What does “review the AI features you’ve used” do in practice?

It compiles a structured summary of your recent AI activity—features used, prompts, models, and results—then surfaces what worked, what didn’t, and how to improve. Think of it as a smart retrospective for your AI workflow.

How often should I review the AI features I’ve used?

Weekly works best for most teams because it captures enough data to spot patterns without becoming a burden. Pair it with a simple template so the review stays consistent over time.

Which metrics should I track when I review AI features?

Track time saved, edit distance to final output, factual accuracy, error rates, and reuse of templates. Ask the assistant to estimate confidence levels and suggest better measurement if data is thin.

Can I automate a review of the AI features I’ve used?

Yes. Prompt the assistant to auto‑tag sessions by task and feature, then generate a weekly report with links to source files and chats. You can also trigger alerts for performance drops or failed runs.

Does a review work across different AI tools and models?

It works best in unified workspaces that track actions across chats, documents, and code. If your tools are fragmented, ask the assistant to include links and logs so you can reconcile results in one report.

"ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ" ಎಂಬುದು ಮುಂದಿನ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಆಗಿದೆಯೇ? ಒಂದು ಕೈಯಿಂದ ಮಾಡಿದ ವಿಮರ್ಶೆ

ಆಕರ್ಷಣೆ: ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಚಾರ್ಜ್ ಮಾಡುವ ವಿಚಿತ್ರವಾದ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ನೀವು ಬಹುಶಃ ಯೋಚಿಸದೆ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿರುತ್ತೀರಿ: "ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ." ನಂತರ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ—ನಿಮ್ಮ ಸಹಾಯಕ ನೀವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ, ಯಾವುದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ವಿಫಲವಾಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುವ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪದಗುಚ್ಛವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿದಿನ AI ಅನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುವ ಜ್ಞಾನ ಕೆಲಸಗಾರರಿಗೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಮೆಟಾ-ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಇದು ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಮರ್ಶೆಯಾಗಿದ್ದು, ಮೋಸಗೊಳಿಸುವಷ್ಟು ಸರಳವಾದ ಆಜ್ಞೆಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಇದು ಸಾಧನಗಳಾದ್ಯಂತ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ತಂಡಗಳಿಗೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ ಮತ್ತು ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುವ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಆಚರಣೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಬಿಡಿಸಿಡುತ್ತೇವೆ.

"ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ" ಎಂದರೆ ನಿಜವಾಗಿ ಏನು?

ಇದರ ತಿರುಳಿನಲ್ಲಿ, ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಿಮ್ಮ AI ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಸಹಾಯಕನನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ: ನೀವು ಆಹ್ವಾನಿಸಿದ ಪರಿಕರಗಳು, ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗಳು, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು. ಇದನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬದಲಾವಣೆ ಲಾಗ್ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ—ಇದು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಹಾಯಕನು:

ಯಾವ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ (ಸಾರಾಂಶ, ಪುನಃ ಬರೆಯಿರಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ, ಕೋಡ್ ರಚಿಸಿ, ಅನುವಾದಿಸಿ, ಬುದ್ದಿಮತ್ತೆ ಇತ್ಯಾದಿ).

ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Q4 ಗಳಿಕೆಯ ಕರೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಗಾಗಿ 'PDF ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ' ಬಳಸಿ)

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ (ಗಳಿಸಿದ ವೇಗ, ತಲುಪಿಸಿದ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಎದುರಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು)

ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿ (ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ, ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ)

ಇದು "ನಾನು ಈ ವಾರ AI ಅನ್ನು ಬಹಳಷ್ಟು ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ" ಮತ್ತು "AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ 20% ಇಲ್ಲಿವೆ, ಅದು ಮೌಲ್ಯದ 80% ಅನ್ನು ತಲುಪಿಸಿದೆ" ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.

ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಈಗ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ

ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಆಫ್‌ಲೋಡ್: AI ಸೆಷನ್‌ಗಳು ವಿಭಜನೆಯಾಗಿವೆ. ನೀವು ಚಾಟ್, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು, ಇಮೇಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಜಿಗಿಯುತ್ತೀರಿ. ವಿಮರ್ಶೆಯು ಗೊಂದಲವನ್ನು ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ಯಾವ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ನಿಜವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ನೀವು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ತಂಡದ ಜ್ಞಾನ ಹಂಚಿಕೆ: ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಯಾವುದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರೇರಣೆ: ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಷಯ, ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ವಿಮರ್ಶೆ ಸ್ವರೂಪ: ನೀವು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್

ನಿಮ್ಮ ಸಹಾಯಕನನ್ನು ಹೀಗೆ ಕೇಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ:

"ಈ ವಾರ ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಕಾರ್ಯ, ಬಳಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ, ಮಾದರಿ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾದರಿ, ಉಳಿಸಿದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ ಆಯೋಜಿಸಿ. ಸುಧಾರಿಸಲು ಮೂರು ಶಿಫಾರಸುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳಿಸಿ."

ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಈ ರೀತಿಯ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ:

ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳು (ಲಿಂಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಫೈಲ್‌ಹೆಸರುಗಳೊಂದಿಗೆ)

ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ಸಾರಾಂಶ, ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ, ಅನುವಾದಿಸಿ, ಕೋಡ್ ಉತ್ಪಾದಿಸಿ, ಚಿತ್ರ ಶೀರ್ಷಿಕೆ)

ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು (ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿಗಳು, ತಾಪಮಾನ, ಟೋಕನ್‌ಗಳು)

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾದರಿಗಳು (ಪಾತ್ರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಸರಪಳಿ-ಚಿಂತನೆ-ಲೈಟ್, ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು)

ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು (ತಿರುಗುವ ಸಮಯ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ವಾಸ್ತವಿಕತೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು)

ವೈಫಲ್ಯಗಳು (ಭ್ರಮೆಗಳು, ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಸಮಯ ಮೀರುವಿಕೆ)

ಸೂಚಿಸಿದ ಸುಧಾರಣೆಗಳು (ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ, ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳು)

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು: "ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ" ಎಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತದೆ

ಸಂಶೋಧನಾ ಸ್ಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳು

ಪರಿಸ್ಥಿತಿ: ನೀವು 12 PDF ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ್ದೀರಿ, ಎರಡು ಸೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಮೂರು ಘಟಕ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ.

ವಿಮರ್ಶೆ ಫಲಿತಾಂಶ: ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದ ಡಾಕ್ಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ "ಟೇಬಲ್ ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಷನ್" ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ "ಅಮೂರ್ತ ಸಾರಾಂಶ" ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ. OCR ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಷಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು

ಪರಿಸ್ಥಿತಿ: ನೀವು ಸಾರಾಂಶಗಳು, ರೂಪರೇಖೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೊದಲ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೀರಿ.

ವಿಮರ್ಶೆ ಫಲಿತಾಂಶ: ಕಚ್ಚಾ ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್‌ಗಿಂತ "ಟೋನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್" ಮತ್ತು "SEO ಔಟ್‌ಲೈನ್ ಜನರೇಟರ್" ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಕಡಿಮೆ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಔಟ್‌ಲೈನ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಪರಿಸ್ಥಿತಿ: ನೀವು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ AI ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದೀರಿ.

ವಿಮರ್ಶೆ ಫಲಿತಾಂಶ: ಕಾಲಮ್ ಹೆಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕೀಮಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿ ಒದಗಿಸಿದಾಗ ನಿಖರತೆ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ ಎಂದು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ: "ಈ ಹೆಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸತ್ಯ ಸ್ಕೀಮಾವಾಗಿ ಬಳಸಿ."

ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ತಯಾರಿ

ಪರಿಸ್ಥಿತಿ: ನೀವು 60 ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೀರಿ.

ವಿಮರ್ಶೆ ಫಲಿತಾಂಶ: "ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ಟ್ರೈಏಜ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದೆ ಆದರೆ ವ್ಯಂಗ್ಯವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದೆ ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಎಡ್ಜ್ ಟೋನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ 5 ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಡಾಕ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು

ಪರಿಸ್ಥಿತಿ: ಕೋಡ್ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು API ಡಾಕ್ ಸಾರಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೀರಿ.

ವಿಮರ್ಶೆ ಫಲಿತಾಂಶ: "ಡಿಫ್ ವಿವರಣೆ" ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ "ಸ್ವಯಂ-ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರ್" ಶೈಲಿಯ ಹಿಂಜರಿತಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ. ಸ್ವೀಕಾರದ ಮೊದಲು ಲಿಂಟರ್ ಪ್ರಿಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮೆಟಾ-ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳು

ಸಾಧಕ

ತ್ವರಿತ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ: ಒಂದು ಸಾಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಭ್ಯಾಸ-ಸ್ನೇಹಿ: ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ತಂಡಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧ: ಹಗುರವಾದ ವರದಿಯಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭ.

