提出一个与数据相关的精确问题，并与解决方案相关联。返回 JSON {"data":"...","question":"...","decision":"..."}: data — 上下文； question - 一个具体的可测量问题（具有截止值、指标和周期），表格中有明确的答案； decision - 根据答案你会做出什么决定。
模糊的问题会产生模糊的答案。 “销量怎么样？” - 人工智能抛出了十个不同的事实，这些事实都无助于解决问题。一个好问题是可衡量的：它有一个切片（细分 - 例如，按一天中的时间）、一个指标（我们计算的内容 - 收入或杯子数量）和一个周期（每月）。三大支柱——答案就显而易见了。知情者：提前将问题与解决方案联系起来。 “如果晚上的收入低于白天收入的 20%，我就会减少工作时间。”这将数据转化为行动，并剔除有趣但无用的事实：你只需要问什么会改变你的步骤。第二招：要求比较，而不是绝对。 “晚上与白天相比，喝多少”比单个数字更能提供信息 - 40 杯是多还是少，只有在另一个数字旁边才清楚。一个典型的错误是：问一个一般性问题“看看销售情况”，并期望人工智能猜测你正在做出什么决定。他不是心灵感应者——你自己决定，然后询问。
解锁提交解决方案以供即时 AI 审核的权限。