🚀 āļĄāļŦāļēāļāļēāļžāļĒāđŒ AI 2024! āļĢāļ§āļĄ 100+ Prompts āđāļĨāļ° 50 AI Tools āļ„āļĢāļšāļ—āļļāļāļ”āđ‰āļēāļ™ ðŸĪ– āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ Beginner āļ–āļķāļ‡ Advanced āđƒāļ™ 7 āļ§āļąāļ™ āļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđ„āļ§āļ‚āļķāđ‰āļ™ 10 āđ€āļ—āđˆāļē

āļ—āđˆāļēāļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™AIāļˆāļēāļāļ„āđˆāļēāļĒāđ„āļŦāļ™āļāđ‡āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĢāļąāļš

āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
āļœāļđāđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™GPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
āļāļēāļĢāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļžāļĄāļĩ (GPT-4)āļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ”āļĩāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļŸāļĢāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩ
āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­Windows, Edgeāđ€āļ§āđ‡āļš, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ


āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ChatGPT https://chatgpt.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Gemini https://gemini.google.com/app
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ perplexity https://www.perplexity.ai/

āļŠāđˆāļ§āļ™āļ—āļĩāđˆ 1: Prompts 1-50

  1. āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ (15 prompts):
  2. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ 800 āļ„āļģāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ”āđ‡āļ™āļŠāļģāļ„āļąāļ 3 āļ‚āđ‰āļ­]
  3. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļĢāđˆāļēāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš e-book 10 āļšāļ—āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­]
  4. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ§āļīāļˆāļēāļĢāļ“āđŒāļ āļēāļžāļĒāļ™āļ•āļĢāđŒ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ āļēāļžāļĒāļ™āļ•āļĢāđŒ] āđ‚āļ”āļĒāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĨāđˆāļēāđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡ āđāļĨāļ°āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāļ–āđˆāļēāļĒāļ—āļģ
  5. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļļāļ”āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ 15 āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļ]
  6. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŠāļąāđ‰āļ™ 1,500 āļ„āļģāđƒāļ™āđāļ™āļ§ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡] āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļ˜āļĩāļĄāļŦāļĨāļąāļāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”]
  7. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļ—āļšāļĢāļĢāļ“āļēāļ˜āļīāļāļēāļĢ 600 āļ„āļģāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ”āđ‡āļ™āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™]
  8. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļˆāļ”āļŦāļĄāļēāļĒāļ–āļķāļ‡āļšāļĢāļĢāļ“āļēāļ˜āļīāļāļēāļĢāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļ›āļąāļāļŦāļēāđƒāļ™āļ—āđ‰āļ­āļ‡āļ–āļīāđˆāļ™]
  9. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļšāļĢāļŠāļąāļ§āļĢāđŒāđāļ™āļ°āļ™āļģ [āļŠāļ–āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ—āđˆāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĩāđˆāļĒāļ§]
  10. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ how-to āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļ—āļąāļāļĐāļ°āļŦāļĢāļ·āļ­āļ‡āļēāļ™āļ­āļ”āļīāđ€āļĢāļ]
  11. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļĄāļ—āļļāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđ„āļĄāđˆāđāļŠāļ§āļ‡āļŦāļēāļœāļĨāļāļģāđ„āļĢ]
  12. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ A] āđāļĨāļ° [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ B]
  13. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļˆāļ”āļŦāļĄāļēāļĒāļ‚āđˆāļēāļ§āļĢāļēāļĒāđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]
  14. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ™āļ°āļ™āļģ 10 āđ€āļ„āļĨāđ‡āļ”āļĨāļąāļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļ—āļąāļāļĐāļ°]
  15. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŦāļ™āđ‰āļē About Us āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]
  16. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ] āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 5 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē
  17. āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (10 prompts):
  18. āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ•āļĨāļēāļ” [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ 5 āļ›āļĩāļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē āđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ­āļ™āļēāļ„āļ•
  19. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ SWOT āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]
  20. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļšāļšāļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]
  21. āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ [āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”]
  22. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļđāđˆāđāļ‚āđˆāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ” [āļĢāļ°āļšāļļāļ•āļĨāļēāļ”]
  23. āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļ•āļĨāļēāļ”]
  24. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ”āļŠāļšāļ­āļĢāđŒāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ KPI āļ‚āļ­āļ‡ [āđāļœāļ™āļāļŦāļĢāļ·āļ­āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ]
  25. āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒ] āļ•āđˆāļ­ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆ]
  26. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļāļēāļĢāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡ A/B testing āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™]
  27. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē]
  28. āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ (15 prompts):
  29. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ [āļĢāļ°āļšāļļāļāļĨāļļāđˆāļĄ]
  30. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļ„āļĢāļīāļ›āļ•āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āđ‚āļ†āļĐāļ“āļē 60 āļ§āļīāļ™āļēāļ—āļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]
  31. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļ­āļĩāđ€āļĄāļĨāļĄāļēāļĢāđŒāđ€āļāđ‡āļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆ]
  32. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđ‚āļĄāļŠāļąāđˆāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ—āļĻāļāļēāļĨ [āļĢāļ°āļšāļļāđ€āļ—āļĻāļāļēāļĨ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļĢāļ°āļ•āļļāđ‰āļ™āļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒ
  33. āļžāļąāļ’āļ™āļēāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŠāļ•āļēāļĢāđŒāļ—āļ­āļąāļž] āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļĢāļ°āļšāļļāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]
  34. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ influencer marketing āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]
  35. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļšāļš guerrilla āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]
  36. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ āļąāļāļ”āļĩāļ•āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļĢāđ‰āļēāļ™āļ„āđ‰āļē]
  37. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĨāđ‡āļ­āļ]
  38. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ social media āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļ›āļąāļāļŦāļēāļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄ]
  39. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒāđāļšāļš cross-selling āđāļĨāļ° up-selling āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]
  40. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļšāļš account-based marketing āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— B2B]
āđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒAI (āļāļ”āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ)

āļœāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ„āļ›āđ€āļˆāļ­āļ„āļĨāļīāļ›āļ™āļĩāđ‰ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļļāļ‡āđ‚āļ‰āļĨāļ āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ CDC ActionZone āļāđ‡āđ€āļĨāļĒāđ€āļ­āļēāđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ™āļīāļ”āđ†āļŦāļ™āđˆāļ­āļĒāđ† āđƒāļŦāđ‰āļ—āļģāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒ āļāļąāļšāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™


1.āđ€āļ›āļīāļ”āļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ” Binaryoption (āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāđ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļīāļ”āļ”āļđāļŠāļąāļāļāļēāļ“ TF 1H āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ”Forex (āđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļāļąāļšāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ™āļĩāđ‰) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ

2.āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆ https://www.tradingview.com/ āđāļĨāđ‰āļ§āđ€āļ­āļēCodeāļ—āļĩāđˆāļœāļĄāđāļˆāļ āļāđ‡āļ­āļ›āļ§āļēāļ‡āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// ÂĐ piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"

//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables

xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')

xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')

plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)

//****************************************************************************//
//Calculate Indicators

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting

xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)


FastMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd1)


SlowMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd2)

Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA

//****************************************************************************//
// Define Color Zones

Green = Bull and xPrice > FastMA // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA //Pre Buy 1

Red = Bear and xPrice < FastMA // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA // Pre Sell 1

//****************************************************************************//
// Display color on chart


bColor = Green ? color.green :
Blue ? color.blue :
LBlue ? color.aqua :
Red ? color.red :
Orange ? color.orange :
Yellow ? color.yellow :
color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)

//****************************************************************************//
// Display MA lines

FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)

//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover)
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black

//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart

plotshape(plotSigsw ? buy : na,
style=shape.labelup,
title='Buy Signal',
location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0),
text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na,
style=shape.labeldown,
title='Sell Signal',
location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0),
text="SELL")

// Display Buy/Sell Ribbon


plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.top,
color=bColor_BullBear)

plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.bottom,
color=bColor_BullBear)


//****************************************************************************//
// Label

labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black :
sell ? color.white :
close > close[1] ? color.green :
color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'


l1 = label.new(bar_index, na,
text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n',
color=labelbgcolor,
textcolor=labeltcolor,
yloc=labelyloc,
style=labelstyle)

label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)

// Momentum Signal using StochRSI

// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!

// fixed inputs //

smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70

// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!!

// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)

// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// storsiBuySig = if bullish
// if (d < OSlevel and crossover(k,d))
// 3
// else if crossover(k,OSlevel)
// 2
// else if d > OSlevel and crossover(k,d)
// 1
// else
// 0
// else
// 0

crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0

crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ?
1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ?
2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0

plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na,
'Buy more signals', style=shape.triangleup,
location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
'Sell more signals', style=shape.triangledown,
location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))


//****************************************************************************//
// Alert conditions

alertcondition(buy,
title='*Buy Alert',
message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(sell,
title='*Sell Alert',
message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(bullish,
title='is Bullish')

alertcondition(bearish,
title='is Bearish')

alertcondition(Green,
title='is Green')

alertcondition(Blue,
title='is Blue (Strong Rally)')

alertcondition(LBlue,
title='is Light Blue (Rally)')

alertcondition(Red,
title='is Red')

alertcondition(Orange,
title='is Orange (Strong Dip)')

alertcondition(Yellow,
title='is Yellow (Dip)')


//****************************************************************************//

// Entry and Exit Strategy
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell)
strategy.close("Buy")

  1. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ retargeting āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļĢāđ‰āļēāļ™āļ„āđ‰āļēāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ]
  2. āļžāļąāļ’āļ™āļēāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļšāļšāļ›āļēāļāļ•āđˆāļ­āļ›āļēāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]
  3. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AR āļŦāļĢāļ·āļ­ VR āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]
  4. āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ (10 prompts):
  5. āļĢāļ°āļ”āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĄāļđāļĨāļ„āđˆāļē
  6. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļŦāļĄāđˆ]
  7. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļē [āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļąāļāļŦāļē] āđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™
  8. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆ] āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ” [āļĢāļ°āļšāļļāļ•āļĨāļēāļ”]
  9. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āļāđˆāļ­āļ™āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļˆāļĢāļīāļ‡
  10. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ•āļēāļĄāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]
  11. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļœāļąāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ (user flow) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ]
  12. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļšāļĢāļĢāļˆāļļāļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļīāļ•āļĢāļāļąāļšāļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]
  13. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ A/B testing āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]
  14. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļšāļš agile āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]

āļ•āđˆāļ­āđ„āļ›āļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™ prompts āļ—āļĩāđˆ 51-150:

