ਐਆਈ ਟੈਕਨੀਕੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਹਿਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘਟਾ ਕੇ ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟੈਕਨੀਕੀ ਜਾਰਗਨ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਟੀਮ ਅੰਦਰ ਬਿਲਕੁਲ ਮਾਣ ਸਹੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ—ਪਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਉਸ ਬਬਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕੁਝ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਉਦਾਹਰਨਾਂ:
ਜਾਰਗਨ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੁਸਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਅਨੁਵਾਦ ਅਕਸਰ ਦਬਾਅ ਹੇਠਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਕੋਈ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਮੰਗਦਾ ਹੈ, ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ “ਟੈਕਨੀਕੀ ਵਿਅਕਤੀ” ਲਈ ਉਡੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜਾ ਅਣਦੇਖਾ ਨਹੀਂ:
ਇਹ ਸਿਰਫ “ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕੀ” ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਹਕ ਇਸ ਨਾਲ ਵਾਪਰਦੇ ਹਨ ਜਦ ਸਪੋਰਟ ਸਰਲਤਾ ਵਿੱਚ ਅਕ੍ਰੋਨੀਮ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਓਪਰੇਟਰ ਅਤੇ ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਟੀਮਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਗਵਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇ ਉਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੋਟਾਂ ਵਾਂਗ ਲਿਖੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦ ਅਪਡੇਟ ਅਜਿਹੇ ਸ਼ਬਦ ਭਰਪੂਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ। ਨਵੇਂ ਨੌਕਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਹੀ ਪਿੱਛੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਹੀਤਾ ਘਟਾਉਣਾ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਮਤਲਬ ਹੈ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਉਣਾ:
ਜਦੋਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਲੋਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਮਾਹਿਰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਐਆਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਹਟਾਉਂਦਾ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਕਸ਼/ਮਕਸਦ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦਰਮਿਆਨ ਦੀ ਅਨੁਵਾਦ ਪਰਤ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ਬਦ, ਟੂਲ ਜਾਂ ਸਿਨਟੈਕਸ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਸਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਰੂਪ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ টੈਕਨੀਕੀ ਸੁਨੇਹਾ, ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਂ ਗਲਤੀ ਪੇਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਐਆਈ ਇਸਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਕੀ ਹੈ, ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ “API rate limit exceeded” ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ: “ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਮਿਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ; ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਰੁਕੋ ਜਾਂ ਸਾਡੇ ਪੁੱਛਤਾਛ ਦੀ ਦਰ ਘਟਾਓ।” ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਸੁਣੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, “ਇਸ onboarding ਨੂੰ ਸੁਗਮ ਬਣਾਓ,” ਐਆਈ ਅਫ਼ਸਰਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਕਦਮ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁਕਮ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਘੱਟ ਫੈਸਲੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਵਾਜਬੀ ਵਿਵਰਣ ਪੇਸ਼ ਕਰੇਗਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਹੇ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਪਰ ਉਸਦਾ ਸਹੀ ਤਕਨੀਕੀ ਨਾਮ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ।
ਚੰਗੇ ਐਆਈ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ਼ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ—ਉਹ ਸਵਾਲ ਵੀ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਬੇਨਤੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਇਹ ਨਿਸ਼ਾਨੇਦਾਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ:
ਇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਨ “ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਡੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲਣੀ ਪਏਗੀ” ਬਾਝਾਂ ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਗੱਲਬਾਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਐਆਈ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟ, ਜਾਂ ਨੀਤੀ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਛੋਟੀ, ਉਪਯੋਗੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ, ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਲੜੀ, ਮੁੱਖ ਫੈਸਲੇ, ਅਤੇ ਖੁਲੇ ਸਵਾਲ।
