솔루션과 연결되어 데이터에 대한 하나의 정확한 질문을 공식화합니다. JSON 반환 {"data":"...","question":"...","decision":"..."}: data — 컨텍스트; question - 표에 명확한 답변이 있는 측정 가능한 특정 질문(기준, 측정항목 및 기간 포함) decision - 답변에 따라 어떤 결정을 내리시게 될까요?
막연한 질문은 막연한 답을 낳는다. “판매는 어때요?” - 그리고 AI는 10가지 서로 다른 사실을 제시하지만 그 중 어느 것도 문제 해결에 도움이 되지 않습니다. 좋은 질문은 측정 가능합니다. 즉, 분할(구분 - 예를 들어 시간별), 측정 항목(계산 대상 - 수익 또는 컵 수) 및 기간(월별)이 있습니다. 세 가지 기둥 - 그러면 답이 명확해집니다. 내부자: 질문을 미리 솔루션과 연결하세요. “저녁 수익이 주간 수익의 20% 미만이면 근무 시간을 줄입니다.” 이는 데이터를 행동으로 바꾸고 흥미롭지만 쓸모없는 사실을 제거합니다. 무엇이 당신의 단계를 바꿀 것인지 묻기만 하면 됩니다. 두 번째 요령: 절대적인 것이 아닌 비교를 요청하세요. "낮과 비교하여 저녁 시간"은 단일 숫자보다 더 많은 정보를 제공합니다. 40잔은 많거나 적으며 다른 숫자 옆에서만 명확합니다. 일반적인 실수: "판매를 살펴보세요"라는 일반적인 질문을 하고 AI가 귀하가 내리는 결정을 추측할 것을 기대합니다. 그는 텔레파시 능력이 없습니다. 스스로 결정한 다음 물어보세요.
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