  1. āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē (15 prompts):
  2. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™ 5 āļ§āļąāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­ [āļĢāļ°āļšāļļāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­] āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļš [āļĢāļ°āļšāļļāļĢāļ°āļ”āļąāļš]
  3. āļžāļąāļ’āļ™āļēāļŠāļļāļ”āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ™āļąāļāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™ [āļ§āļīāļŠāļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­]
  4. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļšāļš hands-on āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāļ­āļ™ [āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļŦāļĢāļ·āļ­āļ—āļąāļāļĐāļ°]
  5. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļđāđˆāļĄāļ·āļ­āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ•āļ™āđ€āļ­āļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļēāļĢāļŠāļ­āļš]
  6. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāļšāļđāļĢāļ“āļēāļāļēāļĢāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ [āļ§āļīāļŠāļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­]
  7. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļ§āļīāļŠāļē [āļĢāļ°āļšāļļāļ§āļīāļŠāļē]
  8. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđƒāļ™ [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™]
  9. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ„āļīāļ”āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđƒāļ™āļ§āļīāļŠāļē [āļĢāļ°āļšāļļāļ§āļīāļŠāļē]
  10. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ™āļ­āļāļŦāđ‰āļ­āļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āļ§āļīāļŠāļē]
  11. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāļĢāļ§āļĄāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļšāļšāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļēāļ™ (PBL) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­]
  12. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļšāļšāļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­āđƒāļ™āļ§āļīāļŠāļē [āļĢāļ°āļšāļļāļ§āļīāļŠāļē]
  13. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āđ€āļāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāļ­āļ™ [āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļŦāļĢāļ·āļ­āļ—āļąāļāļĐāļ°]
  14. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāļšāļđāļĢāļ“āļēāļāļēāļĢāļŦāļĨāļēāļĒāļ§āļīāļŠāļēāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļąāļ™āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­ [āļĢāļ°āļšāļļāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­]
  15. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāđāļšāļš formative assessment āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļ§āļīāļŠāļē]
  16. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒāđƒāļ™ [āļ§āļīāļŠāļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­]
  17. āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļē (10 prompts):
  18. āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŠāļēāđ€āļŦāļ•āļļāļ‚āļ­āļ‡ [āļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļĢāļ°āļšāļļ] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āđāļāđ‰āđ„āļ‚ 3 āļ§āļīāļ˜āļĩ
  19. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļœāļąāļ‡āļāđ‰āļēāļ‡āļ›āļĨāļē (Fishbone Diagram) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŠāļēāđ€āļŦāļ•āļļāļ‚āļ­āļ‡ [āļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļĢāļ°āļšāļļ]
  20. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāđāļšāļš PDCA āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ›āļąāļāļŦāļē]
  21. āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ 5 Whys āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŠāļēāđ€āļŦāļ•āļļāļ—āļĩāđˆāđāļ—āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡āļ‚āļ­āļ‡ [āļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļĢāļ°āļšāļļ]
  22. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒ]
  23. āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ Six Thinking Hats āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļē [āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļąāļāļŦāļē]
  24. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļ„āļīāļ”āđāļšāļš Lateral Thinking āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒ]
  25. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ āļđāļĄāļī Pareto āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āļĨāļģāļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāļ‚āļ­āļ‡āļ›āļąāļāļŦāļēāđƒāļ™ [āļŦāļ™āđˆāļ§āļĒāļ‡āļēāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢ]
  26. āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ SCAMPER āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ§āļīāļ˜āļĩāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāđƒāļŦāļĄāđˆāđ† āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļĢāļ°āļšāļļ]
  27. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāđāļšāļš Kaizen āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ [āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļĢāļ°āļšāļš]
  28. āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒ (10 prompts):
  29. āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ SCAMPER āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļžāļąāļ’āļ™āļēāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ­āļĒāļđāđˆ
  30. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ mind map āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļ”āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āļ›āļąāļāļŦāļē]
  31. āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ Random Word āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāđƒāļŦāļĄāđˆāđ† āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]
  32. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļē [āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļąāļāļŦāļēāļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄ]
  33. āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ Reverse Brainstorming āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŦāļēāļ§āļīāļ˜āļĩāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļē [āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļąāļāļŦāļē]
  34. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĢāļēāļ§āđāļ™āļ§ sci-fi āļ—āļĩāđˆāļˆāļīāļ™āļ•āļ™āļēāļāļēāļĢāļ–āļķāļ‡āđ‚āļĨāļāđƒāļ™āļ­āļĩāļ 100 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē
  35. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāļĢāļ§āļĄāļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļīāđˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡ A] āđāļĨāļ° [āļŠāļīāđˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡ B]
  36. āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ Analogies āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŦāļēāļ§āļīāļ˜āļĩāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļē [āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļąāļāļŦāļē] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļš [āļĢāļ°āļšāļšāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāđƒāļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļŠāļēāļ•āļī]
  37. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļžāļđāļ”āļŦāļĢāļ·āļ­āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđƒāļ”āđ† āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]
  38. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđƒāļ™āļāļąāļ™āļ—āļĩāđˆāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāđāļĨāļ°āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļ 3 āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĢ
  39. āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ (10 prompts):
  40. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ (Project Plan) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļĢāļ°āļšāļļāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡ timeline āđāļĨāļ° milestones
  41. āļžāļąāļ’āļ™āļē Work Breakdown Structure (WBS) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļ‡āļēāļ™]
  42. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Gantt Chart āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ‡āļēāļ™
