4 वर्षों में 50,000 उपयोगकर्ता और 3 बिलियन येन: Oh my teeth के CEO Makoto Nishino की AI रणनीतियाँ (प्रॉम्प्ट्स के साथ)

"मुझे वास्तव में AI का उपयोग किसके लिए करना चाहिए?"

मुझे यह सवाल हर समय मिलता है।

इसलिए आज, मैं एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण साझा करना चाहता हूँ कि कैसे एक सफल उद्यमी वास्तव में AI का उपयोग कर रहा है।

हम Makoto Nishino को देखेंगे, जो Oh my teeth Inc. के प्रतिनिधि निदेशक और CEO हैं, जो Mouthpiece ऑर्थोडॉन्टिक्स सेवा "Oh my teeth" संचालित करता है।

जब आप संख्याओं को देखते हैं, तो Nishino-san की उपलब्धियाँ असाधारण हैं।

लगभग पूरी तरह से स्व-पूंजी पर काम करते हुए, कंपनी अपनी स्थापना के बाद से लाभदायक रही है। 4 वर्षों में बिक्री 15 गुना बढ़ी है, और उपयोगकर्ताओं की संख्या 50,000 से अधिक हो गई है।

उन्होंने सिर्फ बाहरी फंडिंग जुटाकर तेजी से स्केल नहीं किया। वे अपने स्वयं के नकदी का उपयोग करके लगातार और लाभप्रद रूप से बढ़ते रहे हैं।

स्टार्टअप की दुनिया में, यह काफी दुर्लभ है।

Nishino-san, जिनकी पृष्ठभूमि एक इंजीनियर के रूप में है, AI का उपयोग करने में अविश्वसनीय रूप से कुशल हैं।

इसमें गोता लगाने से पहले, मुझे इस लेख का सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष बताने दें।

Nishino-san के AI उपयोग के प्रभावशाली होने का कारण प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीक नहीं है।

यह इसलिए है क्योंकि प्रश्न को तैयार करने का उनका तरीका—"मुझे AI से क्या करवाना चाहिए?"—असाधारण है।

अधिकांश लोग "AI को अच्छी तरह से निर्देश कैसे दें" खोजते हैं। लेकिन Nishino-san पहले सोचते हैं कि "मुझे अपने कार्यों में से कौन सा कार्य AI को सौंपना चाहिए।"

यह क्रम में अंतर परिणामों में अंतर की ओर ले जाता है।

NewsPicks और IKIGAI lab. द्वारा प्रकाशित एक प्रोजेक्ट में Nishino-san के ChatGPT उपयोग इतिहास के आधार पर, मैं 6 प्रॉम्प्ट के साथ उनकी सोच प्रक्रिया समझाऊंगा।

ये सभी कल से आपके काम में उपयोग किए जा सकते हैं।

1. सूचना संग्रह को "निर्णय-तैयार प्रारूप" तक धकेलना

पहला सबसे सरल उपयोग मामला है।

Nishino-san ChatGPT से आकस्मिक प्रश्न पूछते हैं। सरल शोध जैसे "Marriott और Hyatt में क्या अंतर है?"

कोई भी ऐसा कर सकता है। लेकिन सबक यह है कि आगे क्या होता है।

सामान्य खोज "जानकारी इकट्ठा करने" पर रुक जाती है। आपके पास उस जानकारी को "तो, अब क्या?" में बदलने का कार्य अपने दिमाग में रह जाता है।

Nishino-san की विधि AI से वह रूपांतरण भी करवाती है।

दूसरे शब्दों में, वह AI का उपयोग "सर्च इंजन" के रूप में नहीं, बल्कि "एक सहायक जो जानकारी इकट्ठा करता है और उसे निर्णय लेने की सामग्री में व्यवस्थित करता है" के रूप में करते हैं।

इसे व्यवसाय पर लागू करना इस तरह दिखता है:

