वास्तविक जीवन की समस्या पर संपूर्ण शोध संक्षेप लिखें। JSON लौटाएं {"question":"...","scope":"...","criteria":"...","sources":"...","structure":"...","safeguards":"..."}। question - एक लक्ष्य के साथ विशिष्ट प्रश्न; scope—ढांचा (समय, स्थान, गहराई, क्या बाहर रखा जाए); criteria - हम किससे मूल्यांकन या तुलना करते हैं; sources - स्रोतों और उनके सत्यापन के लिए आवश्यकताएँ; structure - क्रम में रिपोर्ट अनुभाग; safeguards - कल्पना के विरुद्ध नियम (निश्चितता चिह्न, "मुझे नहीं पता", धारणा के विरुद्ध तथ्य)।
यांत्रिकी: एक मजबूत संक्षिप्त विवरण एक लंबा पाठ नहीं है, बल्कि कार्य की पूरी रूपरेखा है, जहां मॉडल के पास एड-लिबिंग के लिए कोई जगह नहीं है। प्रत्येक ब्लॉक अपने स्वयं के जोखिम को कवर करता है: प्रश्न अस्पष्टता को हटा देता है, रूपरेखा अप्रासंगिकता को हटा देती है, मानदंड अतुलनीयता को हटा देता है, स्रोत तथ्यों के निर्माण को हटा देता है, संरचना अंत में गड़बड़ी को हटा देती है, बचाव एक आश्वस्त झूठ को हटा देता है। चेकलिस्ट से छह ब्लॉक एकत्र करें। सुसंगतता की जाँच करें: मानदंड को प्रश्न का उत्तर देना चाहिए, संरचना को निष्कर्ष तक ले जाना चाहिए, स्रोतों में मुख्य तथ्यों को शामिल करना चाहिए। एक बार-बार होने वाली असंगति समृद्ध मानदंड और प्रश्न है "कौन सा बेहतर है?" बिना प्रयोजन के; तो आउटपुट हैंग हो जाएगा. अंदरूनी सूत्र युक्ति: संक्षेप को इस पंक्ति के साथ समाप्त करें "पहले मुझसे 3 स्पष्ट प्रश्न पूछें, फिर शोध करें।" गलत स्थानों पर प्रयास बर्बाद करने से पहले मॉडल आपकी कमियों को उजागर करेगा - और इसके प्रश्न अक्सर आपके पहले ड्राफ्ट की तुलना में अधिक उपयोगी होते हैं। दूसरी तरकीब: रिपोर्ट के अंत में एक अनुभाग पूछें "आत्मविश्वास और मैन्युअल रूप से क्या जांचना है।" इस तरह आपको तुरंत अपनी कमजोरियों का पता चल जाता है। एक सामान्य गलती: वॉल्यूम बढ़ाने के लिए ब्रीफ को फुलाना। अनावश्यक आवश्यकताएँ फोकस को धुंधला कर देती हैं - प्रत्येक ब्लॉक को छोटा और सटीक रखें।
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