AI ਤੁਹਾਡੇ ਪੁਰਾਣੇ ਖਾਕਿਆਂ, ਹੁਨਰ, ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤ ਕੇ ਕਰੀਅਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪਿਵਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਬਦਲਾਅ ਰੀਸੈਟ ਦੀ ਭਾਂਤ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਅੱਪਗਰੇਡ ਵੱਲ ਲੱਗੇ।
ਨਵੇਂ ਰਸਤੇ 'ਤੇ ਜਾਣਾ ਬਿਨਾਂ ਨੱਵੇ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੇ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਪਿਛਲਾ ਕੰਮ ਨੱਥੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ। ਨਵੀਂ ਪਛਾਣ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਜਾਂ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਲੇਟ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਉਹੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕੀਮਤੀ ਹੈ: ਅਨੁਭਵ, ਨਮੂਨੇ, ਰਿਸ਼ਤੇ ਅਤੇ ਗਤੀ। “ਪਿਵਟ” ਇੱਕ ਕੋਣ ਹੈ, ਰੀਸੈਟ ਨਹੀਂ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਿਵਟ ਤਿੰਨ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਮਹਿੰਗੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾ, ਸਮਾਂ: ਤੁਸੀਂ ਮੰਨ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਨਵੀ ਰਾਹ ਬਾਰੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਲੋੜੇਗੀ।
ਦੂਜਾ, ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਰਚੀਤ ਖੇਤਰ ਛੱਡਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਤੇਜ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸਦੇ ਸਨ “ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹਾਂ।” ਸਭ ਕੁਝ ਹੌਲਾ ਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਤੀਜਾ, ਡੁੱਬੇ ਖਰਚੇ: ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, CV, ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ, ਸਮੱਗਰੀ, ਟੂਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਕਹਾਣੀ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲਾਇਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰਾ ਕੁਝ ਛੱਡ ਦੇਣ ਨਾਲ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਨ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ “ਗਲਤ ਰਸਤਾ” ਸੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਕਸਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਪੂਰਾ ਚਿੱਤਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
AI ਇਕ ਰੀਯੂਜ਼ ਇੰਜਣ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲੋਕ ਨਿਕਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੁਨਰ, ਤੁਹਾਡੇ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ, ਪਿਛਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਸਬੂਤ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਵੱਲ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਕਹਾਣੀ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਦਲਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦੁਬਾਰਾ ਫਰੇਮ ਅਤੇ ਰੀਪਪਰਪਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਫਿਰ ਵੀ, AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਡਰਾਫਟ, ਵਿਕਲਪ, ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦ-ਚੋਣ—ਪਰ ਦਿਸ਼ਾ ਚੁਣਣਾ, ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਯਹ ਨਿਰਣੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਝਦਾਰ ਸਹਾਇਕ ਸਮਝੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਆਸਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪੈਕਿੰਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ, ਨਾ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਦਿਸ਼ਾ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਕਸਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਪੁਰਾਣਾ ਕੰਮ "ਤੁਹਾਡੇ ਪਿੱਛੇ" ਹੈ। ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇਹ ਕੱਚਾ ਮਾਲ ਹੈ—ਕਈ ਟੂਲ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ—ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਸੰਗਠਿਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਮੁੜ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਇਸ ਸਭ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਨਾਲ:
ਤੁਸੀਂ ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਰਹੇ; ਤੁਸੀਂ ਸਬੂਤ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ: ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕੀਤਾ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਿਆ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ।