प्रॉम्प्ट उदाहरण (प्रतिस्पर्धी शोध → कार्य योजना)

1आप एक व्यवसाय रणनीति सलाहकार हैं।
2कृपया निम्नलिखित तीन कंपनियों पर शोध करें और उनकी तुलना करें, और फिर "हमें क्या कदम उठाने चाहिए" प्रस्तावित करें।
3
4【शोध के दृष्टिकोण】
5・प्रत्येक कंपनी के लिए मूल्य सीमा और लक्षित दर्शक
6・ताकत और कमजोरियाँ
7・पिछले एक वर्ष में हाल की गतिविधियाँ (नई सेवाएँ, मूल्य वृद्धि, वापसी, आदि)
8
9【आउटपुट प्रारूप】
101. तुलना तालिका (उपरोक्त दृष्टिकोणों के आधार पर 3 कंपनियों की साथ-साथ तुलना)
112. प्रत्येक कंपनी की कमजोरी = हमारे लिए अवसर हो सकने वाले बिंदु
123. तीन विशिष्ट कदम जो हम कल से उठा सकते हैं, प्राथमिकता स्तरों के साथ
13
14【लक्ष्य 3 कंपनियाँ】
15(प्रतिस्पर्धी कंपनियों के नाम डालें)
16
17【हमारा व्यवसाय】
18(अपनी कंपनी का 1-2 पंक्ति का अवलोकन)

मुख्य बात अंत में "प्राथमिकता स्तरों के साथ तीन कदम" निर्दिष्ट करना है।

"शोध" पर मत रुकें; इसे "शोध के परिणामस्वरूप क्या किया जाना चाहिए" लिखवाएँ।

यह अकेला AI के आउटपुट को "पढ़ने की सामग्री" से "निर्णय लेने की सामग्री" में बदल देता है।

2. अनुभवों और परिणामों की गुणवत्ता में सुधार के लिए AI में "संदर्भ" डालना

Nishino-san अपने निजी जीवन में भी AI का पूरी तरह से उपयोग करते हैं। Shiki Theatre Company का प्रदर्शन देखने जाते समय, वे आवागमन के दौरान AI का उपयोग करके तैयारी करते हैं, जिससे अनुभव का मूल्य कई गुना बढ़ जाता है।

Nishino-san के शब्दों में:

"बस पूर्वापेक्षाएँ इनपुट करके, आप एक कार्यक्रम का कई गुना अधिक आनंद ले सकते हैं।"

यहाँ सबक स्वयं "तैयारी" का कार्य नहीं है।

यह सिद्धांत है कि "संदर्भ के साथ किसी चीज़ तक पहुँचने से समान समय में आपको जो मिलता है वह बदल जाता है।"

यह विशेष रूप से बिक्री बैठकों और MTG के लिए प्रभावी है।

एक ऐसे व्यक्ति की तुलना करें जो दूसरे पक्ष के बारे में कुछ नहीं जानते हुए पहली बार बैठक में जाता है, बनाम कोई ऐसा व्यक्ति जिसने कंपनी, प्रभारी व्यक्ति और संभावित चुनौतियों पर शोध किया हो। एक ही घंटे के लिए भी, परिणाम पूरी तरह से अलग होंगे।

आप उस "संदर्भ निर्माण" को अपने आवागमन के दौरान 5 मिनट में AI को सौंप सकते हैं।

प्रॉम्प्ट उदाहरण (बैठक से पहले 3 मिनट की तैयारी)