  43. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ
  44. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āļ—āļĩāđˆāļĢāļ°āļšāļļāļœāļđāđ‰āļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āđ„āļ”āđ‰āļŠāđˆāļ§āļ™āđ€āļŠāļĩāļĒāđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢ
  45. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļŠāļĢāļĢāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢāđāļĨāļ°āļ‡āļšāļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“
  46. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Stakeholder Analysis āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļœāļđāđ‰āļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āđ„āļ”āđ‰āļŠāđˆāļ§āļ™āđ€āļŠāļĩāļĒāđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ
  47. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļ™āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļš
  48. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Change Management Plan āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģ [āļĢāļ°āļšāļšāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāđƒāļŦāļĄāđˆ] āļĄāļēāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ
  49. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļīāļ”āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ (Project Closure Plan) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļŠāđˆāļ‡āļĄāļ­āļšāđāļĨāļ°āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļš
  50. āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ (10 prompts):
  51. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ•āļ™āđ€āļ­āļ‡ 30 āļ§āļąāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ° [āļĢāļ°āļšāļļāļ—āļąāļāļĐāļ°]
  52. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ§āļĨāļēāđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™
  53. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļēāļĒāđāļĨāļ°āđ‚āļ āļŠāļ™āļēāļāļēāļĢ 90 āļ§āļąāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļž
  54. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ—āļąāļāļĐāļ°āđƒāļŦāļĄāđˆ [āļĢāļ°āļšāļļāļ—āļąāļāļĐāļ°] āļ āļēāļĒāđƒāļ™ 60 āļ§āļąāļ™
  55. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ„āļĢāļĩāļĒāļ”āđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļĄāļ”āļļāļĨāđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•
  56. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļ”āđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨāđƒāļ™ 1 āļ›āļĩ
  57. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļđāļ”āđƒāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļ˜āļēāļĢāļ“āļ°
  58. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ™āļīāļŠāļąāļĒāļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ•āļĨāļ­āļ”āļŠāļĩāļ§āļīāļ•
  59. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļē
  60. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļ—āļēāļ‡āļ§āļīāļŠāļēāļŠāļĩāļž
  61. āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” (15 prompts):
  62. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ‡āđˆāļēāļĒ]
  63. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ pseudocode āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļē [āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļąāļāļŦāļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄ]
  64. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļĢāļ°āļšāļšāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™]
  65. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ HTML āđāļĨāļ° CSS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ§āđ‡āļš [āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™]
  66. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ flowchart āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢ [āļĢāļ°āļšāļļāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļĢāļ°āļšāļš]
  67. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡ SQL āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļāļēāļĢāļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ]
  68. āļ­āļ­āļāđāļšāļš RESTful API āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļĢāļ°āļšāļšāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™]
  69. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” JavaScript āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļšāļ™āđ€āļ§āđ‡āļš]
  70. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ wireframe āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ]
  71. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī (Unit Test) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āđ‚āļĄāļ”āļđāļĨ]
  72. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļĢāļ°āļšāļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ]
  73. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ•āđˆāļ­āđāļĨāļ°āļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļ API
  74. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāđāļĨāļ° QA āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™]
  75. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (Data Structure) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ›āļąāļāļŦāļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļĢāļ°āļšāļš]
  76. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ [āđ„āļĨāļšāļĢāļēāļĢāļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ]
  77. āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ (15 prompts):
  78. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļ•āļēāļĢāđŒāļ—āļ­āļąāļž] āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļĢāļ°āļšāļļāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]
  79. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ• 5 āļ›āļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]
  80. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļŦāļ™āđˆāļ§āļĒāļ‡āļēāļ™] āļ—āļĩāđˆāļāļģāļĨāļąāļ‡āļ‚āļĒāļēāļĒāļ•āļąāļ§
  81. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]
  82. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ­āļļāļ›āļ—āļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]
  83. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļ‡āļšāļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļœāļ™āļ]
  84. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļ§āļąāļ”āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™ (KPIs) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđāļœāļ™āļāļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]
  85. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]
  86. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđ„āļ›āļŠāļđāđˆāļ•āļĨāļēāļ”āļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]
  87. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ āļēāļ§āļ°āļœāļđāđ‰āļ™āļģāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]
  88. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđāļœāļ™āļāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢ]
  89. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]
  90. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰ (Knowledge Management) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļœāļ™āļ]
  91. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģ [āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŦāļĢāļ·āļ­āļĢāļ°āļšāļšāđƒāļŦāļĄāđˆ] āļĄāļēāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ
  92. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒ
  93. āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒ (15 prompts):
  94. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāļ„āļģāļ™āļķāļ‡āļ–āļķāļ‡ [āļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āđ€āļ‰āļžāļēāļ°]
  95. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ‹āđ‡āļ›āļ•āđŒāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļĢāļˆāļļāļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]
  96. āļ­āļ­āļāđāļšāļš infographic āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļ–āļīāļ•āļī]
  97. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļĢāđˆāļēāļ‡āļŠāļ•āļ­āļĢāļĩāđˆāļšāļ­āļĢāđŒāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]
  98. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ›āļāļ™āļīāļ•āļĒāļŠāļēāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ™āļīāļ•āļĒāļŠāļēāļĢāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡] āļ‰āļšāļąāļšāļ—āļĩāđˆāđ€āļ™āđ‰āļ™ [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āļ˜āļĩāļĄ]
  99. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ‹āđ‡āļ›āļ•āđŒāļāļēāļĢāļ•āļāđāļ•āđˆāļ‡āļ āļēāļĒāđƒāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āļ­āļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļēāļ„āļēāļĢ]
  100. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŠāļļāļ”āđ„āļ­āļ„āļ­āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™]
  101. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļĢāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]
  102. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļŠāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ‡āļēāļ™āļ­āļĩāđ€āļ§āļ™āļ•āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ]
  103. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ‹āđ‡āļ›āļ•āđŒāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđāļ•āđˆāļ‡āļāļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ āļēāļžāļĒāļ™āļ•āļĢāđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļĨāļ°āļ„āļĢāđ€āļ§āļ—āļĩāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡]
  104. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļ›āļāļŦāļ™āļąāļ‡āļŠāļ·āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļ§āļ™āļīāļĒāļēāļĒāđāļ™āļ§ [āļĢāļ°āļšāļļāđāļ™āļ§āļŦāļ™āļąāļ‡āļŠāļ·āļ­]
  105. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļĢāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš UI/UX āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™ [āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđāļ­āļ›]
  106. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļœāļ™āļœāļąāļ‡āļŠāļ§āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āļ­āļ‡āļŠāļ§āļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļĩāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ§]
  107. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ‹āđ‡āļ›āļ•āđŒāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļīāļ•āļĢāļāļąāļšāļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]
  108. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŠāļļāļ”āļ•āļąāļ§āļ­āļąāļāļĐāļĢ (typeface) āļ—āļĩāđˆāļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļķāļ‡ [āļ­āļēāļĢāļĄāļ“āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”]
  109. āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ (15 prompts):
  110. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļ–āļĨāļ‡āļāļēāļĢāļ“āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļ”āđ‡āļ™āļŠāļģāļ„āļąāļ]
  111. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļŦāļĄāđˆ]
  112. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ§āļīāļāļĪāļ•āļāļēāļĢāļ“āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ­āļēāļˆāđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™]
  113. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļļāļ™āļ—āļĢāļžāļˆāļ™āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļŠāļģāļ„āļąāļ] āđƒāļ™āđ‚āļ­āļāļēāļŠ [āļ‡āļēāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒ]
  114. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ āļēāļĒāđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄ [āļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāđƒāļŦāļĄāđˆ]
  115. āļžāļąāļ’āļ™āļēāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ]
  116. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™ (Op-Ed) āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ”āđ‡āļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļŠāļēāļ˜āļēāļĢāļ“āļ°]
  117. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ‡āļēāļ™āđāļ–āļĨāļ‡āļ‚āđˆāļēāļ§āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§āļŠāļģāļ„āļąāļ]
  118. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļāļąāļšāļŠāļļāļĄāļŠāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]
  119. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļˆāļ”āļŦāļĄāļēāļĒāļ‚āđˆāļēāļ§āļ āļēāļĒāđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢ [āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ]
  120. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĢāļ“āļĢāļ‡āļ„āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āļĢāļ°āļŦāļ™āļąāļāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļ›āļąāļāļŦāļēāļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄ]
  121. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļˆāļ”āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĨāļąāļāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ]
  122. āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āđāļ™āļ°āļ™āļģ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]
  123. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļāļąāļšāļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ§āļĨāļŠāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]
  124. āļžāļąāļ’āļ™āļēāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļžāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]
  125. āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļē (15 prompts):
  126. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļāļēāļĢāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢ]
  127. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļ•āļĨāļēāļ”āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļŦāļĄāđˆ]
  128. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ›āļĢāđ‚āļ•āļ„āļ­āļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āļ›āļĢāļēāļāļāļāļēāļĢāļ“āđŒ]
  129. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļšāļšāļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™]
  130. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ [āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŦāļĢāļ·āļ­āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄ]
  131. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒ]
  132. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļšāļš longitudinal āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄ [āļ›āļĢāļēāļāļāļāļēāļĢāļ“āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡]
  133. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļŦāļĢāļ·āļ­āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ]
  134. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļēāļĢāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡]
  135. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļāļēāļĢāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĻāļķāļāļĐāļē [āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļ›āļĢāļēāļāļāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļēāļ‡āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ]
  136. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢ]
  137. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ]
  138. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļĢāļ“āļĩ (case study) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ [āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļ›āļĢāļēāļāļāļāļēāļĢāļ“āđŒ]
  139. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĻāļķāļāļĐāļē [āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļĄāļļāļĄāļĄāļ­āļ‡]
  140. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļĢāļ°āļšāļšāļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ]
  141. āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™āđāļĨāļ°āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄ (15 prompts):
  142. āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ”āļāļēāļĢāļ›āļĨāđˆāļ­āļĒāļāđŠāļēāļ‹āđ€āļĢāļ·āļ­āļ™āļāļĢāļ°āļˆāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]
  143. āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļĢāļĩāđ„āļ‹āđ€āļ„āļīāļĨāđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļļāļĄāļŠāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]
  144. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ­āļ™āļļāļĢāļąāļāļĐāđŒāļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ­āļēāļ„āļēāļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™]
  145. āļžāļąāļ’āļ™āļēāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļˆāļąāļ”āļˆāđ‰āļēāļ‡āļ—āļĩāđˆāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]

