このスクリーンショットに基づいて視覚化された AI にリクエストを書き込むと、単に「コンピューターを再起動する」以上のことが得られます。 Return JSON {"prompt":"...","what_to_read":"...","context":"..."}: prompt - AI への質問、what_to_read - 結論を出す前に AI がエラー テキストを正しく認識していることを確認する方法、context - 画面に表示されない状況 (何をしたのか、どの OS がいつ実行されたのか)始まりました）。
AI のエラーのスクリーンショットは、画像とその上にテキストが表示されたものです。モデルは最初にラベルを「読み取り」（テキスト認識と同様）、次にウィンドウ要素（タイトル、コード、ボタン）を認識します。弱点は、小さいエラー コードまたは曖昧なエラー コードです。AI は 1 桁を間違って読み取ることはできますが、診断全体はそれに依存します。したがって、主なトリックは、AI にまずエラーのテキストとそのコードを逐語的に引用させ、その後で理由を説明するように依頼することです。あなたが見ているものと一致します - 信頼します。コードがめちゃくちゃだったので、大きく撮り直してください。 2 番目のトリック: 画像に含まれていないコンテキスト (どのシステム、障害が発生する前に何をしたか、障害がいつ始まったか) を提供します。文脈のないエラーは、場所を示さずに「傷ついた」苦情のようなものです。 3 番目のレバー: 答えの構成を尋ねます。「簡単な言葉で説明した理由 / 解決策の 2 ～ 3 ステップ / やってはいけないこと」。典型的な初心者の間違い：エラー行自体が表示されないようにスクリーンショットをトリミングし、「修正してください」と要求すると、AI が推測を開始し、一般的に役に立たないアドバイスを与えます。
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