ਇਹ ਅਕਸਰ “ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਆਇਆ” ਤੋਂ “ਮੈਂ ਇਸ ਨਾਲ ਕੁਝ ਕਰ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹਾਂ” ਤੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਾਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੰਮ ਅਕਸਰ ਤਕਨੀਕੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਈ ਟੂਲ ਹੁਕਮਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਇਹ ਉੱਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ, ਉਹ ਚਲਾਓ, ਠੀਕ ਫਾਰਮੂਲਾ ਵਰਤੋ। ਚੈਟ-ਸਟਾਈਲ ਐਆਈ ਉਮੀਦ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਕਦਮ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਪੂਰੇ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੈਨੂਆਂ ਜਾਂ ਸਿਨਟੈਕਸ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਨਿਵੇਦਨ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਾਥੀ ਨੂੰ ਭੇਜਦੇ ਹੋਂਗੇ:
ਮੁਖ ਬਦਲਾਅ ਇੰਤਜ਼ਾਮ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਸਫਲਤਾ ਕੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੁਦਰਤੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਕਫਲੋ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਪੈਟਰਨ ਫਾਲੋ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਨੁਵਾਦ ਕੰਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਕਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ; ਸਹਾਇਕ ਉਹ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਐਆਈ ਡ੍ਰਾਫਟ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮਨੁੱਖ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮੁੱਖ ਫੈਸਲੇ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸਮਝੋ: ਇਹ ਕੰਮ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਨਿਰਣਯਾਂ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹੋ।
ਐਆਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਅਾ ਉਦਯੋਗਕਾਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਬੋਲੀ ਅਤੇ ਸਭ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਦਰਮਿਆਨ ਇਕ ਅਨੁਵਾਦਕ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ਬਦ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇਹ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸਾਫ, ਉਪਯੋਗੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਟੈਕਨੀਕੀ ਨੋਟ ਮਿਲਦੀ ਹੈ—ਇੱਕ IT ਅਪਡੇਟ, ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੇਤਾਵਨੀ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨਿਰਦੇਸ਼—ਉਸਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕੀ ਵਰਜਨ ਮੰਗੋ।
ਫਿਰ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਹੋਵੇ, ਐਆਈ ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਸਧਾਰਨ ਸਾਰ ਨੂੰ ਮਾਹਿਰ-ਤਿਆਰ ਬੋਲਣੀ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ ਤਾਂ ਜੋ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜਾਂ ਵੇਂਡਰਾਂ ਲਈ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ।
ਉਦਾਹਰਨ ਨਿਵੇਦਨ:\n
ਅਕ੍ਰੋਨੀਮਾਂ ਉਲਝਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕੋ ਹੁਰੂਫ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਤਲਬ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ-ਵਾਕੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਮੰਗੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਨਿਵੇਦਨ:\n
ਆਮ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਦੇ ਬਦਲੇ, ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ-ਖਾਸ ਗਲਾਸਰੀ ਬਣਾਓ: ਟਰਮ, “ਸਾਡੇ ਲਈ ਕੀ ਮਤਲਬ”, ਅਤੇ ਕੌਣ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਨਿਵੇਦਨ:\n
ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਡੌਕ ਜਾਂ wiki (team-glossary) ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਟਰਮ ਆਉਣ ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਰਹੋ।
ਸਪੈਕਸ ਅਤੇ ਰਨਬੁਕਸ ਅਕਸਰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਲਈ ਲਿਖੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਆਈ ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਕਸ਼ਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵੇ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੀ-ਰੇਕੁਇਜ਼ਾਈਟਸ, ਕਦਮ ਅਤੇ “ਡਨ ਮੀਨਜ਼…” ਲਿਖਿਆ ਹੋਵੇ।
ਉਦਾਹਰਨ ਨਿਵੇਦਨ:\n
ਅਕਸਰ ਕੰਮ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸੁਨੇਹੇ ਵੱਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: “ਸਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਚਾਹੀਦਾ,” “ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?”, ਜਾਂ “ਗਾਹਕ ਗੁੰਝਲਿਤ ਹਨ—ਈਮੇਲ ਸਹੀ ਕਰੋ।” ਸਮੱਸਿਆ ਯਤਨ ਨਹੀਂ; ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਢਿੱਲੇ ਨਿਵੇਦਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਾਸਕ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਰੀਖਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੇ।
ਐਆਈ ਇੱਕ ਸੰਜੋਏ ਹੋਏ ਨੋਟ-ਟੇਕਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਕੋਪਰ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛਦਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜੋ ਕੁਝ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ “ਮੈਨੂੰ ਜੋ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ” ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੀ ਅਮਲਯੋਗ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟ, ਚੈਟ ਥ੍ਰੇਡ ਜਾਂ ਵੋਇਸ-ਟੁ-ਟੈਕਸਟ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਮੰਗੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਕਦਮ ਹੋਣ। ਇੱਕ ਲਾਹੇ ਵਾਲਾ ਨਤੀਜਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮੂਲ ਨੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ, ਖੁਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਗੁੱਥੇ ਹੋਣ।
ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਨਤੀਜੇ ਜਾਣਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਹੀਂ। ਐਆਈ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਤਲਾਸ਼-ਯੋਗ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਜੇ ਐਆਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ (ਦਰਸ਼ਕ, ਆਵਰਤੀ, ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ, ਸਫ਼ਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ) ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛਦਾ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਮਿਸਿੰਗ ਵੇਰਵੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਓ, ਐਆਈ ਪਹਿਲੇ ਡ੍ਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸੋਧ ਕਰੋਗੇ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਾਲੀ ਸਫ਼ੇ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।
ਜਦ ਲੋਕ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰਥ ਹੋਣ ਕਿ “ਵਧੀਆ” ਕੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਇਸਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਆਈ ਨੂੰ ਮੰਗੋ:
ਉਦਾਹਰਨ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਸੰਦਰਭ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਹਿਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਸਕਣ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਹੋਰ ਕੀ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ ਇਹ ਪਰਖ ਸਕੇ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਖਾਸ ਤਰੀਕੇ ਲੈਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ। ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦਗਾਰ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣਾ: ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਕੌਣ ਇਸਦੇ ਲਈ, ਅਤੇ “ਵਧੀਆ” ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ। ਇਹਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਬ੍ਰੀਫ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ, ਕੋਡ ਕਰਨ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੇਨਤੀ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਨਤੀਜੇ ਦੱਸਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਸੰਦਰਭ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ_goal-first_prompt ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:
ਉਦਾਹਰਨ:\n “ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ 150-ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਅਪਡੇਟ ਲਿਖੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਿਲੇਡ ਡਿਲਿਵਰੀ ਬਾਰੇ ਹੋਵੇ। ਦਰਸ਼ਕ: ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕੀ। ਟੋਨ: ਸ਼ਾਂਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ। ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ: ਨਵਾਂ ETA ਵਿੰਡੋ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਸੰਪਰਕ। ਫਾਰਮੈਟ: ਛੋਟੀ ਈਮੇਲ।”
ਜੇ ਜਾਰਗਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਸਿੱਧਾ ਕਹੋ. ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਪੱਧਰ ਮੰਗ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜਾਂ “ਸਧਾਰਨ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ”) ਅਤੇ ਬੋਲੀਆਂ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਮੰਗ ਸਕਦੇ ਹੋ।
“ਇਸ ਨੀਤੀ ਨੂੰ 8ਵੀਂ ਦਰਜੇ ਦੇ ਪਾਠ ਦਰਜੇ 'ਤੇ ਸਧਾਰਨ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਓ। ਜੇ ਅਕ੍ਰੋਨੀਮ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਿਓ।”
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਕਿ ਐਆਈ ਨੇ ਠੀਕ ਸਮਝਿਆ, ਤਾਂ ਦੋ-ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੰਗੋ: ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ.
