コンテキストを与える AI への最初のメッセージを作成します (まだ分析を要求しません)。 JSON を返す {"whatData":"...","columns":"...","goal":"..."}: whatData - これはどのような種類のデータで、どこから来たのか、1 行は何を意味するのか。 columns — 単位 (ルーブル、個数、日付) を使用して人間の言語で列をリストします。 goal - 最終的に得たいもの。
AI はスプレッドシートをあなたと同じようには認識しません。あなたが説明するまで、彼は何も言わずにファイルを渡された新入社員のようなものです。数字はそこにありますが、意味はありません。仕組みはシンプルです。モデルはユーザーの言葉から答えを構築するため、コンテキストが正確であればあるほど、発明は少なくなります。常に 3 つのことを伝えます。これはどのような種類のデータであり、どこから来たのか、1 行の意味、数値の単位 (ルーブル、個数、パーセンテージ) です。インサイダー: 最も過小評価されている質問は、「1 行は 1 つと等しいのは何ですか?」です。 「1 行は 1 注文」または「1 行は 1 日」と言えば、AI は比較できないものを合計するのをやめます。 2 番目のトリック: 最初のメッセージで分析を求めないでください。最初にコンテキストを示し、データをどのように理解したかをもう一度話してもらいます。こうすることで、美しくも間違った結論が得られる前に誤解に気づくことができます。初心者にありがちな間違い: 説明なしで「データを分析する」。 AI は構造を推測し、自信を持ってナンセンスをカウントします。