1मेरी निम्नलिखित कंपनी के साथ प्रारंभिक बिक्री बैठक है।
2कृपया व्यवस्थित करें कि सीमित समय में परिणाम उत्पन्न करने के लिए मुझे पहले से क्या ध्यान रखना चाहिए।
3
4【लक्ष्य कंपनी】(कंपनी का नाम, उद्योग, आकार)
5【समकक्ष का पद】(जैसे, मार्केटिंग मैनेजर)
6【हम क्या प्रस्तावित करना चाहते हैं】(आपका उत्पाद/सेवा)
7
8【मैं क्या आउटपुट चाहता हूँ】
91. शीर्ष 3 चुनौतियाँ जिनका इस उद्योग/पद के लोगों को अब सामना करने की संभावना है
102. हमारा प्रस्ताव उन चुनौतियों का समाधान कैसे करता है
113. बैठक के दौरान पूछने के लिए 5 प्रश्न (समकक्ष की चुनौतियों को उजागर करने के लिए)
124. अपेक्षित आपत्तियाँ और उनका मुकाबला कैसे करें

बैठक से पहले इसे एक बार चलाने से एक बेतरतीब बातचीत "डिज़ाइन की गई बातचीत" में बदल जाती है।

केवल वही जो तैयारी करते हैं, अवसर को जब्त कर सकते हैं।

3. मीटिंग मिनट्स को "भविष्य के लिए संपत्ति" में बदलना

यह एक बहुत ही CEO-जैसा उपयोग है।

Nishino-san साक्षात्कारों और बैठकों में बहुत समय बिताते हैं। वे मिनट्स का निर्माण AI को सौंपते हैं, लेकिन वे एक साधारण सारांश पर नहीं रुकते।

वे ऑडियो डेटा को AI में इनपुट करते हैं और इसे "प्रश्नोत्तर प्रारूप में सारांशित करने" का निर्देश देते हैं। इसे प्रश्नों और उत्तरों की एक श्रृंखला बनाने से बाद में वापस देखने पर इसका उपयोग करना बहुत आसान हो जाता है।

इसके अलावा, वे ऐसे प्रॉम्प्ट का उपयोग करते हैं जो साक्षात्कार किए गए व्यक्ति की बारीकियों को भी पुन: पेश करते हैं।

यहाँ सबक मीटिंग मिनट्स के प्रति मानसिकता है।

कई लोगों के लिए, मिनट्स "जो खत्म हो गया उसका रिकॉर्ड" है। अतीत का एक उत्पाद।

Nishino-san के लिए, मिनट्स "अगली कार्रवाई के लिए शुरुआती बिंदु" हैं। वे भविष्य में एक निवेश हैं।

एक ही मिनट्स के लिए भी, यदि उद्देश्य अलग है तो उन्हें बनाने का तरीका बदल जाता है।

प्रॉम्प्ट उदाहरण (मिनट्स → कार्य/गृहकार्य निष्कर्षण)

1नीचे एक बैठक का प्रतिलेख है।
2कृपया इसे मिनट्स में सारांशित करें ताकि कोई भी बाद में उस पर कार्य कर सके।
3
4【आउटपुट प्रारूप】
51. निर्णय (केवल निष्कर्षों के बुलेट पॉइंट)
62. चर्चा के बिंदु और निष्कर्ष (प्रश्नोत्तर प्रारूप में दिखाएँ कि उन निष्कर्षों पर क्यों पहुँचा गया)
73. अगली कार्रवाइयाँ (जिम्मेदार व्यक्ति और समय सीमा के साथ एक तालिका। यदि व्यक्ति अज्ञात है तो "पुष्टि होनी बाकी" चिह्नित करें)
84. अगली बार तक के लिए ले जाया गया गृहकार्य
9
10【अनुपूरक निर्देश】
11・सुनिश्चित करें कि बयानों के उन हिस्सों को रखा जाए जो "महत्वपूर्ण निर्णयों के आधार" के रूप में काम करते थे।
12・स्पष्ट रूप से बताएं कि किसने किसके लिए प्रतिबद्ध किया ताकि "उसने कहा, उसने कहा" की स्थितियों को रोका जा सके।
13
14【प्रतिलेख】
15(यहाँ पेस्ट करें)

