നേട്ടങ്ങൾ:
- പ്രകാശവും സമതുലിതമായതും ശക്തവുമായ മോഡൽ ഘട്ടങ്ങളും ന്യായവാദ മോഡും തിരിച്ചറിയുന്നു
- ഒരു ടാസ്ക്കിൻ്റെ ബുദ്ധിമുട്ട് അടിസ്ഥാനമാക്കി അനുയോജ്യമായ മോഡൽ ലെവൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
- കാലതാമസം, കൃത്യത, ചെലവ് എന്നിവ തമ്മിലുള്ള സന്തുലിതാവസ്ഥ ബോധപൂർവ്വം സ്ഥാപിക്കാനുള്ള കഴിവ്
വില കണക്കാക്കാൻ ഞങ്ങൾ പഠിച്ചു; ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ആ വിലയ്ക്ക് ലഭിക്കുന്നത് എന്താണെന്ന് പറയാം, അതായത് മോഡൽ ലെവലുകളും കഴിവുകളും. ഒരു മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ മൂന്ന് ശക്തികൾ നിരന്തരം മത്സരിക്കുന്നു: ഗുണനിലവാരം (കൃത്യത), വേഗത (ലേറ്റൻസി), ചെലവ്. ഈ മൂന്നിൽ രണ്ടെണ്ണം മെച്ചപ്പെടുത്തുക എന്നതിനർത്ഥം മൂന്നാമത്തേത് വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യുക എന്നാണ്. യൂണിറ്റിൽ, നിങ്ങൾ പ്രകാശം, സമതുലിതമായതും ശക്തവുമായ ലെവലുകൾ, ന്യായവാദ മോഡ്, ചെറിയ/വലിയ മോഡൽ മുൻഗണന എന്നിവയെക്കുറിച്ച് പഠിക്കും; ചുമതലയുടെ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾക്കനുസരിച്ച് ശരിയായ ബാലൻസ് ബോധപൂർവ്വം സ്ഥാപിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.
മൂന്ന് ലെവലുകൾ, മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത ജോലി കഥാപാത്രങ്ങൾ
മിക്കവാറും എല്ലാ ദാതാക്കളും ഒരേ കുടുംബത്തിനുള്ളിൽ മൂന്ന് തലങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ടാസ്ക്കിൻ്റെ സ്വഭാവവുമായി ഇവ പൊരുത്തപ്പെടുത്താം:
- ലൈറ്റ് ടയർ (ചെറിയ മോഡൽ): വളരെ വേഗം, വളരെ വിലകുറഞ്ഞത്, "നല്ലത് മതി". ലളിതവും ആവർത്തിച്ചുള്ളതും ഉയർന്ന അളവിലുള്ളതുമായ ജോലികൾക്ക് അനുയോജ്യം: വർഗ്ഗീകരണം, ബ്രീഫിംഗ്, ടാഗിംഗ്, ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, ലളിതമായ പ്രതികരണ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ.
- സമതുലിതമായ ടയർ (ഇടത്തരം മോഡൽ): നല്ല നിലവാരം, ന്യായമായ വേഗത, ന്യായമായ ചിലവ്. മിക്ക ദൈനംദിന ജോലികൾക്കുമുള്ള "ഡിഫോൾട്ട്" ചോയ്സ്: ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണം, മിഡ്-ലെംഗ്ത്ത് വിശകലനം, ഉപഭോക്തൃ പ്രതികരണങ്ങൾ.
- ശക്തമായ ടയർ (വലിയ മോഡൽ): ഉയർന്ന നിലവാരം, വേഗത കുറഞ്ഞ, ഏറ്റവും ചെലവേറിയത്. സങ്കീർണ്ണമായ ന്യായവാദം, ദൈർഘ്യമേറിയതും മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് വിശകലനം, ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കോഡ്, കൃത്യമായ നിയമ/സാമ്പത്തിക മൂല്യനിർണ്ണയം.
