यदि AI का जवाब बहुत सामान्य (generic) है, तो उसे बेहतर बनाने के लिए क्या करें?	अपने विशिष्ट संदर्भ (जैसे दर्शक, भूमिका, या सीमाएं) के बारे में अधिक विवरण जोड़ें।
यदि AI किसी विशिष्ट प्रारूप (format) में आउटपुट नहीं दे रहा है, तो क्या उपाय करें?	प्रारूप का एक उदाहरण प्रदान करें या संरचना का स्पष्ट रूप से वर्णन करें।
AI द्वारा दी गई गलत या मनगढ़ंत (hallucinated) जानकारी की जाँच कैसे करें?	प्रमुख तथ्यों को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करें और AI से स्रोत या आत्मविश्वास का स्तर पूछें।
AI के साथ प्रभावी ढंग से सहयोग करने की क्षमता को क्या कहा जाता है?	AI Fluency (AI प्रवाह), जिसमें केवल बटन दबाना नहीं, बल्कि अच्छा उपयोग करने का निर्णय लेना शामिल है।
AI Fluency के चार मुख्य कौशल (4D Framework) कौन से हैं?	Delegation (प्रतिनिधित्व), Description (विवरण), Discernment (विवेक), और Diligence (सतर्कता)।
AI के आउटपुट की गुणवत्ता और सटीकता का आलोचनात्मक मूल्यांकन करना कौन सा कौशल है?	Discernment (विवेक)।
"Evals" (मूल्यांकन) क्यों महत्वपूर्ण हैं?	यह समझने के लिए कि AI आपके विशिष्ट कार्यप्रवाह (workflow) पर कितना अच्छा प्रदर्शन करता है।
सरल Evals करने का व्यावहारिक तरीका क्या है?	नियमित कार्यों के 5-10 उदाहरण एकत्र करें और AI के आउटपुट की तुलना अपने मूल आउटपुट से करें।
AI की विश्लेषणात्मक क्षमताओं में विश्वास बनाने के लिए कौन सा चक्र उपयोग किया जाता है?	Delegation/Diligence Loop (प्रतिनिधित्व/सतर्कता लूप)।
AI का उपयोग करते समय "Iteration Mindset" का क्या अर्थ है?	पहले प्रॉम्प्ट को एक बातचीत की शुरुआत मानना, न कि एक बार का अनुरोध।
कोहोर्ट विश्लेषण (Cohort analysis) के लिए AI को किस डेटा की आवश्यकता होती है?	नामांकन तिथियों (Enrollment dates) की।
AI को किसी कार्य सौंपने (delegate) के लिए फ्रेमवर्क का पहला कदम क्या है?	एक विशिष्ट विश्लेषणात्मक कार्य की पहचान करना और उसके बारे में सटीक होना।
AI द्वारा किए गए पिछले विश्लेषण का मूल्यांकन करते समय किन तीन पहलुओं की जाँच करनी चाहिए?	AI ने क्या उत्पादित किया, उसने कार्य कैसे किया, और उसने निष्कर्षों को कैसे संप्रेषित किया।
AI का उपयोग करते समय मानव की मुख्य जिम्मेदारी क्या है?	यह सुनिश्चित करना कि परिणाम समझ में आएं और AI की भूमिका के बारे में पारदर्शी रहना।
यदि कई बार सुधार के बाद भी AI सही परिणाम नहीं दे पाता है, तो आपको क्या सीखना चाहिए?	कि यह वह कार्य नहीं है जिसे AI को सौंपा जाना चाहिए।
यदि उपयोगकर्ता डेटा से सहज नहीं है, तो AI किस प्रकार उपयोगी हो सकता है?	विचारों पर मंथन (brainstorming) करने या कोडिंग समाधान (जैसे एक्सेल फॉर्मूला) में मदद करने के लिए।
AI के साथ काम करते समय प्रक्रिया को समझने के लिए सबसे अच्छी आदत क्या है?	लगातार स्पष्टीकरण और व्याख्या (clarifications and explanations) मांगते रहना।