हमेशा "निर्णय" और "अगली कार्रवाइयाँ (व्यक्ति/समय सीमा के साथ)" आउटपुट करवाएं।

यह मिनट्स को सीधे एक प्रोजेक्ट मैनेजमेंट शीट में बदल देता है। सिर्फ रिकॉर्ड न करें; कार्रवाई की ओर ले जाएं। यह अतिरिक्त कदम अंतर पैदा करता है।

4. AI का उपयोग "स्पैरिंग पार्टनर" के रूप में करना ताकि विचारों को शब्दबद्ध और संरचित किया जा सके

Nishino-san अपने स्वयं के विचारों को शब्दबद्ध और संरचित करने के लिए AI का उपयोग "स्पैरिंग पार्टनर" के रूप में करते हैं।

Nishino-san के शब्द सीधे दिल पर लगते हैं:

"मैं उस प्रकार का व्यक्ति हूँ जो शब्दबद्ध करने पर जोर देता है और बहुत समय लेता है। AI उस काम को बदल देता है। इसके अलावा, मनुष्यों के विपरीत, आप AI से जितनी बार चाहें संशोधन करने के लिए कह सकते हैं। मुझे यह पसंद है कि यह हमेशा मेरे साथ रहता है जब तक मैं संतुष्ट नहीं हो जाता।"

यहाँ एक गहरा सबक है।

AI का सबसे बड़ा मूल्य अक्सर "उत्तर देना" माना जाता है। लेकिन सही मूल्य "आपको अपने दिमाग के अंदर की चीज़ों को बाहर निकालने और व्यवस्थित करने देना" है।

लोग हिल नहीं सकते यदि उनके दिमाग धुंधले हैं। लेकिन एक बार जब आप शब्दबद्ध और संरचित कर सकते हैं, तो आप एक साथ आगे बढ़ सकते हैं।

Nishino-san AI का उपयोग "हाई-स्पीड शब्दबद्धीकरण उपकरण" के रूप में करते हैं।

इसके अलावा, AI कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप कितनी बार फीडबैक देते हैं, वह नाराज नहीं होता। यदि आपने किसी मानव स्पैरिंग पार्टनर से पांच बार संशोधन करने के लिए कहा, तो यह अजीब होगा। लेकिन AI आपके संतुष्ट होने तक आपके साथ अनंत काल तक रहेगा।

प्रॉम्प्ट उदाहरण (अपने विचारों को व्यवसाय रणनीति में संरचित करना)

1मैं अपने दिमाग में जो कुछ है उसके बारे में अव्यवस्थित तरीके से बात करने जा रहा हूँ।
2एक उत्कृष्ट स्पैरिंग पार्टनर के रूप में, कृपया निम्नलिखित करें:
3
41. मेरी कहानी सुनें, मुख्य बिंदुओं को संरचित करें और उन्हें वापस करें।
52. कहानी में "धारणाओं," "तथ्यों," और "मात्र इच्छाओं" को इंगित करें।
63. तार्किक छलांग या उन बिंदुओं के बारे में प्रश्न पूछें जिनके बारे में पूरी तरह से नहीं सोचा गया है।
74. जब तक मैं संतुष्ट नहीं हो जाता, आवश्यकतानुसार कई संशोधनों के लिए मेरे साथ रहें।
8
9पहले, मेरी कहानी सुनने के बाद, किसी निष्कर्ष पर न कूदें; यह पुष्टि करने के लिए एक प्रश्न से शुरू करें कि क्या आपकी समझ सही है।
10
11【मेरी कहानी】
12(आप जो सोच रहे हैं वैसा ही लिखें। बुलेट पॉइंट या बोली जाने वाली भाषा ठीक है)

ट्रिक निर्देश है: "किसी निष्कर्ष पर न कूदें; पुष्टि करने के लिए एक प्रश्न से शुरू करें।" यह AI को इस तरह से कार्य करने के लिए बनाता है जो आपकी सोच को बाहर निकालता है। यह एकतरफा उत्तर देने वाले व्यक्ति के बजाय एक संवाद भागीदार बन जाता है।

