アシスタントのコンテキスト マップを収集します。 JSON のみを返します {"role":"...","goals":"...","preferences":"...","constraints":"..."}。 role - あなたが誰であるか、そしてあなたの人生の状況。 goals - 測定可能な優位性のある現在のゴールが 2 ~ 3 つあります。 preferences - 回答を受け取ることがどれほど便利であるか。 constraints—制約 (時間、予算、健康)。
あなたがそれを彼に渡さない限り、アシスタントはあなたのことを覚えていません。あなたの初日に新しいアシスタントが来たと想像してみてください。彼は賢いですが、あなたのスケジュール、目標、習慣を知りません。コンテキスト カードは、会話の初めに挿入するか、メモリ設定がある場合はメモリ設定に保存する短いパスポートです。これには、あなたが誰であるか、あなたの状況、2 ~ 3 つの現在の目標、答えをどのように受け取りたいか、制限事項 (時間、健康状態、予算) が含まれます。メカニズム: モデルはあなたのすべての単語をヒントとして重み付けします。 「夕方には30分しか時間がない」という指摘は、2時間の儀式についてのアドバイスを即座に打ち切ります。インサイダー: 「英語を上達させる」ではなく、「12 月までにテレビシリーズを字幕なしで見る」という測定可能な目標を書いてください。アシスタントが最後までステップを調整します。 2 番目のトリック: 「私のスタイルは短く、要点を絞ったもので、前置きはありません」という行を追加します。そうすれば、水なしで答えが得られます。典型的な間違いは、ページ上で地図を拡大表示することです。文脈が多すぎると要点がぼやけてしまいます。答えに大きく影響する高密度のポイントを 5 ~ 7 つ保持します。
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。