AI Master Class

(āđƒāļŠāđ‰AIāļŠāđˆāļ§āļĒāļ—āļģāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž)

āļ‚āļ­āļ‚āļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ—āļĩāđˆāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆ

āđ€āļĢāļēāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļ—āļĩāđˆ AI āļāļģāļĨāļąāļ‡āļˆāļ°āļĄāļēāļžāļĨāļīāļāđ‚āļĨāļāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš

✅ āļœāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢ āđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāļ™āļģ AI āļĄāļēāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļœāļĨāļāļģāđ„āļĢ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒ
✅ āļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļąāļžāļŠāļāļīāļĨāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļāļēāļĢāļ‡āļēāļ™
✅ āļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āđƒāļˆāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AI āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™
✅ āļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

✅ āļ›āļđāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ AI āđāļĨāļ° ChatGPT āļˆāļēāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļˆāļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™
✅ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢ Prompt āđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ•āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ
✅ āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”, Content Creation, SEO
✅ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ DALL-E
✅ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™
✅ AI āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļŠāļĩāļ§āļīāļ”āđāļĨāļ°āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™

āđāļĨāļ°āļĒāļąāļ‡āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ

✅ āđƒāļŠāđ‰ Gemini āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™
📝 Workshop āđ€āļžāļˆāļŠāļ­āļ™āļžāļīāđ€āļĻāļĐāļ„āļ“āļīāļ•āļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
💎 workshop āđ€āļžāļˆ āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļ­āļ™āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
📝 āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰ ChatGPT āļŠāļ­āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ HTML CSS āļŠāļ­āļ™āļ”āļĩāđ„āļĄāđˆāļžāļ­āļŠāļĢāļļāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ”āđ‰āļ§āļĒ
🚀 āļŠāļ­āļ™āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ§āļ›āđƒāļ™5āļ™āļēāļ—āļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ ChatGPT āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™Codeāđ€āļ­āļ‡āđāļĄāđ‰āđāļ•āđˆāļ•āļąāļ§āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§
ðŸŽĨ AI āļŠāļĢāļļāļ›āļ„āļĨāļīāļ› youtube
ðŸ’Ą āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļ­āļ­āļāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āļ§āļĩāļ”āļĩāđ‚āļ­
🗚ïļ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Mind Mapping āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
🔍 āđƒāļŠāđ‰ Chat GPT āļŠāđˆāļ§āļĒāļŦāļēāļĢāļđāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
📚 āļĨāđ‰āļģāļˆāļąāļ” āđƒāļŦāđ‰ AI āđāļ•āđˆāļ‡āļ™āļīāļ—āļēāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš āļ„āļ­āļĄāđ‚āļš ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌ïļ āļ—āļģāļĢāļđāļ›āļŠāļĄāļļāļ”āļĢāļ°āļšāļēāļĒāļŠāļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ Midjourney
📈 āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ SEO āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄ
📊 50 marketing Prompt
🖞ïļ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļŸāļĢāļĩāđ†āļœāđˆāļēāļ™ ChatGPT
ðŸ–Ĩïļ āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡slide āđāļšāļš powerpoint
📚 āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļĨāļīāļ› Youtube āđ€āļžāļīāđˆāļĄ SEO

āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ•āļąāļ™

āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļĢāļēāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ› tiktok āļĒāļ­āļ”āļ§āļīāļ§āļžāļļāđˆāļ‡āđ† āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĒāļīāļ‡Ads

FAQ

āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ™āļĩāđ‰āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡ 3,990 āļšāļēāļ— āļāđˆāļ­āļ™āļ›āļĢāļąāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļēāļ„āļēāđ€āļ•āđ‡āļĄ 8,990 āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•

āđƒāļŠāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™

āļ­āļĩāđ€āļĄāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļĄāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ™āļ­āļ·āđˆāļ™āđ€āļŦāđ‡āļ™ āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ–āļđāļāļ—āļģāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŦāļĄāļēāļĒ *