AI कार्यान्वयन कार्य से शुरू होता है।
मॉडल चुनने से पहले एक सीमित वर्कफ़्लो चुनें।
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निर्णय का वर्णन करें, उपकरण का नहीं।
एक उपयोगी AI ब्रीफ उस कार्य से शुरू होता है जिसे किसी को पूरा करना होता है। आने वाले अनुरोध, आवश्यक जानकारी, निर्णय लेने की प्रक्रिया और परिणाम के गंतव्य का वर्णन करें। उस व्यक्ति की पहचान करें जो अपूर्ण जानकारी होने पर भी जिम्मेदार रहता है। यह दायरे को इतना ठोस बनाता है कि इसे अनुमानित, समीक्षा और परीक्षण किया जा सके।
एक सपोर्ट उत्तर और एक आपूर्तिकर्ता भुगतान दोनों में दस्तावेज़ पढ़ना शामिल हो सकता है, लेकिन उनकी अनुमतियाँ और परिणाम अलग-अलग होते हैं। उन्हें एक ही स्वचालन समस्या मानने से पहले वर्कफ़्लो की सीमा परिभाषित करें।
संदर्भ, निर्णय और निष्पादन को अलग करें।
यह सूचीबद्ध करें कि कौन से व्यावसायिक तथ्य स्थिर हैं, कौन से रिकॉर्ड बदलते हैं और कौन से क्रियाएँ ग्राहकों या धन को प्रभावित करती हैं। एक एजेंट को सही संदर्भ तक पहुँच चाहिए, लेकिन जानकारी तक पहुँच अपने आप में कार्य करने की अनुमति को उचित नहीं ठहराती। उन बिंदुओं पर सहमत हों जहाँ कोई व्यक्ति प्रस्ताव की समीक्षा करता है या परिवर्तन को स्वीकृत करता है।
मॉडल चयन इन आवश्यकताओं का पालन करता है। OpenRouter मॉडल राउटिंग को प्रदाता राउटिंग से अलग करता है; निर्णय में उपलब्धता, क्षमताएँ और डिलीवरी विशेषताएँ शामिल होती हैं, न कि केवल एक मॉडल नाम।
एक समीक्षा योग्य पहली रिलीज़ के लिए कहें।
पहली डिलीवरी में एक इनपुट, प्रस्तावित क्रिया, परिणामी रिकॉर्ड और एक उपयोगी विफलता पथ दिखाना चाहिए। सफल उदाहरणों के साथ-साथ यथार्थवादी अपवादों की समीक्षा करें। एक आसान मामले का छोटा प्रदर्शन इस बात के बारे में बहुत कम बताता है कि जब रिकॉर्ड गुम हो या अनुरोध अस्पष्ट हो तो वर्कफ़्लो कैसे व्यवहार करता है।
एक बेसलाइन, सफलता के कुछ मापदंडों और परिणाम की निगरानी करने वाले व्यक्ति पर सहमत हों। पहला वर्कफ़्लो उपयोगी होने का प्रमाण देने के बाद दायरे का विस्तार करें।
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ब्रीफ़ को व्यवहार में लाएं।
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