AI について説明し、どのようなレポートを収集するかについて説明します。 JSON を返す {"data":"...","audience":"...","sections":"..."}: data — コンテキスト; audience — 誰のためのレポートであり、その人にとって何が重要であるか。 sections - どのような短いセクションで構成されているか (例: 主な結論、3 つの重要な数字、改善すべき点)。テキストの壁を設けずにセクションを短くします。
レポートは「すべての数字」ではなく、読者の質問に対する答えです。 AI はセクションを設定したとおりに構造化します。質問しなかった場合は、結論が失われるテキストの壁が表示されます。メカニズム: モデルはフレームを埋めるため、フレームはコンテンツよりも重要です。レバー: 聴衆の名前を出し (アナリストではなく上司 - 彼が必要としているのは方法論ではなく解決策です)、3 ～ 4 つの短いセクションを求め、最初に主要な結論を求めます。インサイダー: 逆ピラミッドの法則 - 最初に結論と推奨事項、次に証拠の番号。忙しい読者は最初の行の最後まで到達すると、「だから何?」という疑問に答えられるはずです。 2 番目のテクニック: 各数字に「良い / 悪い / 普通」という 1 つの単語による評価を添えてもらいます。生の「平均評価 3.8」は何も語っていませんが、「3.8 は目標の 4.2 を下回っており、憂慮すべきことです」がすべてを物語っており、行動を促しています。典型的な間違い: セクションと宛先なしで「美しく詳細なレポートを作成してください」と頼むと、長く合理的で役に立たない解決策が得られます。
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