ಬಾಧಕ

ಉಪಕರಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸ: ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಸಹಾಯಕನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.

ಭಾಗಶಃ ಗೋಚರತೆ: ಖಾಸಗಿ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಸುಕು: ಮಾನದಂಡಗಳಿಲ್ಲದೆ "ಉಳಿಸಿದ ಸಮಯ" ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿರಬಹುದು.

ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳು

ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ: "ಮೂಲ ಫೈಲ್‌ಗಳು, ಚಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿ."

ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಿ: ಬೇಸ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ಪೂರ್ವ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸರಾಸರಿ ನಿಮಿಷಗಳು).

ರಚನೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: ಮಾದರಿಯು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.

ನಿಮ್ಮ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆಯಿಂದ 10 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಪಡೆಯುವುದು ಹೇಗೆ

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ: ಗೆದ್ದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ (ಸ್ವರ, ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು, ಉದ್ದ).

"ಬಳಸಬೇಡಿ" ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನೀಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ.

ಮರುಬಳಕೆಗಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತ: ಬಲವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ತುಣುಕುಗಳು, ಶೈಲಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ.

ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ: ಮಾದರಿಗಳಾದ್ಯಂತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು A/B ಮಾಡಲು ಸಹಾಯಕನನ್ನು ಕೇಳಿ.

ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಿ: ಪ್ರತಿ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಅಥವಾ ಉಳಿಸಿದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳಿಸಿ.

ಉದಾಹರಣೆ ಮೆಟಾ-ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸರಪಳಿ:

"ಈ ವಾರ ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ."

"ಟಾಪ್ 3 ಅನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ."

"ಅವುಗಳನ್ನು ಹಂತ-ಹಂತದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಿ."

"ಲಿಂಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಪುಟದ ತಂಡದ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ರಚಿಸಿ."

AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು

ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ: ಅಂತಿಮಕ್ಕೆ ಸಂಪಾದನೆ ಅಂತರ (ಸಂಪಾದನೆಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ)

ಉಳಿಸಿದ ಸಮಯ: ನಿಮಿಷಗಳು ಅಥವಾ % ಕಡಿತ vs. ಬೇಸ್‌ಲೈನ್

ವಾಸ್ತವಿಕತೆ: ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳು

ಮರುಬಳಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ: ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ

ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ: ದೋಷ ದರ (ಸಮಯ ಮೀರುವಿಕೆ, ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಬ್ರೇಕ್‌ಗಳು)

ಸರಿಯಾಗಿ ಕೇಳಿ: "ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ಅಳೆಯುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿ."

ಸಾಮಾನ್ಯ ತೊಂದರೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

ಒಂದೇ ಯಶಸ್ಸಿನಿಂದ ಅತಿಯಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವುದು: ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಕನಿಷ್ಠ 3 ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ.

ಗುಪ್ತ ಸಂದರ್ಭ ಡ್ರಿಫ್ಟ್: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು, ಪ್ರದೇಶ, ಓದುವ ಮಟ್ಟ).

ಭ್ರಮೆ ಹುಟ್ಟಿಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೆಸರುಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಉಪಕರಣದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಅಡ್ಡ-ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ.

ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು: ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕುರಿತು ಒಂದು ವಿಭಾಗವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (PII, ಮಾದರಿ ಗಡಿಗಳು, ರಿಡಕ್ಷನ್).

ಸಣ್ಣ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಆಚರಣೆ

ಈ 15 ನಿಮಿಷಗಳ ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ:

ಸೋಮವಾರದ ಕಿಕ್-ಆಫ್: 3 ಉನ್ನತ-ಮೌಲ್ಯದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ; ಪಿನ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು.

ದೈನಂದಿನ: ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲಕ ಸೆಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ (ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂ-ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯಕನನ್ನು ಕೇಳಿ).

ಶುಕ್ರವಾರದ ವಿಮರ್ಶೆ: "ಈ ವಾರ ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ."

ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ: 3 ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು 1 ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ವರದಿಯನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿ.

ಉಪಕರಣ ಟಿಪ್ಪಣಿ: ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ

ಈ ಮೆಟಾ-ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ AI ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಚಾಟ್‌ಗಳು, ಫೈಲ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ರನ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ—ಆದ್ದರಿಂದ ಸಹಾಯಕನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾನೆ. ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರವು ಒಂದು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸಾರಾಂಶ, ಕೋಡ್ ಸಹಾಯ, ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್ ಸೂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿದರೆ, ವಿಮರ್ಶೆಯು ಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು.

ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶ: ನೀವು Sider.AI ಅನ್ನು ಚಾಟ್‌ಗಳು, PDF ಗಳು, ವೆಬ್‌ಪುಟಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, "ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ" ಎಂದು ಕೇಳುವುದು ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ಸಾರಾಂಶ, ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ, ಔಟ್‌ಲೈನ್ ಜನರೇಟರ್ ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ವಿವರಿಸಿ) ನಿಜವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ತರಬಹುದು. ಮೂಲಕ, Sider.AI ನ ಏಕೀಕೃತ ಇತಿಹಾಸವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ತಂಡದ ಹ್ಯಾಂಡ್-ಆಫ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸುಧಾರಿತ: ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ಲೇಬುಕ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ

ಸ್ವಯಂ-ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್: ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೂಲಕ ಸೆಷನ್‌ಗಳಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಸಹಾಯಕನನ್ನು ಕೇಳಿ.

ಪ್ಲೇಬುಕ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ: "ಈ ವಾರದ ವಿಮರ್ಶೆಯಿಂದ, ಒಳಹರಿವುಗಳು, ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಪಾಸಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ಲೇಬುಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ."

ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಪತ್ತೆ: "ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಿಖರತೆಯು ವಾರದಿಂದ ವಾರಕ್ಕೆ 90% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾದರೆ ನನಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿ."

ತಂಡದ ರೋಲ್-ಔಟ್‌ಗಳು: "ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ರಸಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ 10 ನಿಮಿಷಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ."

ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್

"ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ" ಎಂಬುದು ಪ್ರಬಲವಾದ, ಕಡಿಮೆ-ಘರ್ಷಣೆಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಚದುರಿದ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಸಂಯುಕ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ: ಅಳೆಯಿರಿ, ಕಲಿಯಿರಿ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿ. ಇದನ್ನು ವಾರಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ಬಳಸಿ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬೇಡಿಕೆಯಿಡಿ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲೇಬುಕ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ ನೀವು—ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ತಂಡ—ನಿಮಗೆ ಧನ್ಯವಾದ ಹೇಳುತ್ತದೆ.

ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು

ಇಂದು: ನಿಮ್ಮ ಇತ್ತೀಚಿನ ವಾರದ ಕೆಲಸದ ಮೇಲೆ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ.

ಈ ವಾರ: ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಎರಡು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು A/B ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.

ಈ ತಿಂಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಉನ್ನತ ಮೂರು ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಂದ ಹಂಚಿಕೆಯ ತಂಡದ ಪ್ಲೇಬುಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.

FAQ

Q1: "ನೀವು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ" ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ? ಇದು ನಿಮ್ಮ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಚಟುವಟಿಕೆಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ—ಬಳಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು—ನಂತರ ಏನು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದೆ, ಏನು ಮಾಡಲಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ AI ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ರೆಟ್ರೋಸ್ಪೆಕ್ಟಿವ್ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ.

Q2: ನಾನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು? ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊರೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ವಿಮರ್ಶೆಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಲು ಸರಳ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ.

Q3: ನಾನು AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಾಗ ನಾನು ಯಾವ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕು? ಉಳಿಸಿದ ಸಮಯ, ಅಂತಿಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಸಂಪಾದನೆ ಅಂತರ, ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿಖರತೆ, ದೋಷ ದರಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳ ಮರುಬಳಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ವಿಶ್ವಾಸದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ತೆಳ್ಳಗಿದ್ದರೆ ಉತ್ತಮ ಮಾಪನವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಸಹಾಯಕನನ್ನು ಕೇಳಿ.

Q4: ನಾನು ಬಳಸಿದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದೇ? ಹೌದು. ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೂಲಕ ಸೆಷನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ವಯಂ-ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಸೂಚಿಸಿ, ನಂತರ ಮೂಲ ಫೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕುಸಿತ ಅಥವಾ ವಿಫಲ ರನ್‌ಗಳಿಗೆ ನೀವು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಚೋದಿಸಬಹುದು.

Q5: ವಿವಿಧ AI ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿಮರ್ಶೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಚಾಟ್‌ಗಳು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಡ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಏಕೀಕೃತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಪರಿಕರಗಳು ವಿಭಜನೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಂದು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸಲು ಲಿಂಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಸಹಾಯಕನನ್ನು ಕೇಳಿ.