Viết một bản tóm tắt nghiên cứu hoàn chỉnh về một vấn đề thực tế. Trả về JSON {"question":","scope"...","criteria":","sources":","structure":","safeguards""}. question - câu hỏi cụ thể có mục tiêu; scope—khuôn khổ (thời gian, địa điểm, độ sâu, những gì cần loại trừ); criteria - những gì chúng tôi đánh giá hoặc so sánh; sources — yêu cầu về nguồn và xác minh của chúng; structure — báo cáo các phần theo thứ tự; safeguards - quy tắc chống lại sự hư cấu (điểm chắc chắn, “Tôi không biết”, sự thật chống lại giả định).
Cơ học: một bản tóm tắt mạnh mẽ không phải là một văn bản dài mà là một bản phác thảo hoàn chỉnh về nhiệm vụ, trong đó mô hình không có chỗ cho việc quảng cáo. Mỗi khối loại bỏ rủi ro riêng của nó: câu hỏi loại bỏ sự mơ hồ, khuôn khổ loại bỏ sự không liên quan, tiêu chí loại bỏ tính không thể so sánh được, nguồn loại bỏ sự bịa đặt sự thật, cấu trúc loại bỏ mớ hỗn độn ở cuối, người bào chữa loại bỏ lời nói dối đầy tự tin. Thu thập sáu khối từ danh sách kiểm tra. Kiểm tra tính mạch lạc: các tiêu chí phải trả lời được câu hỏi, cấu trúc phải dẫn đến kết luận, nguồn thông tin phải bao gồm các sự kiện chính. Sự mâu thuẫn thường xuyên là tiêu chí phong phú và câu hỏi “cái nào tốt hơn?” không có mục đích; sau đó đầu ra sẽ bị treo. Bí quyết của người trong cuộc: kết thúc bản tóm tắt bằng dòng “trước tiên hãy hỏi tôi 3 câu hỏi làm rõ, sau đó hãy nghiên cứu”. Mô hình sẽ tiết lộ những lỗ hổng của bạn trước khi lãng phí công sức vào những chỗ không đúng—và các câu hỏi trong mô hình thường hữu ích hơn bản thảo đầu tiên của bạn. Bí quyết thứ hai: yêu cầu phần ở cuối báo cáo “độ tin cậy và những gì cần kiểm tra thủ công”. Bằng cách này bạn sẽ biết ngay điểm yếu của mình. Một sai lầm điển hình: thổi phồng bản tóm tắt vì lợi ích của khối lượng. Các yêu cầu không cần thiết làm mờ trọng tâm - giữ cho mỗi phần ngắn gọn và đi vào trọng tâm.
Mở khóa quyền truy cập để gửi giải pháp nhằm đánh giá AI ngay lập tức.