ソリューションに関連した、データに関する正確な質問を 1 つ作成します。 JSON を返す {"data":"...","question":"...","decision":"..."}: data — コンテキスト; question - 特定の測定可能な質問 (カットオフ、指標、期間付き)。表から明確な答えが得られます。 decision - 答えに応じてどのような決定を下しますか。
曖昧な質問からは曖昧な答えが生まれます。 「売上はどうですか？」 - そして AI は 10 の異なる事実を吐き出しますが、どれも問題の解決には役立ちません。良い質問は測定可能です。スライス (内訳 - たとえば、時間帯別)、指標 (カウントするもの - 収益やカップ数)、および期間 (月ごと) があります。 3 つの柱 - そして答えは明らかになります。インサイダー: 事前に質問と解決策を結び付けてください。 「夜の収益が日中の収益の 20% 未満の場合は、勤務時間を減らします。」これにより、データが行動に変わり、興味深いが役に立たない事実が排除されます。何が自分のステップを変えるのかを尋ねるだけです。 2 番目のコツ: 絶対的なものではなく、比較を求める。 「昼間と比べて夕方にどのくらいの量か」ということは、単一の数字よりも有益です。40 杯が多いか少ないかは、別の数字と並べてのみ明らかです。典型的な間違い: 「売上を見てください」という一般的な質問をし、AI があなたがどのような意思決定をしているかを推測することを期待します。彼はテレパスではありません - 自分で決めてから尋ねてください。
アクセスのロックを解除して、AI による即時レビューのためにソリューションを送信します。