“3 ਉਚਿੱਤ ਗਾਹਕ ਜਵਾਬ ਦਿਓ ਅਤੇ 2 counterexamples ਦਿਓ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜਾਰਗਨ ਯਾ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਗੈਰ-ਜਰੂਰੀ ਹਨ।”
ਇਸ ਨਾਲ ਅਸਲ ਭੁੱਲਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਮਣੇ ਆ ਜਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ—ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਬੇਨਤੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਉੱਤਰ ਦੇਣ ਲਈ ਦਬਾਅ ਨਾ ਦਿਓ. ਕਹੋ:
“ਉੱਤਰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ 3 ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛੋ।”
ਫਿਰ ਦੁਹਰਾਓ: ਜੋ ਠੀਕ ਹੈ ਉਹ ਰੱਖੋ, ਜੋ ਗਲਤ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਦਿਖਾਓ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੋਧਿਆ ਹੋਇਆ ਵਰਜਨ ਮੰਗੋ। ਇਕ ਛੋਟਾ “ਡਰਾਫਟ → ਫੀਡਬੈਕ → ਡਰਾਫਟ” ਚੱਕਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼より ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਐਆਈ ਜਾਰਗਨ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਵਾਂਗ “ਜਾਣਦਾ” ਨਹੀਂ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਹ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਪੱਕੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਚੰਗੀ ਖਬਰ: ਬਹੁਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਧਾਰਨ ਜਾਂਚ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਟੈਕਨੀਕੀ ਮਾਹਿਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਰੁਟੀਨ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ।
ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਇਨਪੁਟ ਮੰਗੋ। ਜੇ ਜਵਾਬ ਤੱਥਾਂ `ਤੇ ਨਿਰੱਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਕੀਮਤਾਂ, ਕਾਨੂੰਨ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸਪੈੱਕ), ਪੁੱਛੋ: “ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਸਰੋਤ ਵਰਤੇ?” ਜੇ ਇਹ ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਸਮਝੋ।
ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਪੜਚੋਲੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਾਇਰੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਕ doc, ਅੰਦਰੂਨੀ wiki ਜਾਂ ਤੁਰੰਤ ਖੋਜ ਨਾਲ ਕਰੋ। ਜੇ ਉਹ ਨਕਸ਼ਾ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਰਾ ਨਤੀਜਾ ਮੁੜ ਜਾਂਚੋ।
ਛੋਟਾ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ। ਪ੍ਰਯੋਗਕਾਰੀ ਕੰਮ ਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਮਰ, ਘੱਟ-ਖਤਰੇ ਵਾਲਾ ਟਰਾਇਲ ਕਰੋ:\n
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖੋ:\n
ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:\n
ਐਆਈ ਨੂੰ ਡ੍ਰਾਫਟ, ਸੁਧਾਰਣ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ—ਫਿਰ ਉਹ ਹਿੱਸੇ ਜੋ ਵਾਕਈ ਮਾਹਿਰਤਾ ਮੰਗਦੇ ਹਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਿਅਕਤੀ ਤੋਂ ਸਾਈਨ-ਆਫ਼ ਲਵੋ।
ਜਾਰਗਨ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਜੋ ਕੁਝ ਤੁਸੀਂ ਪੇਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਹ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਿਛੋਕੜ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਸੱਗੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਆਦਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਐਆਈ ਚੈਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਕਰਜ਼-ਕਾਮ ਦੀ ਥਾਂ ਸਮਝੋ ਜੇ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਦੀ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਸੈਟਿੰਗ, ਰੀਟੈਂਸ਼ਨ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲਈ ਇਨਪੁੱਟ ਵਰਤਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਾ ਕਰ ਲਵੋ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਜਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਿਯਮ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾ ਪੇਸਟ ਕਰੋ:\n
ਤੁਸੀਂ ਹਾਲਾਂਕਿ ਪਰਦੇਦਾਰੀ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਵਧੀਆ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਵਿਸਥਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਨਾਲ ਬਦਲੋ:\n
ਜੇ ਅੱਖਰਾਤ ਅੰਕੜੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਤਾਂ ਰੇਂਜ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਾਂਝੇ ਕਰੋ।
ਐਆਈ ਵਧੀਆ ਡ੍ਰਾਫਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੈ—ਪਰ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਹੈ ਉਹ ਮਾਨਵ ਦਾ ਕੰਮ ਰਹੇ। ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਹੱਦਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ:\n