നുറുങ്ങ്: ഒരു നല്ല ആരംഭ നിയമം: സമതുലിതമായ ലെവലിൽ ആരംഭിക്കുക. ഗുണനിലവാരം മോശമാണെങ്കിൽ, ശക്തമായ നിലയിലേക്ക് നീങ്ങുക; ഗുണനിലവാരം വളരെ മികച്ചതും വോളിയം ഉയർന്നതുമാണെങ്കിൽ, ലൈറ്റ് ലെവലിലേക്ക് ഇറങ്ങുക. "ആവശ്യത്തിന് നല്ല രീതിയിൽ ആരംഭിക്കുക" സമീപനം, "ഏറ്റവും ശക്തമായ രീതിയിൽ ആരംഭിക്കുക" എന്ന സമീപനമല്ല, പണവും സമയവും ലാഭിക്കുന്നു.
എന്താണ് റീസണിംഗ് മോഡ്?
ചില മോഡലുകൾ ഉത്തരം നേരിട്ട് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുപകരം ഘട്ടം ഘട്ടമായി ആദ്യം "ചിന്തിച്ചേക്കാം". ഇതിനെ ന്യായവാദ മോഡ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. മോഡൽ ഒരു പ്രശ്നത്തെ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു, അതിനുള്ളിൽ തന്നെ ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ഘട്ടങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, അതിനുശേഷം മാത്രമേ അന്തിമ ഉത്തരം നൽകൂ. ഒരു വിദ്യാർത്ഥി ഗണിത പ്രശ്നം കടലാസിൽ ഘട്ടം ഘട്ടമായി പരിഹരിക്കുന്നതിന് സമാനമാണിത്.
എപ്പോഴാണ് അത് വിലമതിക്കുന്നത്? മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ്, ലോജിക്കൽ പ്രശ്നങ്ങൾ: സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടൽ, വൈരുദ്ധ്യം കണ്ടെത്തൽ, അനുമാനത്തിൻ്റെ ഒരു നീണ്ട ശൃംഖല, ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കോഡ് പിശക്. ഇത്തരത്തിലുള്ള ജോലിയിൽ, ന്യായവാദം കൃത്യതയെ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
എന്താണ് ചെലവ്? മോഡൽ കൂടുതൽ "ചിന്തിക്കുന്ന ടോക്കണുകൾ" സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനാൽ ന്യായവാദം ചെലവും കാലതാമസവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. അതിനാൽ ഇത് കൂടുതൽ ചെലവേറിയതും വേഗത കുറഞ്ഞതുമായിരിക്കും. ഒരു ലളിതമായ "ഈ അവലോകനം പോസിറ്റീവ് ആണോ?" ഈച്ചയെ ചുറ്റികകൊണ്ട് കൊല്ലുന്നതുപോലെയാണ് ചോദ്യത്തിൻ്റെ ന്യായവാദം; അനാവശ്യ ചെലവുകളും കാലതാമസവും സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
മുന്നറിയിപ്പ്: എല്ലാ ജോലികൾക്കും യുക്തിവാദ മോഡ് തുറന്നിടരുത്. ലളിതമായ ജോലികൾക്കായി ഇത് അടച്ചിടുന്നത് വേഗതയേറിയതും വിലകുറഞ്ഞതുമാണ്. ചില ആധുനിക മോഡലുകൾ ഒരു "അഡാപ്റ്റീവ്" ചിന്താ മോഡുമായി വരുന്നു, അത് എപ്പോൾ ചിന്തിക്കണമെന്ന് സ്വയം തീരുമാനിക്കുന്നു; എന്നിരുന്നാലും, അത് ബോധപൂർവ്വം കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടത് നിങ്ങളുടെ ജോലിയാണ്.
