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Intencional – Legibilidade

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Einstein | Agentes✅ A configuração de idioma do seu agente corresponde ao tom da sua empresa Se o tom da sua empresa for formal, como uma instituição financeira, a configuração de tom do seu agente será "formal". Se a sua empresa for informal, a configuração de tom será "casual". Caso contrário, sua configuração de tom será "neutra"
Einstein | Organização✅ Modelos de prompt aproveitam a formatação para fornecer contexto ao LLM Um único hash é usado para marcar um bloco curto de texto como uma única unidade do contexto do modelo de prompt
Einstein | Organização✅ Modelos de prompt usam um estilo de escrita consistente Sua escolha de palavra, formatação, emojis e pontuação são consistentes entre os modelos
Einstein | Organização✅ Os modelos de prompts são concisos, fáceis de entender e usar linguagem natural. Os modelos evitam jargão do setor ou termos técnicos
Einstein | Organização✅ Seus modelos de prompts denotam claramente contexto e instruções. Depois de fornecer o contexto no aviso, inicie uma nova linha com o texto "Instruções", seguido pelas instruções com aspas duplas (""")
Plataforma | Negócios✅ Modelos de IA aprovados são claramente identificados e incluem um propósito pretendido
Plataforma | Negócios✅ Os padrões de design aprovados são fáceis de localizar e identificar por caso de uso
Plataforma | Negócios✅ As equipes sabem quais ferramentas usar (e não usar) para concluir o trabalho
Plataforma | Organização✅ Personalizações declarativas e de código têm nomes consistentes e legíveis por humanos
Plataforma | Organização✅ Os modelos de dados têm nomes consistentes e uniformes para objetos e campos
Plataforma | Organização✅ As auditorias mostram que os campos são preenchidos de modo consistente e referenciados em relatórios etc.

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Data 360 | Documentação✅ Os sistemas de origem são inventariados em um dicionário de dados. As fontes de dados do Data 360 são documentadas no processo de design de soluções usando um dicionário de dados que inclui os sistemas de origem e destino e os mapeamentos de campo entre os dois
Plataforma | Negócios✅ Existem diagramas para funcionalidades de negócios e detalhes de implementação técnica para todas as soluções
Plataforma | Negócios✅ Chave quem/quando/quais registros de informações existem para personalizações declarativas e de código
Plataforma | Negócios✅ As pessoas podem pesquisar e encontrar documentação relevante
Plataforma | Organização✅ Personalizações declarativas e de código têm descrições claras

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Einstein | Modelos de prompts⚡️ Os modelos de prompt usam jargão e/ou termos técnicos Os modelos de prompt incluem jargão, acrônimos e termos técnicos em vez de linguagem natural concisa
Plataforma | Negócios⚡️ Modelos de IA aprovados não são claramente identificados e sua finalidade pretendida não é clara
Plataforma | Negócios⚡️ As equipes usam muitas ferramentas diferentes para realizar trabalhos semelhantes
Plataforma | Negócios⚡️ Não há padrões de design aprovados
Plataforma | Negócios⚡️ Demora muito para fornecedores ou novos funcionários serem integrados
Plataforma | Organização⚡️ Código e personalizações declarativas não têm nomes consistentes
Plataforma | Organização⚡️ Os modelos de dados têm nomes inconsistentes e muitos objetos e campos parecem redundantes
Plataforma | OrganizaçãoAs auditorias exibem muitos campos não utilizados ou vários níveis de uso, e não há link consistente para relatórios etc.

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Data 360 | Organização⚡️ Os mapeamentos de origem para destino são documentados na tela de mapeamento de dados apenas os campos de origem de dados são mapeados para campos de objeto de modelo de dados de modo dinâmico durante a configuração na tela de mapeamento de dados no Data 360
Plataforma | Negócios⚡️ O que/como/por que das soluções é difícil de encontrar e pode estar indisponível para a maioria das equipes
Plataforma | Negócios⚡️ As pessoas têm dificuldade para entender as soluções e o sistema com o qual estão trabalhando
Plataforma | Negócios⚡️ Demora muito para fornecedores ou novos funcionários serem integrados
Plataforma | OrganizaçãoCódigo e personalizações declarativas não têm descrições, têm descrições difíceis de entender ou têm descrições que não parecem corresponder ao que a personalização está realmente fazendo