ਜਦੋਂ ਐਆਈ ਕੋਈ ਯੋਜਨਾ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੰਨਿਆ ਅਤੇ ਕਿਉਂ—ਉਸ ਨੂੰ ਲਿਖੋ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੋਵੇ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਨੋਟ (ਕੀ ਸੁਝਾਇਆ ਗਿਆ, ਕੀ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ, ਕਿਸਨੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ) AI ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਰਿਹਾ ਹੁਕਮ ਬਣਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਕੋਲ ਹਦਾਇਤਾਂ ਹਨ ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਲਿੰਕ ਦਰਸਾਓ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, /privacy ਜਾਂ /security) ਅਤੇ ਪ徊ਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ।
ਐਆਈ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਕਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦਰਮਿਆਨ ਇੱਕ ਅਨੁਵਾਦਕ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇਕੋ ਹੀ ਸ਼ਬਦ-ਸੰਦਰਭ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਬਦਲੇ, ਇਹ ਇਰਾਦਾ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਐਸਾ ਫਾਰਮੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਹरेक ਟੀਮ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕੇ—ਨੁਅੰਸ ਨੂਂ ਖੋਹ ਕੇ ਨਹੀਂ।
ਗਲਤ-ਸਮਝ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰਸਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਐਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੇ ਦੋ ਵਰਜਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ:
ਉਦਾਹਰਨ ਇਨਪੁਟ: “ਗਾਹਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਚੈਕਆਉਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ; ਅਸੀਂ ਘੱਟ ਛੱਡੇ ਗਏ ਕਾਰਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।”
ਇਸ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਟੀਮ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਬਿਨਾ ਨੁਅੰਸ ਘਟਾਏ।
ਹੈਂਡਆਫ਼ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਬਹੁਤ ਵਾਰ ਗੜਬੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਢਿੱਲੇ ਨਿਵੇਦਨ ਲੰਮੇ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਥ੍ਰੇਡਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਐਆਈ ਮੈਸੇਨਰਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਕੇ ਹਥਿਆਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਘੱਟ “ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਮਤਲਬ?” ਚੱਕਰ ਸੁਝਾਅਤ ਵੇਲੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਐਆਈ ਨੂੰ ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ ਸਾਥੀ ਸਮਝੋ—ਨਿਰਣਯਕ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਸ਼ਬਦ, ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ: ਇੱਕ ਨ੍ਹਾਂਮਤ ਮਾਲਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਮੰਗਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਰਜੀਹਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ “ਡਨ” ਦਾ ਨਿਰਣਯਕ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਐਆਈ ਟੂਲ ਸਿਰਫ਼ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ—ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ। ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਚਮਕਦਾਰ ਫੀਚਰਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਸGall dekho ਕਿ ਓਹ ਟੂਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ, ਉਪਯੋਗੀ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ।
ਆਰੰਭ ਕਰੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ: ਕੀ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਦਿਨ ਨਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ?\n
ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਟੈਸਟ: ਇੱਕ ਜਾਰਗਨ-ਭਰਪੂਰ ਪੈਰਾ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਹੋ, “ਇਸਨੂੰ ਨਵੀਂ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਬਿਨਾਂ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ।” ਜੇ ਨਤੀਜਾ ਹਾਲੇ ਵੀ ਅੰਦਰੂਨੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਗਾ ਲੱਗੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਟੂਲ ਕਾਫ਼ੀ ਅਨੁਵਾਦਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕਈ ਵਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਰਗਨ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਇਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ (“ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਜੋੜੋ”, “ਇਸ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰੋ”, “CRM ਨੂੰ ਸਿੰਕ ਕਰੋ”). ਇਨ੍ਹਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਚੈਟ-ਫਰਸਟ ਬਿਲਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਉਸਨੂੰ ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ.