ഗുണനിലവാരം, വേഗത, ചെലവ് ത്രികോണം
മുൻഗണന
ഉചിതമായ ലെവൽ
ന്യായവാദം
കുറഞ്ഞ ചെലവ്, ഉയർന്ന വോളിയം
ഭാരം കുറഞ്ഞ
അടച്ചു
ബാലൻസ് (മിക്ക ജോലികളും)
സമതുലിതമായ
സാഹചര്യം അനുസരിച്ച്
ഏറ്റവും ഉയർന്ന കൃത്യത, നിർണായക തീരുമാനം
ശക്തമായ
തുറക്കുക
തൽക്ഷണ പ്രതികരണം, കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി (ചാറ്റ്)
പ്രകാശം/സന്തുലിതമായ
അടച്ചു
സങ്കീർണ്ണമായ, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് വിശകലനം
ശക്തമായ
തുറക്കുക
നിങ്ങൾ ഈ ടേബിളിലേക്ക് നോക്കുമ്പോൾ, സ്വയം ചോദിക്കുക: "ഞാൻ ഈ ടാസ്ക്കിൽ ഒരു തെറ്റ് വരുത്തിയാൽ എന്ത് വില വരും?" വില ഉയർന്നതാണെങ്കിൽ (തെറ്റായ നിയമപരമായ വിലയിരുത്തൽ, തെറ്റായ സാമ്പത്തിക തീരുമാനം) ശക്തമായ കാലിബറിൻ്റെയും യുക്തിയുടെയും നിക്ഷേപം ന്യായീകരിക്കപ്പെടുന്നു. വില കുറവാണെങ്കിൽ (ഉൽപ്പന്ന ലേബലിൻ്റെ തെറ്റായ വർഗ്ഗീകരണം), ഭാരം കുറഞ്ഞതും വേഗതയേറിയതുമായ ഒരു മോഡൽ മതിയാകും.
ചെറിയ മോഡലോ വലിയ മോഡലോ?
ജനകീയ വിശ്വാസത്തിന് വിരുദ്ധമായി, എല്ലാ ജോലികൾക്കും ഒരു വലിയ മാതൃക ആവശ്യമില്ല. ചെറിയ മോഡലുകൾ അതിശയകരമാംവിധം കഴിവുള്ളവരായി മാറിയിരിക്കുന്നു, വലിയ മോഡലിൻ്റെ പത്തിലൊന്ന് ചിലവിലും പലമടങ്ങ് വേഗതയിലും നിരവധി ജോലികൾ ചെയ്യുന്നു. തീരുമാനത്തിനുള്ള മൂന്ന് ചോദ്യങ്ങൾ:
- ചുമതല ലളിതവും സൂത്രവാക്യവുമാണോ? (വർഗ്ഗീകരണം, വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, ഹ്രസ്വ സംഗ്രഹം) → ചെറിയ മോഡൽ.
- വോളിയം വളരെ ഉയർന്നതും വേഗതയും നിർണായകമാണോ? → ചെറിയ മോഡൽ, കാരണം വലിയ മോഡൽ ചെലവേറിയതും വേഗത കുറഞ്ഞതുമാണ്.
- ടാസ്ക്കിന് സൂക്ഷ്മമായ ന്യായവാദമോ വിപുലമായ സന്ദർഭമോ സർഗ്ഗാത്മകതയോ ആവശ്യമുണ്ടോ? → വലിയ മോഡൽ.
മൂന്ന് റിയലിസ്റ്റിക് കേസുകൾ
കേസ് 1 - ഭാരം കുറഞ്ഞ മോഡൽ മതി. ഒരു ഇ-കൊമേഴ്സ് ടീം ഒരു ദിവസം 40,000 ഉപഭോക്തൃ അഭിപ്രായങ്ങളെ പോസിറ്റീവ്/നെഗറ്റീവ്/ന്യൂട്രൽ ആയി തരംതിരിക്കുന്നു. അവർ അത് ശക്തമായ മോഡലുമായി പരീക്ഷിക്കുകയും തുടർന്ന് ഭാരം കുറഞ്ഞ മോഡലുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു: കൃത്യത ഏതാണ്ട് സമാനമാണ് (96% vs 94%), എന്നാൽ ഭാരം കുറഞ്ഞ മോഡൽ 8 മടങ്ങ് വിലകുറഞ്ഞതും 3 മടങ്ങ് വേഗതയുള്ളതുമാണ്. ഭാരം കുറഞ്ഞ മോഡലാണ് ഈ ടാസ്ക്കിനുള്ള ശരിയായ ചോയ്സ്; അധിക 2% കൃത്യത വിലയുടെ 8x ന്യായീകരിക്കുന്നില്ല.
