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Assumption Audit (verifica delle assunzioni)

Ragionamento

Livello 2 · Ragionamento avanzato

Elenca le assunzioni chiave dietro il tuo ragionamento prima di rispondere, notando quanto la risposta dipende da ciascuna.

Assumption Audit chiede al modello di elencare esplicitamente le assunzioni da cui dipende la sua risposta prima di arrivare a una conclusione finale, notando opzionalmente a quali assunzioni la conclusione è più sensibile. La maggior parte delle risposte sbagliate a domande non banali dipende da un'assunzione nascosta e non esaminata, non da un errore di ragionamento nei passaggi successivi — far emergere le assunzioni prima di rispondere le rende verificabili invece che invisibili.

Quando usarla

Usalo per decisioni dove un'assunzione sbagliata e nascosta cambierebbe in modo significativo la conclusione — previsioni, raccomandazioni, qualsiasi cosa basata su dati o contesto potenzialmente incompleti o obsoleti.

Quando evitarla

Evitalo per compiti senza reale incertezza — una semplice ricerca di fatti o un compito completamente specificato non hanno assunzioni significative da far emergere.

Vantaggi

Fa emergere un'assunzione sbagliata prima che determini silenziosamente la conclusione
Rende possibile contestare solo l'assunzione, non l'intera risposta, quando qualcosa risulta sbagliato
Evidenzia quali parti di una conclusione sono portanti e quali incidentali

Svantaggi

Aggiunge lunghezza prima della risposta vera e propria
Un modello può elencare assunzioni plausibili senza verificarne davvero l'impatto sulla conclusione

Esempi

Dovremmo espanderci nel mercato brasiliano l'anno prossimo?

Input: il fatturato attuale è per l'80% domestico, non abbiamo ancora partnership locali, un concorrente è entrato 6 mesi fa.

Prima di rispondere, elenca le assunzioni chiave da cui dipende la tua risposta, notando a quali la conclusione è più sensibile. Poi dai la tua risposta finale.

Si abbina bene con

Chain of thought (ragionamento a catena)Confidence-Weighted Prompting (prompting pesato per fiducia)

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Suggerimenti

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Aggiungi contesto di sfondo perché il modello capisca la situazione.

{{OBIETTIVO}} Input: {{INPUT}} Before answering, list the key assumptions your answer depends on, and note which ones the conclusion is most sensitive to. Then give your final answer.

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