क्वेरी को फिर से लिखें ताकि मॉडल गहराई से समझ सके। रिटर्न JSON {"task":"समस्या का स्पष्ट विवरण","context":"परिचयात्मक और प्रतिबंध (बजट, आदतें, क्या महत्वपूर्ण है)","steps_request":"कृपया चरण दर चरण तर्क करें और विकल्पों को ध्यान में रखें","output_format":"उत्तर किस रूप में आवश्यक है"}
यांत्रिकी सरल है: इनपुट जितना अधिक विशिष्ट होगा, मॉडल कारण उतने ही बेहतर होंगे। कूड़ा अंदर, सामान्य उत्तर बाहर। एक अच्छा अनुरोध चार भागों से बना होता है: कार्य स्वयं; संदर्भ और सीमाएँ; कृपया चरण दर चरण तर्क करें और चरम मामलों को ध्यान में रखें; प्रतिक्रिया प्रारूप. एक सादृश्य: यह एक ठेकेदार के लिए एक कार्य निर्धारित करने जैसा है - "इसे खूबसूरती से करें" बनाम आयाम और बजट के साथ एक सामान्य तकनीकी विशिष्टता। टैरिफ के लिए, दें: कितने लोग, कितने मिनट और गीगाबाइट वे खर्च करते हैं, पैसे की सीमा, क्या अधिक महत्वपूर्ण है - संचार या इंटरनेट। पहली तरकीब: प्राथमिकताओं को स्पष्ट रूप से बताएं ("एक्स तक बजट, गति की तुलना में स्थिर कनेक्शन अधिक महत्वपूर्ण है") - मॉडल अनुमान लगाने के बजाय उनके आसपास तर्क बनाता है। दूसरी तकनीक स्पष्ट नहीं है: उसे पहले उन धारणाओं को लिखने के लिए कहें जो वह आपकी स्थिति के बारे में बनाती है - इस तरह आप तुरंत देख सकते हैं कि तर्क कहाँ गलत हो सकता है, और परिचयात्मक को सही कर सकते हैं। एक सामान्य गलती: संदर्भ के बिना एक "एक-पंक्ति वाला" प्रश्न, जिसके बाद सटीक विश्लेषण की उम्मीद करना अजीब है।
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