이 스크린샷을 기반으로 시력이 있는 AI에 요청을 작성하면 "컴퓨터를 다시 시작"하는 것 이상의 결과를 얻을 수 있습니다. JSON 반환 {"prompt":"...","what_to_read":"...","context":"..."}: prompt - AI에 대한 질문, what_to_read - AI가 결론을 내리기 전에 오류 텍스트를 올바르게 인식했는지 확인하는 방법, context - 화면에 없는 상황(무엇을 했는지, 어떤 OS, 언제, 시작되었습니다).
AI 오류의 스크린샷은 그림과 텍스트로 구성됩니다. 모델은 먼저 텍스트 인식과 같은 레이블을 "읽은" 다음 창 요소(제목, 코드, 버튼)를 인식합니다. 약점은 작거나 모호한 오류 코드입니다. AI는 숫자 하나를 잘못 읽을 수 있지만 전체 진단은 이에 따라 달라집니다. 따라서 주요 요령은 AI에게 먼저 오류 텍스트와 해당 코드를 그대로 인용하도록 요청한 다음 이유를 설명하는 것입니다. 당신이 보는 것과 일치합니다 - 신뢰; 코드를 엉망으로 만들었습니다. 더 크게 다시 촬영하세요. 두 번째 비결: 그림에 없는 컨텍스트(어떤 시스템, 장애 이전에 무엇을 했는지, 장애가 시작되었을 때)를 제공합니다. 맥락이 없는 오류는 어디에 있는지 명시하지 않고 “상처”를 주는 불평과 같습니다. 세 번째 수단: "간단한 단어로 된 이유 / 해결 방법의 2~3단계 / 하지 말아야 할 일"이라는 답변의 구조를 요청합니다. 전형적인 초보 실수: 오류 줄 자체가 보이지 않도록 스크린샷을 자르고 "수정"을 요청하면 AI가 추측을 시작하고 일반적으로 쓸모 없는 조언을 제공합니다.
즉각적인 AI 검토를 위해 솔루션을 제출할 수 있는 액세스 권한을 잠금 해제하세요.