यह वॉयस इनपुट के साथ भी अच्छा काम करता है, बस जैसे विचार आते हैं वैसे ही इससे बात करना।

5. जो काम कर रहा है उसे विघटित करना और इसे अपनी कंपनी में स्थानांतरित करना

व्यक्तिगत रूप से, मुझे यह उपयोग सबसे दिलचस्प लगा।

Nishino-san "अच्छी सेवाओं के संरचनात्मक विश्लेषण" के लिए AI का उपयोग करते हैं।

उदाहरण के लिए, रेमन की दुकान "Ichiran"।

वे मेज पर "प्रतिबद्धता पत्रक" की एक तस्वीर लेते हैं, इसे AI से पढ़वाते हैं, और निर्देश देते हैं: "संरचनात्मक रूप से विश्लेषण करें कि यह लोगों के दिलों को क्यों छूता है।"

और वे वहाँ नहीं रुकते। उस संरचना को समझने के बाद, वे तुरंत पूछते हैं, "यह हमारी सेवा के लिए कैसा दिखेगा?" इसे अपनी कंपनी पर लागू करने के लिए।

एक कंपनी का CEO जो लाभप्रद रूप से 3 बिलियन येन की बिक्री तक बढ़ रही है, एक रेमन की दुकान के पत्रक से सीख रहा है।

मुझे लगता है कि यह लालच उनके विकास के पीछे है।

यहाँ सबक "अंतर्ज्ञान" को "पुनरुत्पादनीय संरचना" में बदलने का विचार है।

एक व्यक्ति जो "वह दुकान किसी तरह अच्छी है" के साथ समाप्त होता है और एक व्यक्ति जो "यह अच्छा क्यों है इसे विघटित करता है और इसे अपने व्यवसाय में स्थानांतरित करता है" के बीच अंतर धीरे-धीरे प्रभावी होता है।

हमेशा एक कारण होता है कि चीज़ें अच्छी क्यों चल रही हैं। यदि आप उस कारण को शब्दबद्ध कर सकते हैं, तो यह एक ऐसी तकनीक बन जाती है जिसका अनुकरण किया जा सकता है।

प्रॉम्प्ट उदाहरण (सफलता की कहानियों को विघटित करना और अपनी कंपनी में स्थानांतरित करना)

1आप मार्केटिंग और ब्रांड डिज़ाइन के विशेषज्ञ हैं।
2कृपया निम्नलिखित "सफल मामले" का विश्लेषण करें और इसे मेरे व्यवसाय में स्थानांतरित करें।
3
4【चरण 1: संरचनात्मक विश्लेषण】
5निम्नलिखित दृष्टिकोणों के आधार पर विघटित करें कि यह मामला ग्राहकों के दिलों को क्यों छू रहा है:
6・यह किन ग्राहक भावनाओं को आकर्षित कर रहा है?
7・किस प्रकार का अनुभव डिज़ाइन किया गया है?
8・वह "तंत्र" क्या है जिसे अन्य कंपनियों के लिए अनुकरण करना मुश्किल है?
9
10【चरण 2: अमूर्तन】
11इस मामले के सफलता कारकों को "सिद्धांतों" में सामान्यीकृत करें जिनका उपयोग उद्योगों में किया जा सकता है।
12
13【चरण 3: मेरी कंपनी में स्थानांतरण】
14उन सिद्धांतों को अपने व्यवसाय पर लागू करने के लिए 3 विशिष्ट विचार प्रस्तावित करें।
15प्रत्येक के लिए एक "छोटा पहला कदम शामिल करें जो कल आजमाया जा सके"।
16
17【विश्लेषण किया जाने वाला मामला】
18(सफल सेवाएँ, उपाय, पाठ, आदि पेस्ट करें)
19
20【मेरा व्यवसाय】
21(अपनी कंपनी का अवलोकन)