കേസ് 2 - ശക്തമായ മോഡൽ + ന്യായവാദം നിർബന്ധമാണ്. ഒരു ടാക്സ് കൺസൾട്ടിംഗ് സ്ഥാപനം സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു മൾട്ടി-സ്റ്റേജ് ടാക്സ് രംഗം കണക്കാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. കനംകുറഞ്ഞ മോഡൽ ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ഘട്ടങ്ങളിൽ തെറ്റുകൾ വരുത്തുകയും തെറ്റായ ഫലങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. റീസണിംഗ് മോഡ് ഓണാക്കി അവർ ശക്തമായ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, മോഡൽ പടിപടിയായി പുരോഗമിക്കുകയും ശരിയായ നിഗമനത്തിലെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇവിടെ, അധിക ചെലവുകളും കാലതാമസങ്ങളും സ്വീകാര്യമാണ്, കാരണം പിശകിൻ്റെ വില കൂടുതലാണ്; എന്നിരുന്നാലും, ഒരു വിദഗ്ദ്ധൻ ഫലം സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു.
കേസ് 3 - മിക്സഡ് ഉപയോഗം. ഒരു കോൾ സെൻ്റർ രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളിലായി കോൾ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു: ആദ്യം, അത് ഓരോ കോളും ഒരു കനംകുറഞ്ഞ മോഡൽ (ഉയർന്ന വോളിയം, ലളിതമായ ജോലി) ഉപയോഗിച്ച് സംഗ്രഹിക്കുന്നു, തുടർന്ന് അത് ശക്തമായ മോഡലിന് "പരാതികൾ" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തിയ കോളുകൾ മാത്രം നൽകുകയും ഒരു മൂലകാരണ വിശകലനം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു (കുറഞ്ഞ വോളിയം, സങ്കീർണ്ണമായ ജോലി). അതിനാൽ അവർ വോളിയത്തിൻ്റെ ഭൂരിഭാഗവും വിലകുറഞ്ഞ രീതിയിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, അതേസമയം ശരിക്കും പ്രാധാന്യമുള്ള കുറച്ച് കോളുകൾക്കായി ശക്തമായ പാറ്റേണിൻ്റെ പവർ റിസർവ് ചെയ്യുന്നു.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:
ഈ നികുതി സാഹചര്യം പരിഹരിക്കുക. [സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യം]
മോഡൽ എത്ര ശ്രദ്ധയോടെ പരിഗണിക്കുമെന്ന് വ്യക്തമല്ല.
ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: സീനിയർ ടാക്സ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ്. ടാസ്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന മൾട്ടി-സ്റ്റേജ് രംഗം ഘട്ടം ഘട്ടമായി പരിഹരിക്കുക. ആദ്യം അനുമാനങ്ങൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക, തുടർന്ന് ഓരോ ഘട്ടവും വെവ്വേറെ കണക്കാക്കി കാണിക്കുക, അവസാനം മൊത്തം ഫലം നൽകുക. നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്തതോ നിയമനിർമ്മാണത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നതോ ആയ ഒരു പോയിൻ്റ് ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് "വിദഗ്ധ സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമാണ്" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക. ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ഘട്ടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നു.[രംഗം]
ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് മോഡലിനെ ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ചിന്തയിലൂടെ നയിക്കുകയും (യുക്തികളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും) സ്ഥിരീകരണത്തിനായി ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ഘട്ടങ്ങൾ ദൃശ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
ഘട്ടം 1 രോഗനിർണയം:
എൻ്റെ ദൗത്യം: [ടാസ്ക്]. വോളിയം: [NUMBER/ദിവസം]. പിശക് ചെലവ്: [കുറഞ്ഞത്/ഇടത്തരം/ഉയർന്നത്].വേഗത മുൻഗണന: [കുറഞ്ഞത്/ഉയർന്നത്]. ഈ പ്രൊഫൈലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഏത് ലെവലും (ലൈറ്റ്/ബാലൻസ്ഡ്/സ്ട്രോങ്ങ്) യുക്തിയും (തുറന്ന/അടഞ്ഞത്) നിങ്ങൾ ശുപാർശചെയ്യും? ന്യായീകരിക്കുക.
2. ചെറിയ/വലിയ മോഡൽ തീരുമാനം:
ഞാൻ ഇനിപ്പറയുന്ന ടാസ്ക് നിർവ്വചിക്കുന്നു: [ടാസ്ക്]. ഒരു ചെറിയ (ലൈറ്റ്) മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുമോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വലിയ മോഡൽ ആവശ്യമാണോ? ചെറിയ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കാൻ എനിക്ക് 3 ടെസ്റ്റ് കേസുകളും ഒരു വിജയ പരിധിയും നിർദ്ദേശിക്കുക.
3. യുക്തിയുടെ ഉചിതത്വം:
ഇനിപ്പറയുന്ന ടാസ്ക്കിൽ ന്യായവാദം (ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ചിന്ത) മോഡ് പ്രയോജനകരമോ ചെലവേറിയതോ ആകുമോ: [ടാസ്ക്]? ഘട്ടങ്ങളുടെ എണ്ണവും ചുമതലയുടെ യുക്തിസഹമായ സങ്കീർണ്ണതയും അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങളുടെ തീരുമാനത്തെ ന്യായീകരിക്കുക.
4. രണ്ട്-ഘട്ട വർക്ക്ഫ്ലോ ഡിസൈൻ:
ഇനിപ്പറയുന്ന ഉയർന്ന വോളിയം ടാസ്ക്കിൻ്റെ ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് രണ്ട്-ഘട്ട ഫ്ലോ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക [ടാസ്ക്]: ഏത് ഭാഗമാണ് ഭാരം കുറഞ്ഞ മോഡലിലേക്ക് പോകേണ്ടത്, ഏത് ഭാഗം ശക്തമായ മോഡലിലേക്ക് പോകണം? ഓരോ ഘട്ടത്തിനും ലെവലും യുക്തിയും എഴുതുക.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- എല്ലാ ജോലികൾക്കും ശക്തമായ മാതൃക: ലളിതവും വലുതുമായ ജോലികളിൽ ഏറ്റവും ശക്തമായ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് അനാവശ്യ ചെലവുകളും കാലതാമസങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
- എല്ലായ്പ്പോഴും ന്യായവാദം ഉപേക്ഷിക്കുക: ലളിതമായ ജോലികളിൽ ചിന്താരീതി നിലനിർത്തുകയും സമയവും പണവും വെറുതെ പാഴാക്കുകയും ചെയ്യുക.
- ഗുണനിലവാരം അളക്കാതെ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുക: നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റയുമായി രണ്ട് ലെവലുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാതെ "വലിയതാണ് നല്ലത്" എന്ന് കരുതുക.
- വേഗതയുടെ ആവശ്യകത മറക്കുന്നു: ചാറ്റ്, സ്ലോ പവർഫുൾ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, ഉപയോക്താവിനെ കാത്തിരിക്കൽ തുടങ്ങിയ തൽക്ഷണ പ്രതികരണം ആവശ്യമുള്ള സ്ഥലങ്ങളിൽ.