AI “ਇੱਕ ਢੇਰ” ਨੂੰ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਜਦ ਮਟੀਰੀਅਲ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਓਵਰਹੈਲਮਿੰਗ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ ਅਤੇ ਖੋਜਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਫੋਲਡਰ (ਜਾਂ ਨੋਟਸ ਐਪ) ਰੱਖੋ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਆਈਟਮ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ:
ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ “ਵਰਕ ਮੇਮੋਰੀ” ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਸੋਲੋ ਪਿਵਟਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਸ਼ਨਾਂ ਦੋਹਾਂ ਲਈ ਵਰਤਣਯੋਗ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਾਲ ਦੀ ਹਫਤਾਵਾਰ ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗ ਸੰਖੇਪ ਪੇਸਟ (ਜਾਂ ਅਪਲੋਡ) ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਸਿਖਰ 5 ਥੀਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੇ, ਮੁੜ-ਆਉਂਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇਵੇ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੇ, ਅਤੇ 3 ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਸੁਝਾਏ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪੈਟਰਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹੋਣ। ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਕਲੋਨਿਓ ਸੁचना ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਨਕਸ਼ੇ ਵੱਲ ਵੱਧ ਜਾਉਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ—ਅਤੇ ਇਹ ਅੱਗੇ ਕਿੱਥੇ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲੱਗਣਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ “ਗਲਤ ਰਸਤਾ” ਚੁਣਿਆ, ਅਕਸਰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਨੌਕਰੀ-ਸਿਰਲੇਖ ਮੈਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ—ਨਾਹ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਹੁਨਰ ਬੇਕਦਰੇ ਹੋ ਗਏ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਐਸਾ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੋਰ ਰੋਲਾਂ ਮੰਨਣ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਫੈਂਕਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ AI ਸਹਾਇਕ ਇੱਕੋ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਫਰੇਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਕੁੰਜੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਅਸਲ ਟਾਸਕ, ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇਵੋ—ਫਿਰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਰੋਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਹਫਤੇ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਮਿਸਾਲਾਂ ਪੇਸਟ ਕਰੋ (ਕੇਵਲ ਜੌਬ ਡਿਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨਹੀਂ):
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਟਾਰਗੇਟ ਰੋਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪੁੱਛੋ:
ਪਲਾਨ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਰੱਖੋ: ਇੱਕ ਹੁਨਰ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੈਕਟ (ਕੇਸ ਸਟਡੀ, ਵਰਕਫਲੋ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜਾਂ ਚੈਕਲਿਸਟ)।
AI ਡਿਫੌਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਝੁਠੇ "team player" ਵਾਲੇ ਬਿਆਨਾਂ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਲਏਗਾ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਐਨਕਰ ਨਾ ਕਰੋ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਿਸਥਾਰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ: ਵਰਤੇ ਗਏ ਟੂਲ, ਸਕੇਲ (ਯੂਜ਼ਰ, ਆਮਦਨ, ਵਾਟ), ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜੇ। ਫਿਰ ਟਾਰਗਿਟਡ ਐਡੀਟ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਓ ਜਿਵੇਂ: “ਇਸਨੂੰ ਮੇਰੇ ਨੰਬਰਾਂ ਨਾਲ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰਪੂਰਕ ਬਣਾਓ,” ਜਾਂ “ਜਨਰਲ ਵਰਬਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲੋ ਜੋ ਮੈਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ।”
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਦਲਾਅ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ, ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਗੱਲ ਅਕਸਰ ਮਿਹਨਤ ਨਹੀਂ—ਬਰਕਸ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਸਹਾਇਕ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਕੋਚ ਵਾਂਗ ਉਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਪਸ਼ਟੀ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਗੰਝਲਦਾਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
