Đặt hàng một báo cáo với cấu trúc nhất định. Trả về JSON {"question":","sections":","audience":","length"..."}. question — chủ đề của báo cáo; sections — danh sách các phần theo thứ tự (ví dụ: tóm tắt, phát hiện chính, chi tiết, rủi ro, khuyến nghị); audience — báo cáo dành cho ai và cấp độ của nó (người mới bắt đầu/chuyên gia); length — âm lượng mong muốn (ví dụ: xuất tối đa 5 dòng, tổng cộng khoảng một trang).
Cơ học: không có cấu trúc nhất định, mô hình viết tuyến tính - nó nghĩ thế nào thì nó đổ ra như vậy. Người đọc đang chết đuối. Khi bạn xác định các phần, mô hình sẽ đặt những gì nó tìm thấy lên giá và tự nhận thấy các khoảng trống (“nhưng tôi không tìm thấy bất kỳ rủi ro nào”). Đòn bẩy. Thứ tự là “kết luận trước”: đầu tiên là tóm tắt, sau đó là lý do. Một người bận rộn đọc năm dòng đầu tiên và đã đưa ra quyết định. Phần rõ ràng: phát hiện, chi tiết, rủi ro, khuyến nghị. Cấp độ khán giả: “giải thích cho người mới bắt đầu không cần biệt ngữ” thay đổi cả về chiều sâu lẫn ngôn ngữ. Tiếp nhận bên trong: bắt buộc phải có phần “những gì vẫn chưa rõ ràng / những gì còn thiếu dữ liệu”. Nó biến một báo cáo hào nhoáng thành một công cụ trung thực và cho bạn biết nơi cần tìm hiểu tiếp theo. Một mô hình được phép thừa nhận khoảng cách sẽ ít có khả năng phát minh hơn. Thủ thuật thứ hai: đặt âm lượng theo dòng hoặc đoạn văn chứ không phải “ngắn hơn”. Người mẫu hiểu “ngắn gọn” mơ hồ vì nó phù hợp với cô; “xuất tối đa 5 dòng, chỉ một trang” cho kết quả có thể đoán trước được. Một lỗi điển hình: không đặt định dạng rồi phàn nàn về trang tính. Cấu trúc là trách nhiệm của bạn chứ không phải sự phỏng đoán của mô hình.
Mở khóa quyền truy cập để gửi giải pháp nhằm đánh giá AI ngay lập tức.