चरण 2 में "अमूर्तन" मुख्य है। यदि आप किसी मामले की वैसे ही नकल करते हैं, तो यह सिर्फ साहित्यिक चोरी है। लेकिन यदि आप इसे एक बार "सिद्धांत" में अमूर्त करते हैं और फिर इसे अपनी कंपनी पर लागू करते हैं, तो यह तब भी काम करता है जब उद्योग अलग हो।

Ichiran के पत्रक से एक दंत ऑर्थोडॉन्टिक्स सेवा तक। अमूर्तन कदम इस छलांग को संभव बनाता है।

6. प्रॉम्प्ट पर मत उलझें। पुनरावृत्तियों से अभिभूत करें

AI में इस हद तक महारत हासिल करने के बावजूद, Nishino-san कुछ आश्चर्यजनक कहते हैं।

"मैं प्रॉम्प्ट पर नहीं उलझता।"

यदि उन्हें अच्छा उत्तर नहीं मिलता, तो वे तुरंत उस चैट को रीसेट कर देते हैं। वे एक नई चैट में वही प्रश्न फेंकते हैं। यदि वह भी काम नहीं करता, तो वे वही प्रश्न दूसरे AI जैसे Claude या Gemini से पूछते हैं।

Nishino-san की सोच का तरीका:

"एकल AI या प्रॉम्प्ट से मत चिपके रहो; बस परीक्षणों की संख्या बढ़ाओ। यदि आप 3 AI में से प्रत्येक के साथ 3 बार प्रयास करते हैं, तो यह 9 परीक्षण हैं। यदि आप दुनिया के सबसे चतुर AI से 9 बार पूछते हैं, तो उनमें से एक आपको एक अच्छा उत्तर देगा।"

मुझे लगता है कि यह समग्र रूप से व्यवसाय पर लागू होता है, न कि केवल AI पर।

बहुत से लोग "एक ही बार में सही उत्तर प्राप्त करने" का प्रयास करते हैं और आगे बढ़ने से पहले ही रुक जाते हैं। जब वे सही प्रॉम्प्ट के बारे में सोच रहे होते हैं, समय बीत जाता है।

लेकिन Nishino-san इसके विपरीत हैं। वे स्वीकार करते हैं कि "यदि आप 9 बार स्विंग करते हैं, तो एक हिट होगा" और बस प्लेट पर खड़े होने की संख्या बढ़ा देते हैं।

यह बिल्कुल वही सोच है जैसा Oh my teeth की प्रबंधन शैली जो ब्रांडों को जल्दी से काट देती है जो बिकते नहीं हैं और अगले पर चली जाती है।

एक परीक्षण की सटीकता बढ़ाने के बजाय परीक्षणों की संख्या बढ़ाना। यह उन लोगों में एक सामान्य गुण है जो परिणाम उत्पन्न करते हैं।

AI एक उपकरण है जो उन परीक्षणों को विस्फोटक रूप से बढ़ा सकता है। आप एक घंटे में AI से 10 बार सलाह मांग सकते हैं, जबकि आप एक मानव से दिन में केवल एक बार पूछ सकते थे।

इसलिए "एक बार में पूर्णता का लक्ष्य" AI की सबसे बड़ी ताकत को फेंकने के समान है।

प्रॉम्प्ट उदाहरण (एक ही प्रश्न पर 3 दृष्टिकोणों से हमला करना)

1निम्नलिखित चुनौती के संबंध में, कृपया 3 अलग-अलग विशेषज्ञों के रूप में कार्य करें और प्रत्येक के लिए अलग-अलग समाधान प्रस्तावित करें।
2
3・विशेषज्ञ A: लागत में कमी को प्राथमिकता देने वाला वित्तीय दृष्टिकोण
4・विशेषज्ञ B: बिक्री वृद्धि को प्राथमिकता देने वाला मार्केटिंग दृष्टिकोण
5・विशेषज्ञ C: जमीनी स्तर पर निष्पादन में आसानी को प्राथमिकता देने वाला परिचालन दृष्टिकोण
6
7तीनों योजनाओं को प्रस्तुत करने के बाद, अंत में अपने दृष्टिकोण से कारणों के साथ एक "मुझे लेनी चाहिए वाली योजना" चुनें।
8
9【चुनौती】
10(उस चुनौती को लिखें जिसे आप हल करना चाहते हैं)

जानबूझकर एक ही प्रॉम्प्ट के भीतर कई दृष्टिकोणों से हमला करना।

यह भी "परीक्षणों की संख्या बढ़ाने" का एक रूप है। एक सही उत्तर की तलाश करने के बजाय, आप कई विकल्पों को पंक्तिबद्ध करते हैं और उनमें से चुनते हैं।

छवि यह है कि आप AI को विकल्पों का विस्तार करने देते हुए सोच में पहल बनाए रखते हैं।

सारांश: AI की सफलता "आप प्रश्न को कैसे तैयार करते हैं" पर निर्भर करती है

हमने Nishino-san के छह उपयोग मामलों को देखा।

अंत में, मैं आपको सबसे महत्वपूर्ण बात बताना चाहता हूँ।

AI से परिणाम प्राप्त करने वालों और न पाने वालों के बीच का अंतर प्रॉम्प्ट कौशल नहीं है।

यह "आप अपने कार्यों में से किसे प्रश्न में बदलते हैं और AI को सौंपते हैं" में अंतर है।

आइए आज के छह बिंदुओं को उस दृष्टिकोण से फिर से संक्षेप में प्रस्तुत करें।

・सूचना संग्रह → "शोध" के बजाय, "शोध करो और मुझे कार्रवाई के कदम दो" कहें।

・अनुभव और बैठकें → संदर्भ डालने के बाद संपर्क करें।

・मिनट्स → उन्हें अगली कार्रवाई के लिए शुरुआती बिंदु बनाएं, न कि सिर्फ एक रिकॉर्ड।

・विचार संगठन → इसे उत्तर देने वाले व्यक्ति के बजाय स्पैरिंग पार्टनर के रूप में उपयोग करें।

・सफलता की कहानियाँ → अंतर्ज्ञान के साथ समाप्त न हों; संरचित करें और स्थानांतरित करें।

・परीक्षणों की संख्या → एक सही परीक्षण के बजाय 9 परीक्षणों से अभिभूत करें।

इनमें से किसी के लिए विशेष प्रॉम्प्ट तकनीकों की आवश्यकता नहीं है।

आपको बस यह सोचने की आदत चाहिए, "मैं इस कार्य को AI को कैसे सौंप सकता हूँ ताकि परिणाम प्राप्त हो सकें?"

और एक और बात।

एक CEO जिसने लगभग पूरी तरह से स्व-पूंजी के साथ बिक्री को लाभप्रद रूप से 3 बिलियन येन तक बढ़ाया, AI का इतना सरलता से उपयोग कर रहा है।

इसके विपरीत, इसका मतलब है कि ऐसी चीज़ें हैं जिनका अनुकरण हम आज शुरू कर सकते हैं।

कोई आकर्षक उपयोग मामले नहीं हैं।

वे सादे, व्यावहारिक हैं, और इसीलिए वे काम करते हैं।

मैंने आज पेश किए गए सभी प्रॉम्प्ट लिखे हैं ताकि उन्हें कॉपी और पेस्ट करके उपयोग किया जा सके।

कृपया आज अपने काम में सिर्फ एक को आजमाएं।

वह एक बार आपके AI उपयोग के तरीके को बदल देगा।

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आपका AI उपयोग यहाँ से एक कदम तेज हो जाना चाहिए।