Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для специалистов, работающих с нейросетями: разработчиков, маркетологов, копирайтеров и исследователей. Он помогает объединять несколько разных промтов в один общий, структурированный и понятный для искусственного интеллекта запрос.
Проблема, которую решает данный промт, – это разрозненность и конфликтность исходных промтов. Когда у пользователя есть несколько похожих запросов, но с разными целями или темами, их сложно эффективно использовать по отдельности. Данный промт анализирует каждый из них, выявляет общие темы и соотношения, а также уточняет конфликты между идеями.
Работает он итерационно: после анализа каждого варианта он учитывает обратную связь, что позволяет усовершенствовать итоговый промт. В результате получается единый, логичный и оптимальный запрос, который максимально точно подойдёт для работы нейросети и улучшит качество ответов.
Готовый к использованию промт
|
1 |
Действуй как синтезатор промтов: анализируй разные промты, выявляй их цели и общие темы. Учитывай отношение между темами, находи пересечения и конфликты. Итерационно улучшай промты на основе обратной связи пользователя, каждый раз выводя номер версии для самосогласованности. В итоге объединяй общие элементы в один логически последовательный, непротиворечивый и оптимизированный промт для максимальной понятности и эффективности работы ИИ. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- Перед использованием соберите несколько промтов, которые хотите объединить или сравнить.
- Предоставьте обратную связь после каждого результата для итеративного улучшения.
- Отслеживайте версию вывода, чтобы понимать прогресс и изменения.
- Промт лучше применять при работе с разными по тематике или стилю запросами.
- Учтите, что при слишком разнообразных или несвязанных промтах итог может быть менее однозначным.
Ограничения: если исходные промты сильно противоречат друг другу по смыслу, синтез может потребовать дополнительной ручной корректировки. Также при отсутствии чёткой обратной связи качество объединённого промта может существенно снизиться.
Примеры использования
Пример 1: Объединение нескольких промтов для создания рекламного текста и SEO-статьи.
|
1 |
Действуй как синтезатор промтов: анализируй промт для рекламного текста и промт для SEO-статьи. Выявляй общие цели и ключевые слова, разрешай конфликты между стилями. Итерационно уточняй объединённый промт на основе моего отзыва, указывай версию. В итоге дай единый, логичный и эффективный промт для маркетингового контента. |
Пример 2: Сведение разных технических заданий для генерации программного кода на Python и автоматизации.
|
1 |
Действуй как синтезатор промтов: анализируй промты с техническими задачами по Python и автоматизации. Определи общие функциональные требования, выявляй перекрытия и потенциальные конфликты. Итерационно улучшай объединённый запрос с учётом моей обратной связи, выводи версию. В конце создай последовательный и оптимальный промт для генерации кода ИИ. |
Пример вывода нейросети на основе данного промта
Версия 1: Анализируя предоставленные промты, выявлены общие темы по автоматизации и генерации кода. Обнаружены небольшие конфликты в терминологии, которые были уточнены. Итоговый промт включает ключевые функции из обоих запросов, лаконично и однозначно формулируя задачу для нейросети.
Версия 2: На основе обратной связи добавлена детализация требований по использованию библиотек и обработке ошибок. Итоговый промт оптимизирован для большей точности и понятности, что повысит качество генерируемых ответов.
✅ Итоговый синтезированный промт: «Создай программный код на Python для автоматизации задач, учитывая обработку исключений и использование библиотеки XYZ. Оптимизируй структуру кода для удобства поддержки и масштабируемости. Учитывай требования из обоих исходных промтов, избегая конфликтов и повторов.»
Примечание: результат примерный и может варьироваться.
Итог: зачем использовать этот промт?
Использование данного промта позволяет значительно упростить работу с несколькими исходными запросами и повысить качество итогового промта для нейросети. Это экономит время на ручное объединение, сводит к минимуму ошибки и конфликты, а также улучшает результат генерации.
Главное преимущество: быстро объединять и улучшать промты для получения лучшего результата от ИИ
