवर: दर्शकों का नाम बताएं (बॉस, विश्लेषक नहीं - उसे समाधान की आवश्यकता है, कार्यप्रणाली की नहीं), 3-4 छोटे अनुभाग पूछें, पहले मुख्य निष्कर्ष के बारे में पूछें। अंदरूनी सूत्र: उल्टे पिरामिड का नियम - पहले निष्कर्ष और सिफ़ारिश, फिर साक्ष्य संख्या। व्यस्त पाठक पहली पंक्ति के अंत तक पहुँच जाता है, और उसे "तो क्या?" का उत्तर देना चाहिए। दूसरी तकनीक: प्रत्येक संख्या के साथ एक शब्द-मूल्यांकन जोड़ने के लिए कहें - "अच्छा / बुरा / सामान्य।" कच्ची "3.8 की औसत रेटिंग" कुछ नहीं कहती है, लेकिन "3.8, 4.2 के लक्ष्य से नीचे है, चिंताजनक है" सब कुछ कहता है और कार्रवाई के लिए प्रेरित करता है। एक सामान्य गलती: अनुभागों और पते के बिना "एक सुंदर विस्तृत रिपोर्ट बनाएं" पूछना - आपको एक लंबा, सुव्यवस्थित और बेकार समाधान मिलेगा।
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