- രണ്ട്-ഘട്ട പ്രവാഹത്തെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്നില്ല: മുഴുവൻ വോളിയവും ഒരൊറ്റ മോഡലിൽ നിർമ്മിക്കാത്തതും വിലകുറഞ്ഞ രീതിയിൽ ചെയ്യാവുന്ന ഭാഗത്ത് ലാഭിക്കാത്തതും.
ചുരുക്കത്തിൽ
- ഗുണനിലവാരം, വേഗത, ചെലവ് എന്നിവയുടെ ത്രികോണത്തിലെ ഒരു സന്തുലിത പ്രവർത്തനമാണ് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ; രണ്ടെണ്ണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് പലപ്പോഴും മൂന്നാമത്തേത് വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.
- ലൈറ്റ് സ്റ്റേജ് ലളിതവും വലുതുമായ ജോലികൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്, സങ്കീർണ്ണമായ/നിർണ്ണായക ജോലികൾക്ക് ശക്തമായ ഘട്ടം അനുയോജ്യമാണ്; സമതുലിതമായ ഘട്ടം മിക്ക ജോലികൾക്കും നല്ല തുടക്കമാണ്.
- റീസണിംഗ് മോഡ് മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്രശ്നങ്ങളിൽ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, എന്നാൽ ചെലവും കാലതാമസവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു; എല്ലാ ജോലികൾക്കും തുറന്നുകൊടുക്കാൻ പാടില്ല.
- "ഈ ദൗത്യത്തിലെ പരാജയത്തിൻ്റെ വില എന്താണ്?" ലെവലിൻ്റെയും യുക്തിയുടെയും തീരുമാനത്തിൻ്റെ കോമ്പസ് ആണ് ചോദ്യം. രണ്ട്-ഘട്ട ഫ്ലോകൾ വോളിയം ജോലികളിൽ വലിയ ലാഭം നൽകുന്നു.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
നിങ്ങളുടെ ജോലിയിൽ ഒരു ടാസ്ക് തിരഞ്ഞെടുത്ത് ടെംപ്ലേറ്റ് 1 (സ്റ്റേജ് ഡയഗ്നോസിസ്) ഉപയോഗിച്ച് ഏത് ഘട്ടവും ന്യായവാദ ക്രമീകരണവും അനുയോജ്യമാണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക. ടാസ്ക് ഉയർന്ന വോളിയമാണെങ്കിൽ, കുറച്ച് വോളിയം ഭാരം കുറഞ്ഞ മോഡലിലേക്കും നിർണായക ഭാഗം ടെംപ്ലേറ്റ് 4 (രണ്ട്-ഘട്ട വർക്ക്ഫ്ലോ) ഉള്ള ശക്തമായ മോഡലിലേക്കും നയിക്കുന്ന ഒരു ഡിസൈൻ കൊണ്ടുവരിക. യൂണിറ്റ് 9 ലെ മോഡൽ പോർട്ട്ഫോളിയോ പഠനത്തിൽ ഞങ്ങൾ ഈ ഡിസൈൻ ഉപയോഗിക്കും.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] എനിക്ക് പ്രകാശത്തിൻ്റെയും സമതുലിതവും ശക്തവുമായ ഘട്ടങ്ങളുടെ പ്രവർത്തന സ്വഭാവവുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയും.
- [ ] റീസണിംഗ് മോഡ് എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്നും അതിൻ്റെ വില എന്താണെന്നും എനിക്ക് വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയും.
- [ ] ഒരു ടാസ്ക്കിൻ്റെ ഗുണനിലവാര-വേഗത-ചെലവ് ബാലൻസ് എനിക്ക് ബോധപൂർവ്വം സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും.
- [ ] ചെറുതോ വലുതോ ആയ മോഡൽ ചോദ്യത്തിന് മൂന്ന് ചോദ്യങ്ങളോടെ എനിക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയും.
- [ ] ഉയർന്ന വോളിയം ജോലിക്കായി എനിക്ക് രണ്ട്-ഘട്ട ഫ്ലോ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയും.