സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ടും പുരോഗതി നിരീക്ഷണവും: EVM, വ്യതിയാനം, എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം

നേട്ടങ്ങൾ:

• സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ട് ഘടകങ്ങളും നേടിയ മൂല്യവും (EVM: PV, EV, AC, SPI, CPI) സൂചകങ്ങൾ മനസിലാക്കാനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ പിന്തുണയോടെ ഒരു മാനേജ്മെൻ്റ് സംഗ്രഹ ഡ്രാഫ്റ്റ് നിർമ്മിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• വ്യതിയാന വിശദീകരണത്തിനും ട്രെൻഡ് വ്യാഖ്യാനത്തിനും ചുവപ്പ്-മഞ്ഞ-പച്ച (RAG) സ്റ്റാറ്റസ് സ്കെച്ചിംഗിനും AI ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• യഥാർത്ഥ പ്രോജക്റ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് റിപ്പോർട്ടിലെ നമ്പറുകളും സ്റ്റാറ്റസ് നിറങ്ങളും പരിശോധിക്കാനും ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമുള്ള റിപ്പോർട്ടിംഗിൻ്റെ (തണ്ണിമത്തൻ) അപകടസാധ്യത തിരിച്ചറിയാനും പ്രോജക്റ്റ് മാനേജർക്ക് കഴിയുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.

ഒരു പ്രോജക്റ്റ് ആരംഭിച്ചതിന് ശേഷം ഏറ്റവും കൂടുതൽ ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലി സ്ഥിതി നിരീക്ഷിക്കുകയും റിപ്പോർട്ടുചെയ്യുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഒരു സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ട് എന്നത് ഒരു പ്രത്യേക ഘട്ടത്തിൽ പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ ആരോഗ്യം സംഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു സാധാരണ രേഖയാണ്: ഞങ്ങൾ എവിടെയാണ്, പ്ലാൻ അനുസരിച്ച് ഞങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, എന്ത് അപകടസാധ്യതകൾ നിലവിലുണ്ട്, എന്ത് തീരുമാനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. ഒരു നല്ല സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ട് സത്യസന്ധവും സംക്ഷിപ്തവും തീരുമാനാധിഷ്ഠിതവുമാണ്; ഒരു മോശം അവസ്ഥ റിപ്പോർട്ട് ഒന്നുകിൽ അക്കങ്ങളുടെ കൂമ്പാരം അല്ലെങ്കിൽ സത്യം മറയ്ക്കുന്ന ഒരു വെനീർ ആണ്. സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ടുകൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ AI വളരെ ശക്തമാണ്: ഇതിന് അസംസ്‌കൃത പുരോഗതി ഡാറ്റ എടുക്കുന്നു, മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ അതിനെ ഒരു വൃത്തിയുള്ള എക്‌സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹമാക്കി മാറ്റുന്നു, വ്യതിയാനങ്ങൾ വിശദീകരിക്കാൻ ഡ്രാഫ്റ്റ് വാക്യങ്ങൾ എഴുതുന്നു. എന്നാൽ ഈ ശക്തി തന്നെ ഒരു കെണി വഹിക്കുന്നു: മിനുക്കിയ ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമുള്ള ഇൻപുട്ട് ശക്തിപ്പെടുത്താനും യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രശ്നമുള്ള ഒരു പ്രോജക്റ്റ് "നല്ലത്" ആക്കാനും AI-ക്ക് കഴിയും. സ്റ്റാറ്റസ് നിറങ്ങളും നമ്പറുകളും യാഥാർത്ഥ്യവുമായി പരിശോധിക്കേണ്ടത് പ്രോജക്റ്റ് മാനേജരാണ്.

നേടിയ മൂല്യ മാനേജ്മെൻ്റ് (ഇവിഎം) അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ

"എന്ത് ശതമാനം ചെയ്തു" എന്നതുപോലുള്ള ആത്മനിഷ്ഠമായ പദപ്രയോഗങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പുരോഗതി അളക്കുന്നത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്. സമ്പാദിച്ച മൂല്യ മാനേജുമെൻ്റ് (ഇവിഎം) സമയത്തിൻ്റെയും ചെലവിൻ്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ പുരോഗതിയെ വസ്തുനിഷ്ഠമായി അളക്കുന്ന ഒരു രീതിയാണ്. നമുക്ക് മൂന്ന് പ്രധാന മൂല്യങ്ങൾ നിർവചിക്കാം:

• പിവി (ആസൂത്രിത മൂല്യം): ഈ നിമിഷം കൊണ്ട് പ്ലാൻ അനുസരിച്ച് ചെയ്യേണ്ട ജോലിയുടെ ബജറ്റ് മൂല്യം.
• EV (സമ്പാദിച്ച മൂല്യം): യഥാർത്ഥത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കിയ ജോലിയുടെ ബജറ്റ് മൂല്യം (ശതമാനം പൂർണ്ണമായ × ബജറ്റ്).
• എസി (യഥാർത്ഥ ചെലവ്): ഈ ജോലി ചെയ്യാൻ യഥാർത്ഥത്തിൽ ചെലവഴിച്ച തുക.

ഈ മൂന്നിൽ നിന്ന് രണ്ട് ശക്തമായ സൂചികകൾ ഉയർന്നുവരുന്നു:

• SPI (ഷെഡ്യൂൾ പെർഫോമൻസ് ഇൻഡക്സ്) = EV / PV. അണ്ടർ 1: പ്ലാൻ പിന്നിൽ. 1-ന് മുകളിൽ: പ്ലാനിന് മുന്നിൽ.
• CPI (കോസ്റ്റ് പെർഫോമൻസ് ഇൻഡക്സ്) = EV / AC. താഴെ 1: ബജറ്റ് ഓവർൺ. 1-ന് മുകളിൽ: ബജറ്റിന് കീഴിൽ.

ഉദാഹരണം: PV = $100,000, EV = $80,000, AC = $95,000, SPI = 0.80 (ഷെഡ്യൂളിന് പിന്നിൽ, ജോലിയുടെ 20% നഷ്‌ടമായി), CPI = 0.84 (ഓരോ $1-നും $0.84, ബഡ്ജറ്റിന് മുകളിലുള്ള മൂല്യം). ഈ രണ്ട് സംഖ്യകളും "ഞങ്ങൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു" എന്ന തോന്നലുകളെ മൂർത്തമായ യാഥാർത്ഥ്യവുമായി മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു.

സാഹചര്യം സാധാരണയായി RAG (ചുവപ്പ്-ആമ്പർ-പച്ച) നിറങ്ങളാൽ സംഗ്രഹിച്ചിരിക്കുന്നു. പച്ച: ട്രാക്കിൽ. മഞ്ഞ: ശ്രദ്ധ ആവശ്യമാണ്. ചുവപ്പ്: ഇടപെടൽ ആവശ്യമാണ്. അപകടകരമായത് തണ്ണിമത്തൻ ഫലമാണ്: പുറത്ത് പച്ച, ഉള്ളിൽ ചുവപ്പ് - അതിനാൽ റിപ്പോർട്ട് "പച്ച" എന്ന് പറയുന്നു, പക്ഷേ പദ്ധതി യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രശ്നകരമാണ്. മോശം വാർത്തകൾ വൈകിപ്പിക്കുന്ന പ്രവണതയിൽ നിന്നാണ് ഇത് ഉണ്ടാകുന്നത്, കൂടാതെ AI-യുടെ മിനുക്കിയ ഭാഷ അറിയാതെ തന്നെ ഇത് വളർത്തിയെടുക്കും.

സൂചകം

ഫോർമുല

അർത്ഥം

ആരോഗ്യ ചിഹ്നം

എസ്.പി.ഐ

EV/PV

സമയ പ്രകടനം

<1 പിന്നിൽ, >1 മുന്നിൽ

സി.പി.ഐ

EV/AC

ചെലവ് പ്രകടനം

<1 ബജറ്റ് കവിഞ്ഞു

SV (വ്യതിയാനം)

ഇ.വി - പി.വി

സമയ വ്യതിയാനം (TL)

നെഗറ്റീവ് = പിന്നിൽ

CV (വ്യതിയാനം)

EV - എസി

ചെലവ് വ്യത്യാസം (TL)

നെഗറ്റീവ് = ഓവർഷൂട്ട്

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ട്

1. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് പിവി, ഇവി, എസി മൂല്യങ്ങളും ദൗത്യ പുരോഗതിയും വലിക്കുക. AI-ക്ക് ഈ കാര്യങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയില്ല; നിങ്ങൾ തരൂ.
2. സൂചികകൾ കണക്കാക്കുക/പരിശോധിക്കുക. SPI, CPI, SV, CV എന്നിവ കണക്കാക്കാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക, തുടർന്ന് അവയിലൊന്നെങ്കിലും നേരിട്ട് പരിശോധിക്കുക.
3. വ്യതിയാനത്തിൻ്റെ വിശദീകരണം ചോദിക്കുക. "എന്തുകൊണ്ടാണ് SPI 0.8?" AI ചോദ്യത്തിന് ഒരു കരട് വിശദീകരണം നൽകുന്നു; നിങ്ങൾ യഥാർത്ഥ കാരണം പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്നു (അനുമതി, ആശ്രിതത്വ ലേറ്റൻസി, സ്കോപ്പ് വർദ്ധനവ്).
4. RAG നില നിർണ്ണയിക്കുക. ഡാറ്റ അനുസരിച്ച് നിങ്ങൾ നിറങ്ങൾ നൽകുന്നു; AI-യുടെ ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമുള്ള ഭാഷ പരിമിതപ്പെടുത്തുക.
5. തീരുമാനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംഗ്രഹം. "സ്‌പോൺസറിൽ നിന്ന് എന്ത് തീരുമാനം/അഭ്യർത്ഥന ആവശ്യമാണ്" എന്ന വിഭാഗം വ്യക്തമായി എഴുതാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക.
6. സമഗ്രത ഓഡിറ്റ്. റിപ്പോർട്ട് അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, "ഈ റിപ്പോർട്ട് ശരിക്കും പച്ചയാണോ തണ്ണിമത്തനാണോ?" സ്വയം ചോദിക്കുക.

മുന്നറിയിപ്പ്: "പോസിറ്റീവ് ടോണിൽ റിപ്പോർട്ട് എഴുതാൻ" AI-യോട് പറയുന്നത് മോശം വാർത്തകൾ മറയ്ക്കാനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ടോൺ പ്രൊഫഷണൽ ആയിരിക്കണം, പക്ഷേ സത്യത്തെ മയപ്പെടുത്തരുത്. മോശം വാർത്തകൾ വൈകി പഠിക്കുന്നതിനേക്കാൾ നേരത്തെ കേൾക്കാനാണ് സ്പോൺസർ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നത്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - വേഗമേറിയതും സത്യസന്ധവുമായ റിപ്പോർട്ട്. ഒരു പ്രധാനമന്ത്രി എല്ലാ വെള്ളിയാഴ്ചയും 6 വർക്ക് പാക്കേജുകളുടെ EVM ഡാറ്റ AI-ക്ക് നൽകുകയും ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് മാനേജ്‌മെൻ്റ് സംഗ്രഹം സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യും. AI കണക്കാക്കിയ SPI/CPI, RAG-ന് വ്യതിയാനങ്ങൾ കാരണമായി. പ്രധാനമന്ത്രി തൻ്റെ ക്ലിപ്പ്ബോർഡ് ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ നമ്പറും പരിശോധിച്ച് ഒരു പ്രസ്താവന ശരിയാക്കി. റിപ്പോർട്ട് സമയം 90 മിനിറ്റിൽ നിന്ന് 20 മിനിറ്റായി കുറഞ്ഞു; ഗുണനിലവാരം വർദ്ധിച്ചു.

കേസ് 2 - തണ്ണിമത്തൻ പിടികൂടി. ഒരു കോർഡിനേറ്റർ AI-യുടെ "മൊത്തത്തിലുള്ള പച്ച, ചെറിയ കാലതാമസം" സ്കെച്ചിനെ CPI 0.82, SPI 0.78 എന്നിവയുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു. അക്കങ്ങൾ വ്യക്തമായി മഞ്ഞ-ചുവപ്പ് ആയിരുന്നു. കോഓർഡിനേറ്റർ സ്റ്റാറ്റസ് "മഞ്ഞ" എന്ന് തിരുത്തി, കാലതാമസത്തിൻ്റെ കാരണം വ്യക്തമായി എഴുതി. സ്പോൺസർ നേരത്തെ ഇടപെട്ടു; രണ്ടാഴ്ചയ്ക്കുശേഷം റിപ്പോർട്ട് പച്ചയായി. പാഠം: നിറം ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം.

കേസ് 3 - വ്യാജ ശതമാനം. "റിപ്പോർട്ടിൽ പൂർത്തീകരണ നിരക്ക് എഴുതുക," ​​ഒരു ടീം അംഗം റോ ഡാറ്റ നൽകാതെ AI-യോട് പറഞ്ഞു. "73% പൂർത്തിയായി" എന്ന് AI ഒരു സംഖ്യ ഉണ്ടാക്കി; യഥാർത്ഥത്തിൽ 58% ആയിരുന്നു. റിപ്പോർട്ട് സ്പോൺസർക്ക് തെറ്റായ ആത്മവിശ്വാസം നൽകി. പാഠം: EVM നമ്പറുകൾ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ നിന്നായിരിക്കണം, AI-യുടെ മെമ്മറിയിൽ നിന്നല്ല.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ ഈ ആഴ്‌ചത്തെ സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ട് പോസിറ്റീവ് ഭാഷയിൽ എഴുതുക.

"പോസിറ്റീവ് ഭാഷ" എന്ന അഭ്യർത്ഥന തണ്ണിമത്തൻ പ്രഭാവം ക്ഷണിക്കുന്നു; കൂടാതെ, ഡാറ്റയൊന്നും നൽകാത്തതിനാൽ, സംഖ്യകൾ നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഒരു പ്രോജക്റ്റ് മാനേജർക്കുള്ള അസിസ്റ്റൻ്റ് റിപ്പോർട്ടിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. സന്ദർഭം: യഥാർത്ഥ EVM ഡാറ്റയും പാക്കേജ് പുരോഗതിയും ചുവടെയുണ്ട് (തുക മാസ്ക് ചെയ്ത നിരക്ക്). ടാസ്ക്: ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് പ്രതിവാര സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ട് എഴുതുക. നിയമങ്ങൾ:- ഞാൻ നൽകുന്ന കണക്കുകളിൽ നിന്ന് SPI, CPI, SV, CV മൂല്യങ്ങൾ കണക്കാക്കി ഫോർമുല കാണിക്കുക. <0.9 മഞ്ഞ, <0.8 ചുവപ്പ്), ടോൺ മൃദുവാക്കുന്നു.- ഓരോ വ്യതിയാനത്തിനും സാധ്യതയുള്ള കാരണം ചോദിക്കുക, അനുയോജ്യം; കാരണം ഞാൻ സ്ഥിരീകരിക്കും. - "സ്‌പോൺസറിൽ നിന്ന് ആവശ്യമായ തീരുമാനങ്ങൾ" എന്ന വിഭാഗം വ്യക്തമായി എഴുതുക. - പൂർത്തീകരണ ശതമാനങ്ങളൊന്നും ഉണ്ടാക്കരുത്. ഞാൻ നൽകുന്ന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക. ഡാറ്റ: PV=..., EV=..., AC=..., പാക്കറ്റുകൾ: ...

ഈ നിർദ്ദേശം ശക്തമാണ്: ഇതിൽ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ, ഫോർമുല സുതാര്യത, RAG ത്രെഷോൾഡ്, ടോൺ മുന്നറിയിപ്പ്, ഫാബ്രിക്കേഷൻ നിരോധനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

അധിക ടെംപ്ലേറ്റുകൾ:

# തണ്ണിമത്തൻ പരിശോധകൻ താഴെയുള്ള സ്റ്റാറ്റസ് ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ "പച്ച" എന്ന് പറയുന്നു. ഈ നിറം ഞാൻ നൽകിയ SPI/CPI, റിസ്ക് ഡാറ്റ എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ? പൊരുത്തമില്ലാത്തതാണെങ്കിൽ, അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഏത് നിറമായിരിക്കണം, എന്തുകൊണ്ട്? വ്യക്തമായി പറയൂ.

# ഡീവിയേഷൻ വിശദീകരണ എസ്പിഐ ഈ മൂല്യത്തിലേക്ക് കുറഞ്ഞു. സാധ്യമായ കാരണങ്ങൾ വിഭാഗം അനുസരിച്ച് പട്ടികപ്പെടുത്തുക (ഉറവിടം, ആശ്രിതത്വം, വ്യാപ്തി, ഗുണനിലവാരം) കൂടാതെ ഓരോന്നിനും എനിക്ക് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഡാറ്റ എഴുതുക. എന്തിനാണ് ഇത് വ്യാജമാക്കുന്നത്?

# ട്രെൻഡ് സംഗ്രഹം കയറ്റുമതി SPI/CPI മൂല്യങ്ങൾ കഴിഞ്ഞ 4 ആഴ്ചകളായി; ട്രെൻഡ് (മെച്ചപ്പെടുന്നു/വഷളാകുന്നു/സ്ഥിരതയുള്ളത്) വ്യാഖ്യാനിക്കുക, നിലവിലെ വേഗത തുടരുകയാണെങ്കിൽ കണക്കാക്കിയ പൂർത്തീകരണ/ബജറ്റിന് (ഇഎസി) ഒരു ശ്രേണി നിർദ്ദേശിക്കുക.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഒരു "പോസിറ്റീവ് ടോൺ" ആവശ്യപ്പെടുന്നു: സത്യത്തെ മയപ്പെടുത്തുന്നത് ഒരു തണ്ണിമത്തൻ പ്രഭാവം സൃഷ്ടിക്കുകയും വിശ്വാസത്തെ തകർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• നമ്പറുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു: ഇവിഎമ്മും പൂർത്തിയാക്കൽ നിരക്കും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ നിന്നായിരിക്കണം.
• കളർ-ഡാറ്റ വൈരുദ്ധ്യം: SPI 0.7 ആയിരിക്കുമ്പോൾ "പച്ച" എന്ന് പറയുന്നത് റിപ്പോർട്ടിനെ നിരാകരിക്കുന്നു.
• തീരുമാനത്തിൻ്റെ ഭാഗം ഒഴിവാക്കുന്നു: റിപ്പോർട്ട് "സാഹചര്യം" മാത്രമല്ല "എന്താണ് വേണ്ടത്" എന്ന് പറയണം.
• സൂചികകൾ സാധൂകരിക്കുന്നില്ല: AI കണക്കുകൂട്ടൽ തെറ്റിച്ചേക്കാം; അവയിലൊന്നെങ്കിലും സ്വമേധയാ നിയന്ത്രിക്കണം.
• വളരെ നീണ്ട റിപ്പോർട്ട്: സ്പോൺസർ 5 പേജുകൾ വായിക്കുന്നില്ല; സത്യസന്ധമായ സംഗ്രഹത്തിൻ്റെ ഒരു പേജ് കൂടുതൽ വിലമതിക്കുന്നു.

നുറുങ്ങ്: മൂന്ന് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ ഓരോ സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ടും സജ്ജമാക്കുക: ഞങ്ങൾ എവിടെയാണ് (SPI/CPI)? ഏറ്റവും വലിയ അപകടം എന്താണ്? നിങ്ങളിൽ നിന്ന് എന്താണ് വേണ്ടത്? ഇവ മൂന്നും വ്യക്തമാണെങ്കിൽ, റിപ്പോർട്ട് അതിൻ്റെ ജോലി ചെയ്തു.

ചുരുക്കത്തിൽ

സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ട് പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ ആരോഗ്യം സത്യസന്ധമായും തീരുമാനാധിഷ്ഠിതമായും ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നു. EVM (PV, EV, AC, ഡെറിവേറ്റീവ് സൂചികകളായ SPI, CPI) പുരോഗതിയെ വസ്തുനിഷ്ഠമായി അളക്കുന്നു, അത് ആത്മനിഷ്ഠമായ വികാരങ്ങളിൽ നിന്ന് മോചിപ്പിക്കുന്നു. AI റിപ്പോർട്ട് വേഗത്തിലാക്കുന്നു, വ്യതിയാനങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു, സംഗ്രഹം സംഘടിപ്പിക്കുന്നു; എന്നാൽ ശുഭാപ്തിവിശ്വാസിക്ക് ഇൻപുട്ട് പോളിഷ് ചെയ്യാനും ഒരു തണ്ണിമത്തൻ ഇഫക്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കാനും ഡാറ്റ നൽകിയില്ലെങ്കിൽ നമ്പറുകൾ ഉണ്ടാക്കാനും കഴിയും. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ നൽകാനും സൂചികകൾ പരിശോധിക്കാനും നിറങ്ങൾ ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും മോശം വാർത്തകൾ സമയബന്ധിതമായി നൽകാനും പ്രോജക്റ്റ് മാനേജർ ആണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ യഥാർത്ഥ PV, EV, AC ഡാറ്റ (അനുപാതമായി, തുകകൾ മറയ്ക്കുന്നത്) AI-ക്ക് നൽകുകയും ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് സ്റ്റാറ്റസ് റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കുകയും ചെയ്യുക. SPI, CPI എന്നിവ സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുക; അക്കങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് നിങ്ങൾ RAG നിറം നൽകുന്നു. "തണ്ണിമത്തൻ ഇൻസ്പെക്ടർ" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് കളർ-ഡാറ്റ സ്ഥിരത പരിശോധിക്കുക, "സ്പോൺസറിൽ നിന്ന് ആവശ്യമായ തീരുമാനങ്ങൾ" വിഭാഗം വ്യക്തമാക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ നിന്നാണ് EVM നമ്പറുകൾ എടുത്തത്, ഞാൻ അവ ഉണ്ടാക്കിയില്ല.
• [ ] SPI, CPI എന്നിവയിലൊന്നെങ്കിലും ഞാൻ നേരിട്ട് പരിശോധിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ സംഖ്യാ ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന RAG നിറം നൽകി.
• [ ] യാഥാർത്ഥ്യവുമായി വ്യതിചലനത്തിനുള്ള കാരണങ്ങൾ ഞാൻ സ്ഥിരീകരിച്ചു.
• [ ] റിപ്പോർട്ടിലെ "നിങ്ങളിൽ നിന്ന് എന്താണ് വേണ്ടത്" എന്ന ഭാഗം വ്യക്തമാണ്.
• [ ] തണ്ണിമത്തൻ പ്രഭാവത്തിനെതിരായ റിപ്പോർട്ടിൻ്റെ സമഗ്രത ഞാൻ പരിശോധിച്ചു.