“ਅਗਲਾ ਕੀ ਕਰਾਂ?” ਦੀ ਬਜਾਏ, AI ਨੂੰ ਪੂਛੋ ਕਿ ਤੈਨੂੰ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰੇ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਨਿਰਾਸ਼ਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਗੰਦੇ ਮੈਨੇਜਰ) ਨੂੰ ਅਸਲ ਅਸਮੰਜਸ (ਮੁੱਲ, ਰਫ਼ਤਾਰ, ਕੰਮ ਦੀ ਕਿਸਮ) ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਪੰਜ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਯੋਜਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ:
ਪੁੱਛੋ: “ਹਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ 2–3 ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਅਤੇ ਟਕਰਾਅ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰ (ਉਦਾਹਰਨ: ਮੁੱਲ ਵਿਰੁੱਧ ਸੀਮਾਵਾਂ)।”
ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ 3–5 ਪਿਵਟ ਵਿਕਲਪ ਸੁਝਾਏ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਵੰ।
ਤੁਸੀਂ “ਜਵਾਬ” ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਰਹੇ; ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਛਾਂਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੋਵੇ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਫੈਸਲਾ ਲੌਗ ਰੱਖੋ (ਤਾਰੀਖ, ਵਿਕਲਪ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਅਗਲਾ ਟੈਸਟ). ਪ੍ਰਾਂਪਟ: “ਮੇਰਾ ਫੈਸਲਾ ਲੌਗ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੀ ਹੋਵੇਗੀ।” ਇਹ ਸੋਚ-ਵਿਮਰਸ਼ ਨੂੰ ਆਗੇ ਵਧਣ ਵਾਲੇ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਰਸਤਾ ਬਦਲਣ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਡਰਾਵਣਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਾਰੇ-ਜਾ-ਕੁਝ ਫੈਸਲੇ ਵਜੋਂ ਵੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਨੌਕਰੀ ਛੱਡੋ, ਦੁਬਾਰਾ ਸਿੱਖੋ, ਨਵੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਰਵਾਇਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ “ਵਰਜ਼ਨ” ਕਰੋ—ਸੋਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ।
Plan A ਤੁਹਾਡਾ ਮੌਜੂਦਾ “ਸੁਰੱਖਿਅਤ” ਰੂਟ ਰਹੇ (ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ, ਧੰਦਾ ਜਾਂ ਕੋਰ ਸਕਿਲ). Plan B ਇੱਕ ਸੰਭਵ ਅਗਲਾ ਦਿਸ਼ਾ ਹੋਵੇ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਜੋ Plan B ਨੂੰ ਪਰੀਖਣ ਲਈ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਜਲਾਉਣ ਦੇ, ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ।
AI ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਢਿਗਵਾਰ ਵਿਚਾਰ (“ਸ਼ਾਇਦ ਮੈਂ UX ਲਿਖਾਈ ਵੱਲ ਜਾਵਾਂ”) ਨੂੰ ਇੱਕ ठوس ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਦਮ, ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਹੋਵੇ।
ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਹੈ:
“ਇਹ ਦਸੋ: 2-ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਕੀ ਮੈਂ [direction] ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂਗਾ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆਂ ਹੋਵਾਂਗਾ। فرض ਕਰੋ ਮੈਂ [X] ਘੰਟੇ/ਹਫ਼ਤਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਦਿਤਾ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ ‘ਰੋਕ/ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ’ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਵੀ ਦਿਓ।”
ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਵੇਖਣਯੋਗ ਤੇ ਸਮੇਂ-ਬੱਧ ਹੋਣ:
ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤੀ ਰੱਖਣ ਲਈ (ਸਿਰਫ ਪੜ੍ਹਨਾ ਨਹੀ), AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇਹ ਡਰਾਫਟ ਡੇਲੀਵਰੇਬਲ ਤਿਆਰ ਕਰੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਕਰ ਸਕੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੇ (ਸਰਲ ਵੈੱਬ ਐਪ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਲਾਇੰਟ ਪੋਰਟਲ), ਤਦੇ Koder.ai ਵਰਗਾ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੇਜ਼ ਵੈਧਤਾ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ React ਵੈੱਬ ਐਪ ਜਾਂ Go + PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, “ਪਲੈਨਿੰਗ ਮੋਡ” ਵਿੱਚ ਇਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ/ਰੋਲਬੈਕ ਨਾਲ ਬਦਲਾਅ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਵਰਜ਼ਨ ਨੂੰ ਤੋੜੇ।
ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮਾਂ, ਪੈਸੇ, ਅਤੇ ਪਹਚਾਣ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪੂਰੇ ਕੋਰਸ, ਅਸਤੀਫ਼ਾ, ਜਾਂ ਫੁੱਲ ਰੀਬਰੈਂਡ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਬਾਂਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਸਬੂਤ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਜੇ ਟੈਸਟ ਚੰਗਾ ਰਿਹਾ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਕੇਲ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜੋ ਬਣਿਆ ਉਹ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ—ਹੁਨਰ, ਆਸਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਅਗਲਾ ਵਰਜ਼ਨ।
ਅਕਸਰ ਪਿਵਟ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਨਾਹ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤਜਰਬਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਤਜਰਬਾ ਪੁਰਾਣੀ ਦਿਸ਼ਾ ਲਈ ਪੈਕੇਜ ਕੀਤਾ ਹੈ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਦਰਸ਼ਕ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਫਰੇਮ ਕਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਤਾਰੀਖ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਨਤੀਜੇ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਬਗੈਰ।
ਖਾਲੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, AI ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੱਗਰੀ (ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ, ਬਾਇਓ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੋਟਸ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ) ਦਿਓ ਅਤੇ ਕਹੋ ਕਿ ਇਹ ਨਵੇਂ ਰੋਲ ਜਾਂ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰੇ।
ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, "Managed monthly reporting" ਇਕ ਬੁਲੇਟ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਤੱਥ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੇ। ਜਿਹੜਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਉਹ ਫਰੇਮ—ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਜਿਸ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਅੱਗੇ ਆਉਂਦੇ ਹੋ।
AI ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹੀ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਈ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਅੰਤਰਿਕ ਰਿਪੋਰਟ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਕੁੰਜੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ “ਸੋਰਸ ਅੱਫ਼ ਟਰੂਥ” ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਰੱਖੋ (ਅਸਲ ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਂ ਕੇਸ ਸਟਡੀ ਨੋਟਸ) ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਇਸ ਤੋਂ ਵੈਰੀਏਸ਼ਨ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਦਿਓ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਵਾਰੀ ਨਵੇਂ ਵੇਰਵੇ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਪਬਲਿਸ਼ ਜਾਂ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਕ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਖੁਦ ਫੈਕਟ-ਚੈੱਕਰ, ਤਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਫਿਰ ਵੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ।
ਦਿਸ਼ਾ ਬਦਲਣਾ ਅਕਸਰ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰਾ ਕੁਝ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ AI ਸਹਾਇਕ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਇੱਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਰਾਹ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਨਾ ਕਿ ਖੁਲ੍ਹਾ-ਅੰਤ ਈੰਟਰਨੈੱਟ ਖੋਜ।
AI ਨੂੰ ਟਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕaho: ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲਘੁ-ਕਰੇਕ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ, ਹੁਣ ਕੀ ਛੱਡਣਾ, ਅਤੇ ਹਰ ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਕ਼ਸ਼ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧ ਹੈ।
ਇਹ ਛੋਟੇ ਜਾਂਚ-ਕ੍ਰਮ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਮੀਨੀ ਕਵਿਜ਼, “ਫੇਰ ਦੱਸੋ” ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਟਾਸਕ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣ ਸਕੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਮਝੇ ਹੋ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਪੜ੍ਹਿਆ ਹੈ।
AI ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਅਨੁਸਾਰ ਰਾਹ ਨੁਕਸਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਵੇਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਅਧਾਰਤ ਕਾਂਸੈਪਟ (ਪਲਾਨਿੰਗ, ਸਕੋਪ, ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਸੰਚਾਰ) ਨਾਲ ਜੋੜੇਗਾ ਬਜਾਏ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁੱਢਲਾ ਮੰਨੇ।
ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਵੀ ਸੈੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (“ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਰੋਜ਼ 30 ਮਿੰਟ ਹਨ”) ਅਤੇ ਇਕ ਐਸਾ ਪਲਾਨ ਮੰਗੋ ਜੋ ਇਸ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰੇ: ਹਫਤੇ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਸੈਸ਼ਨ, ਇੱਕ ਲੰਬਾ ਵੀਕਐਂਡ ਬਿਲਡ ਸੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੀਕੈਪ।
“ਸਿੱਖਣਾ ਬਿਨਾਂ ਭੇਜਣ” ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਮੰਗੋ ਕਿ AI ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰੇ:
ਇਹ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਲਈ ਇੰਧਨ ਬਣਦੇ ਹਨ।
AI ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਗਲਤ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤਾਂ, ਅਧਿਕਾਰਿਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਜਾਂ ਇਕ ਮენტੋਰ ਨਾਲ ਜਾਂਚੋ—ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੋਚ ਸਮਝੋ ਜੋ ਦੁਹਰਾਈ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟੀ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਾਹ ਕਿ ਤਜਰਬੇ ਦੀ ਥਾਂ।
ਅਕਸਰ ਪਿਵਟ ਰੁਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਪਣੀ ਕਹਾਣੀ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਛਿੜੇ ਹੋਏ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਯੋਜਿਤ ਸੁਨੇਹੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਬਿਨਾਂ ਇਸਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਝੂਠ ਬਿਆਨ ਕਰੋ।
AI ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਪਰ ਡਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸੰਚਾਰਾਂ ਲਈ ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਸਾਥੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ ਜੋ ਮੌਕੇ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ:
ਮਕਸਦ ਆਪਣੀ ਆਵਾਜ਼ ਝੱਲਵਾਉਣਾ ਨਹੀਂ—ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਜਲਦੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਸੋਧੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗਾ ਲੱਗੇ।
ਇਸ ਟੇਮਪਲੇਟ ਨੂੰ ਆਪਣੀ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾੱਧਾ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਭਰੋ:
ਉਦਾਹਰਣ ਸਵਾਲ: “ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਇੱਕ ਹੁਨਰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਣਾਂਦੇ?” ਜਾਂ “ਇਸ ਰੋਲ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ ਹਿੱਸਾ ਕਿਹੜਾ ਹੈ?”
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇਹ ਨਿਭਾਓ ਬਨਾਵੇ:
ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਵਿਰੋਧਾਂ ("ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡਾਇਰੈਕਟ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ") ਨੂੰ ਜਨਰੇਟ ਕਰੇ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਗਵਾਹੀ ਦੇ ਕੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਹੈ ("ਇਹ ਇਕ ਸਮਾਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੈ, ਨਤੀਜਾ ਅਤੇ ਜੋ ਮੈਂ ਸਿੱਖਿਆ").
ਨਿੱਜੀ ਨੌਕਰੀ-ਮਾਲਕ, ਕਲਾਇੰਟ ਦੀਆਂ ਡੀਟੇਲਾਂ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਨਾ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਿਛਲੇ ਕੰਮ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵੇਰਵੇ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ, ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਰਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਹਾਣੀ ਵਿਵਰਨ ਕਰ ਸਕੋ। ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਪਸ਼ਟੀਤਾ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਬੜਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਨਹੀਂ।
AI ਇੱਕ ਪਿਵਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਸਿਰਫ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੋਚਦਾ ਸਾਥੀ ਮੰਨ ਦਿਆਂ, ਨਾ ਕਿ ਅਦ੍ਰਿਸ਼ਟ ਵਰਤੋਂ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ “ਖਰਾਬ AI” ਨਹੀਂ, ਪਰ ਉਹ ਆਦਤਾਂ ਹਨ ਜੋ ਫੁਹਲੇ ਜਾਂ ਗਲਤ ਨਿਸ਼ਚੇਤ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਤੇ ਸੋਧ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਵਾਲ ਪਾਲਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਬਜਾਏ ਅੱਗੇ ਵੱਧਣ ਦੇ।
ਵਧੀਆ ਚਾਲ: ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਨਿਸ਼ਾਨਦਾਰ ਫੋਲੋਅਪ ਕਰੋ:
AI ਵਿਚਾਰ ਲਿਆਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹਾਰਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਫੈਸਲਾ-ਪਲਹਣ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹੱਦਾਂ ਲਗਾਓ। “ਪੰਜ ਵਿਕਲਪ ਬਾਧਤ” ਮੰਗੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਟਰੇਡਆਫ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖੋ: ਸਮਾਂ, ਲਾਗਤ, ਖਤਰਾ, ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਫਿਰ 1–2 ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰੋ।
AI ਹਾਲੂਸੀਨੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਅਤਿਅਤਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਗਲਤ ਗੱਲਾਂ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਾਂ ਇਹ ਇੰਨੀ ਜਨਰਲ ਸਲਾਹ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ।
ਹਾਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਧੁੰਦਲੀ ਸਲਾਹ ਨੂੰ ਪਛਾਣਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ:
ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ:
ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ—ਕੈਰੀਅਰ-ਬਦਲਾਵ, ਵੱਡੀਆਂ ਖ਼ਰੀਦਾਂ, ਠੇਕੇ—ਦੇ ਪਹਿਲਾਂ ਇਕ ਛੋਟੀ ਹਕੀਕਤ-ਚੈਕ ਕਰੋ: ਮੁੱਖ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਡੋਮੇਨ ਜਾਣੂ ਵਿਅਕਤਿ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਰਾਏ ਲਵੋ, ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਸਮਾਂ, ਫ਼ਾਇਨੈਂਸ, ਮੁੱਲ) ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। AI ਸੋਚ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੋ।
AI ਨੂੰ ਵਰਤਕੇ ਪਿਵਟ ਸਹਿਜ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਠੇਕੇਦਾਰ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ: ਇਹਨੂੰ ਜੋ ਲੋੜੀਦਾ ਹੈ ਉਹ ਦਿਓ, ਅਤੇ “ਸੋਰਸ-ਅੱਫ਼-ਟਰੂਥ” ਆਪਣੀਆਂ ਫ਼ਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਭੇਜਦੇ ਜਿਹੜਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਨਹੀਂ:
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਹੋਵੇ ਕਿ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਰੈਡੈਕਟ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਆਮ ਆਦਤ: ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਮਾਸਟਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (ਅਸਲ CV, ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ ਨੋਟਸ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੇਰਵੇ) ਰੱਖੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਕੇਵਲ “ਸੈਨਿਟਾਈਜ਼ਡ ਸਲਾਈਸ” ਭੇਜੋ।
ਅਮਲ ਦੇ ਕਦਮ:
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਿਖਣ, ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਸੋਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਰਚਨਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਉਹ ਕਦਰਦਾਨੀ ਨਾ ਦੱਸੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਹੀਂ, ਆਪਣੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾ ਵਧਾਓ, ਜਾਂ AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ “ਕਲਾਇਂਟ ਕੰਮ” ਦਾ ਨਾਂ ਨਹੀਂ ਦਿਓ ਜੇ ਉਹ ਨਹੀਂ ਸੀ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਰੋਤਾਂ (ਕਿਤਾਬ, ਰਚਨਾਕਾਰ, ਸਹਿਕਾਰ) ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸੂਤਰ ਦਿਓ। ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ ਅਤੇ ਲਿਖਤ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਰੱਖੋ ਕਿ ਕੀ ਮੂਲ ਹੈ ਤੇ ਕੀ ਅਨੁਕੂਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ—ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਣ 'ਤੇ ਇਹ ਲੋਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
AI ਦੀਆਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਸਟੈਰੀਓਟਾਈਪ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਅਸਲ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਵੀਜ਼ਾ, ਦੇਖਭਾਲ, ਸਿਹਤ, ਫ਼ਾਇਨੈਂਸ) ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ ਵਾਂਗ ਲਓ: ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੁੱਲਾਂ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚੋ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਚੋਣ 'ਤੇ ਫੜ ਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੁਝ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਹਾਨ ਦੁਬਾਰਾ ਪਨਾਹ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਕ ਛੋਟਾ, ਸੰਰਚਿਤ ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਇਕ ਤੰਗ ਡੇਲੀਵਰੇਬਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਬੂਤ ਦਿੱندا ਹੈ।
Day 1 — ਆਪਣੀਆਂ ਆਸਤੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ (60–90 ਮਿੰਟ). ਇਹ ਸਭ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ: CV, ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ ਪੀਸ, ਸਲਾਈਡ ਡੈੱਕ, ਉਹ ਈਮੇਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਣ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਡੌਕਸ, ਲਿੰਕ, ਕੁਝ ਟੁੱਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੀ। ਆਪਣੇ AI ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ: “ਹਰ ਆਈਟਮ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।” ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ।
Day 2 — ਥੀਮਾਂ ਅਤੇ ਟਰਾਂਸਫਰਬਲ ਸਕਿਲਜ਼ ਨਿਕਾਲੋ. ਆਪਣੀ ਆਸਤੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ: “ਕਿਹੜੇ ਪੈਟਰਨ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ? ਕਿਹੜੇ ਸਕਿਲਜ਼ ਹਰ ਥਾਂ ਆ ਰਹੇ ਹਨ?” ਇਸਨੂੰ 4–6 ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗਰੁੱਪ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਸੰਚਾਰ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੁਧਾਰ, ਲਿਖਾਈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ).
Day 3 — 1–2 ਪਿਵਟ ਵਿਕਲਪ ਚੁਣੋ (ਦਸ ਨਹੀਂ). ਤੁਹਾਡੇ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪੁੱਛੋ: “60% ਤੱਕ ਮੇਰੀਆਂ ਤਾਕਤਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ 5 ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਸੁਝਾਓ।” ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੈਕਅਪ ਚੁਣੋ। ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਇੱਕ-ਵਾਕੀ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ ਲਿਖੋ।
Day 4 — ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟੈਸਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ. ਇੱਕ ਐਸਾ ਟੈਸਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇੱਕ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਮੁਕੰਮਲ ਹੋ ਸਕੇ: ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਸੇਵਾ ਔਟਲਾਈਨ, ਇਕ ਨਵਾਂ CV, ਇੱਕ ਮਿਨੀ ਕੇਸ ਸਟਡੀ, ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ। AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ: “ਇਸ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਡੇਲੀਵਰੇਬਲ ਕੀ ਹੈ?”
Day 5 — ਡੇਲੀਵਰੇਬਲ ਬਣਾਓ (ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋ, ਫਿਰ ਸੋਧੋ). ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੇਰਵਾ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਓ, ਸਲਾਈਡ ਸਾਂਚੇ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋ। ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਲਈ AI ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਆਵਾਜ਼ ਬਣਾਓ।
Day 6 — ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ. ਇਸਨੂੰ 5–10 ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜੋ (ਜਾਂ ਟਾਰਗੇਟ ਦਰਸ਼ਕ ਵਾਲੇ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਪੋਸਟ ਕਰੋ)। 2–3 ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: “ਕੀ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ? ਕੀ ਘੱਟ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਖਰੀਦ/ਭਰਤੀ/ਰੈਫਰ ਕਰੋਗੇ?” ਜਵਾਬ ਲਿਖੋ।
Day 7 — ਅਗਲਾ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਕਦਮ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ. ਹੁਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਜੋ ਚੰਗਾ ਲੱਗਿਆ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੇ ਸਿਗਨਲ ਦਿੱਤਾ, ਨੂੰ ਰਿਵਿਊ ਕਰੋ। ਉਹ ਦਿਸ਼ਾ ਰੱਖੋ ਜਿਸਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਿਗਨਲ ਮਿਲੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਪਿਵਟ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ (ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ MVP, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡੈਮੋ, ਜਾਂ ਕਲਾਇੰਟ-ਫੇਸਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ), ਤੇਜ਼ ਬਿਲਡ ਲੂਪ ਲਈ Koder.ai ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ: ਚੈਟ ਦੇ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ/ਬੈਕਐਂਡ/ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਬਣਾਓ, ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਏ—ਉਹ ਵੇਲਾ ਜਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਜ਼ੀਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਬੂਤ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋਵੇ ਬਿਨਾਂ ਲੰਮੀ ਮੁੜ-ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ।
ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ: ਆਪਣੇ ਸਿਗਨਲ ਰਿਵਿਊ ਕਰੋ, ਆਪਣੀ ਆਸਤੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਇੱਕ ਅਗਲਾ-ਛੋਟਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ।
ਪਿਵਟ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਹੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਹਨ—ਤੁਹਾਡੇ ਅਨੁਭਵ, ਸਬੂਤ, ਰਿਸ਼ਤੇ ਅਤੇ ਗਤੀ—ਤੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਦਾ ਰੁਖ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪੁਰਾਣੀ ਕਹਾਣੀ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਰਹੇ ਨਹੀਂ ਹੋ; ਤੁਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਰੀਫਰੇਮ ਅਤੇ ਰੀਡਾਇਰੈਕਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਰੋਲ, ਨਾਈਚ, ਜਾਂ ਉਦਯੋਗ ਵੱਲ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਿਵਟ ਮਹਿੰਗੇ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ:
AI ਪੈਕਿੰਗ ਤੇ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਾਸਤੇ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਅਤੇ ਨਾਂ ਹੀ ਸਾਰੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਦਿੰਦਾ।
ਜਿਥੇ ਤੱਕ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, “ਸਬੂਤ” ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ, ਨਾ ਕੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ:
ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ: “ਹਰ ਆਈਟਮ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।”
AI ਨੂੰ ਗੜਬੜ ਮੂਲ ਨੂੰ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਰਤੋ:
ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਇਤਿਹਾਸ ਸਰਚਜੋਗ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣਯੋਗ ਬਣ ਜਾਵੇ, “ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ” ਬਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਫੋਲਡਰ/ਨੋਟਸ ਸਿਸਟਮ ਰੱਖੋ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਆਈਟਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੇ:
ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ “ਵਰਕ ਮੇਮੋਰੀ” ਬਣ ਜਾਵੇਗੀ—ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ, ਇੰਟਰਵਿਊ, ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ ਟੁਕੜੇ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਮੁਣ੍ਯਦੀ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਹਕੀਕਤੀਆਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਟਾਸਕ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਪੂਛੋ ਕਿ ਇਹਨੂੰ ਕਿਸ ਰੋਲ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਪਯੋਗੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟ:
ਫਿਰ ਪੁੱਛੋ: “ਬਜ਼ਵਰਡਾਂ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਬਦਲੋ।”
AI ਨੂੰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪਲਾਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰੋ:
ਲਕਸ਼: ਇੱਕ ਸਕਿਲ + ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ + ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਤੀਜਾ।
ਪਿਵਟ ਨੂੰ ਸੋਫਟਵੇਅਰ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ: ਪਲਾਨ A ਰੱਖੋ, ਪਲਾਨ B ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ.
ਉਪਯੋਗ ਪ੍ਰਾਂਪਟ:
“[direction] ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ 2-ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਬਣਾਓ ਸੀਮਿਤ [X] ਘੰਟੇ/ਹਫ਼ਤਾ ਨਾਲ. ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜੇ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ‘ਰੋਕ/ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ’ ਫੈਸਲਾ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ.”
ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪਹਿਲਾਂ-ਦਿੱਖਯੋਗ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਬੱਧ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ 2 ਨਮੂਨੇ + 5 ਫੀਡਬੈਕ)।
ਇੱਕ “ਸਰੋਤ-ਸੱਚ” ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਰੱਖੋ (ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੋਟਸ), ਫਿਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਬਣਵਾਉ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ:
ਪੁਬਲਿਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚ ਕਰੋ:
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣ ਲਈ:
ਗਾਰਡਰੇਲ:
ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਯਮ:
ਨੈਤਿਕਤਾ: AI ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋ ਪਰ ਨਾਂ ਬਣਾਓ। ਯਕੀਨ ਦਿਲਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੋ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਸਹੀ ਸੂਤਰ ਦਿਓ।