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਸਧਾਰਨ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਏਂਡ ਅਤੇ ਮੋਬਾਇਲ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਕੋਈ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਢੰਗ-ਦਰ-ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਂਹੀ ਬੋਲਣਾ ਪੈਂਦਾ। ਇਹ ਨਧਾਰਤ ਵਰਕਫਲੋ ਸਹਾਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਲਕਸ਼ “ਮਾਹਿਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘਟਾਉਣਾ” ਹੈ, ਤਾਂ ਐਸੇ ਟੂਲ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੰਟਰਫੇਸ ਗੱਲਬਾਤੀ ਹੋਵੇ ਪਰ ਹਕੀਕਤੀ ਐਪਲਿਕੇਸ਼ਨ (React, Go + PostgreSQL, Flutter) ਤਿਆਰ ਹੋਵੇ ਜੋ ਮਾਅਦਤ ਨਾਲ ਅਗੇ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਸਮੱਗਰੀ ਮਾਡਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਨਾਲੋ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਸਹਾਇਤੀ ਡੌਕ, ਇਨ-ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟਿਪਸ, ਅਤੇ ਹਕੀਕਤੀ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਲਈ ਉਦਾਹਰਣ ਟੈਮਪਲੇਟਜ਼ ਵੇਖੋ (customer support, sales ops, HR, finance)। ਅਚਛਾ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ “ਇਹ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇਹ” ਦੇ ਛੋਟੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਕੱਚੀ AI ਸਿਧਾਂਤ।
ਇਕ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਓ (ਜਿਵੇਂ: ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਾਂ → ਕਾਰਵਾਈ ਆਈਟਮ, ਗਾਹਕ ਜਵਾਬ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ, ਲੰਬੇ docs → ਸੰਖੇਪ). ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ:\n\n- ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਰੁੱਧ ਸਮਾਂ বনਾਮ ਬਾਅਦ\n- ਦੁਬਾਰਾ-ਕਾਢ ਚੱਕਰ (ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਨਤੀਜਾ ਸੋਧਿਆ ਗਿਆ)\n- ਕੀ ਨਤੀਜੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਟੀਅਰਾਂ ਨੂੰ /pricing 'ਤੇ ਦੇਖੋ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਕ ਘਰਾਂ ਦੇ ਹਕੀਕਤੀ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਲਈ /blog ਦੇਖੋ ਕਿ ਟੀਮਾਂ ਕਿਵੇਂ ਸਧਾਰਨ, ਘੱਟ-ਜਾਰਗਨ ਵਰਕਫਲੋ ਸੈਟਅਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡੇ ਰੋਲਆਊਟ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਕੰਮ ਨੂੰ ਦਿੱਖਯੋਗ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਆਦਤਾਂ ਬਣਾਉ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੱਖਣ।
ਕੁਝ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਚੁਣੋ (ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਾਂ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ, ਗਾਹਕ ਈਮੇਲ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ, ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਸਮਝਾਉਣਾ, ਅਜੰਡਾ ਬਣਾਉਣਾ).
ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਲਿਖੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੇ:\n
ਉਦਾਹਰਨ ਬੇਨਤੀ:\n “ਇਸ ਅਪਡੇਟ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਲਈ 150 ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ, ਮੁੱਖ ਅੰਕ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ 3 ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਨਾਲ ਖਤਮ ਕਰੋ।”
“AI Requests That Work” ਨਾਮਕ ਸਾਂਝਾ ਡੌਕ ਬਣਾਓ ਅਤੇ 10–20 ਪ੍ਰਮਾਣਤ ਉਦਾਹਰਨ ਜੋੜੋ. ਹਰ ਐਂਟ੍ਰੀ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ:\n
ਇਸ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਘਟਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਸਾਥੀ ਤੁਰੰਤ ਚੰਗੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਟਰਮ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ, ਅੱਗੇ ਨਹੀਂ ਵਧੋ—ਐਆਈ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ।
ਕਹੋ:\n
ਇਸ ਨਾਲ ਜਾਰਗਨ ਸਾਂਝਾ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੀ ਗਲਤਫਹਮੀ ਰੁਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ:\n
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: AI ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਬਾਹਰੀ ਸੁਨੇਹਿਆਂ, ਅੰਕੜਿਆਂ, ਜਾਂ ਨੀਤੀ-ਸਬੰਧੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ।
ਹਰ ਵਧੀਆ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛੋ: “ਇਸਨੂੰ ਅਗਲੀ ਵਾਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।” ਆਪਣੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਾਲੋ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਉਥੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਰਹੋ।
ਟੈਕਨੀਕੀ ਜਾਰਗਨ ਇੱਕ “ਅਨੁਵਾਦ ਕਦਮ” ਜੋੜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਕਾਰਵਾਈ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ. ਉਹ ਅਨੁਵਾਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਉਹ ਘਰਾਸਾ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਕੰਮ ਤੁਰੰਤ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕੇ।
ਨਹੀਂ. ਮਕਸਦ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ, ਨ ਕਿ ਸਹੀਅਤ ਘਟਾਉਣਾ. ਤੁਸੀਂ ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਉਥੋਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸ਼ਬਦ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਸਾਥ ਹੀ ਮਤਲਬ ਵਿਆਖਿਆ ਹੋਵੇ:
ਐਆਈ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦਰਮਿਆਨ ਦੇ ਅਨੁਵਾਦ ਪਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਆਮ ਨਤੀਜੇ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਸੁਨੇਹਾ ਚੇਪੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਾਈ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਹੋਣ. ਉਦਾਹਰਨਾਂ:
ਜੇ ਐਆਈ ਫਿਰ ਵੀ ਜਾਰਗਨ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕੀ ਟਾਲਨਾ ਹੈ: “ਕੋਈ ਅਕ੍ਰੋਨੀਮ ਨਾ; ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਸਮਝਾ ਦਿਓ।”
ਉਸ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਮੰਗੋ, ਨਾ ਕਿ ਜਨਰਲ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਐਨਟ੍ਰੀ. ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ:
ਐਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਛੋਟਾ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਗਲਾਸਰੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਸੌਖੀ ਰੀਖਾ ਤੇ ਠਹਿਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਮੰਗੋ:
ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਥਾਂ ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਜੋ ਜੋੜੀ-ਦਿੱਖ ਵਾਲੀ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, team-glossary) ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਸ਼ਬਦ ਆਉਣ ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ।
ਐਆਈ ਨੂੰ ਮਾਹਿਰ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੁਕਮਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ-ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹੋ. ਮੰਗ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੇ:
ਇਸ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਮਾਹਿਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ-ਕਾਢ ਘਟਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਰੁਟੀਨ ਵਰਤੋਂ:
ਇਹ ਰੋਟੀਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰਿਆਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕ ਡਰਾਫਟ ਹੀ ਮੰਨ ਕੇ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨ ਨਾ ਕਰ ਲਓ ਕਿ ਟੂਲ ਦੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਨੀਤੀਆਂ ਕੀ ਹਨ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨਾ ਪੇਸਟ ਕਰੋ. ਆਮ ਨਿਯਮ:
ਜੋ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ ਉਹ ਡਰਾਫਟ ਸਮਝੋ, ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਜਾਂ ਨੀਤੀ-ਸਬੰਧੀ ਪੈਮਾਨਿਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲਓ. ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹਨ ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, /privacy ਜਾਂ /security).
ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਵਰਕਫਲੋ 'ਤੇ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਓ (ਜਿਵੇਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ). ਮਾਪੋ:
ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋਗੇ ਕਿ ਟੂਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਾਰਗਨ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟੈਸਟ: ਇੱਕ ਜਾਰਗਨ-ਭਰਪੂਰ ਪੈਰਾ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ “ਨਵੀਂ ਭਰਤੀ ਲਈ ਬਿਨਾਂ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਇਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ।” ਜੇ ਇਹ ਹਾਲੇ ਵੀ ਅੰਦਰੂਨੀ-ਬੋਲਣਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਚੋਣ ਵੇਖੋ.
