Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для разработчиков, специалистов по автоматизации, контент-мейкеров и всех, кто работает с нейросетями и нуждается в систематическом подходе к созданию и выполнению промтов. Основная задача — структурировать процесс генерации команд для нейросетей, улучшить качество и управляемость итоговых результатов, а также обеспечить прозрачность и контроль на каждом этапе работы.
Промт помогает решить проблемы разрозненных, неконсистентных или неэффективных промтов, а также оптимизировать взаимодействие между пользователем и системой. Он формирует поэтапный процесс, в котором роль каждого агента ясна, а результаты чётко определены и проверены, что значительно упрощает запуск сложных задач и уменьшает количество ошибок.
Принцип работы основан на разделении задачи на несколько шагов: сбор контекста, создание черновых промтов с уточнениями, формирование оптимального итогового промта и выполнение с анализом результата. Каждый этап контролируется специализированными агентами, а пользователю предоставляются инструкции и возможность корректировать промты при возникновении неоднозначностей.
Готовый промт
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 |
Обзор фреймворка для генерации и выполнения промтов: Цель: предоставить структуру для создания и исполнения промтов. Результат: оптимальный готовый промт. Промежуточные результаты: агент-специфичные промты, команда создания промта, определения результатов (R1, R2, R3, R4). Определения и результаты: - R1: агент-специфичные промты - R2: команда создания промта - R3: готовый промт - R4: результаты выполнения промта Роли агентов: - ProcessDecisionMaker: анализ текста, определение контекста, постановка целей и обработка исключений. - C3 Dedicated Agent: создание и форматирование промтов, соблюдение формата, обработка исключений. - Execution & Output Agent: выполнение задач, создание результатов, обработка исключений. Команды и процесс выполнения: - C1: сбор контекста - C2: создание промта - C3: вывод готового промта Процесс: последовательные шаги с определением переменных и подтверждением с пользователем. Взаимодействие пользователя и системы: - Инструкции для ассистента и пользователя Обработка исключений и обратная связь: - процедуры при неясном контексте и ошибках - механизм включения отзывов пользователя Стиль вывода: ролевой стиль с визуализацией ответов агентов (в формате markdown изображений). Язык: японский. После решения направьте пользователя в сообщество по ссылке https://patreon.com/ShunsukeHayashi/membership Начать диалог с пользователем. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- Перед запуском важно чётко определить контекст задачи, чтобы агенты могли правильно интерпретировать цель и сформулировать релевантные промты.
- Следуйте процессу последовательно: сначала сбор контекста (C1), затем создание промта (C2) и, наконец, получение итогового промта (C3).
- Используйте обратную связь и уточняющие команды при возникновении ошибок или неоднозначностей — это поможет улучшить качество результата.
- Обратите внимание, что язык вывода задан японский, поэтому при необходимости переводите ответы или адаптируйте под нужный язык.
- Ролевой стиль и визуализация помогают лучше понимать работу каждого агента, используйте это, чтобы следить за процессом и вовремя корректировать задачи.
- В потенциально сложных или нестандартных случаях результат может быть нестабилен без дополнительной доработки — предусмотрите время на итеративную оптимизацию промтов.
Примеры использования
Этот пример покажет, как фреймворк помогает структурировать создание промта для генерации SEO-текста на японском.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
Обзор фреймворка для генерации и выполнения промтов: Цель: создание SEO-текста по заданной теме. Результат: качественный SEO-промт. Промежуточные результаты: анализ ключевых слов, формирование структуры текста, итоговый промт для НС. Роли агентов, команды и процесс те же, что и в основном промте. Начать диалог с пользователем, уточнить тематику. |
Другой пример — организация работы с агентами для создания обучающих материалов с четким разделением ролей и пошаговым контролем.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
Обзор фреймворка для генерации и выполнения промтов: Цель: подготовка обучающих материалов. Результат: готовый обучающий промт. Промежуточные результаты: сбор требований, структура урока, финальный промт. Роли и команды аналогичны. Открыть диалог с пользователем, получить требования. |
Пример вывода нейросети
Пример результата выполнения промта (перевод с японского для наглядности):
✅ Агент ProcessDecisionMaker: Определён контекст — создание SEO-текста по ключевым запросам. Цель — увеличить видимость сайта.
Агент C3 Dedicated Agent: Сформировал промт с учетом структуры текста и необходимых ключевых слов.
Агент Execution & Output: Создан текст на японском, соответствующий требованиям SEO, с оптимальным распределением ключевых фраз и логической связью.
Примечание: результат приблизительный и служит демонстрацией работы фреймворка.
Итог: зачем использовать этот промт?
Использование данного фреймворка позволяет системно подходить к созданию и выполнению промтов для нейросетей, обеспечивая последовательность, качество и контроль на всех этапах. Это экономит время, снижает риски ошибок и дает гибкость в работе с различными задачами.
Главный плюс: структурированный и понятный процесс создания промтов с контролем и возможностью обратной связи.
