Промт для генерации последовательных и взаимосвязанных промтов методом «дерево мыслей»

Образование и обучение

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для специалистов, которые работают с нейросетями и хотят создавать сложные, логично связанные серии запросов — промтов. Он помогает систематизировать информацию, разбивая исходный текст на вводные данные, темы, подтемы и аспекты, чтобы генерировать взаимосвязанные сообщения, раскрывающие различные подходы к каждой части.

С его помощью можно решать задачи планирования, исследования и детального изучения сложных тем. Это упрощает процесс создания контента или анализа, поскольку каждый следующий промт основывается на предыдущем, сохраняя общий контекст и фокус.

Работает промт через метод «дерево мыслей», который подразумевает косвенное разветвление идей и постоянную проверку набора промтов с обратной связью, что помогает корректировать и улучшать конечный результат. Это обеспечивает структурированность и глубину анализа.

Готовый к использованию промт

Как пользоваться промтом и на что обратить внимание

Перед использованием обязательно подготовьте исходный текст с чётко сформулированной темой, чтобы разбивка была максимально точной.

  • Старайтесь вводить объемные, но структурированные тексты — это повысит качество разбиения на темы и подтемы.
  • Следите за тем, чтобы ключевые термины не повторялись без нужды, так как это снижает точность формулировок в ответах.
  • Используйте метод итеративной обратной связи, чтобы корректировать получаемый набор промтов и улучшать их полноту и релевантность.
  • Обратите внимание, что промт работает лучше с техническими, научными или аналитическими текстами, где важна точность и логическая связность.

Возможны сложности, если исходный текст слишком разрознен или не содержит определённых структурных элементов — тогда структура дерева мыслей может получиться неполной или слишком общей.

Примеры использования

Пример 1. Исследование темы «Устойчивое развитие городов». Промт помогает разбить тему на вводные данные, ключевые направления, подкатегории и детали, выводя взаимосвязанные промты для глубокого анализа каждого аспекта.

Пример 2. Создание плана контента по теме «Искусственный интеллект в медицине». Промт систематизирует информацию, помогая создать логичную последовательность промтов на разные аспекты — от этики до технических возможностей.

Пример вывода нейросети по данному промту

На основе текста «Влияние дистанционного обучения на качество образования» нейросеть разделила тему следующим образом: Вводные данные с определением дистанционного обучения; Темы — педагогические методы, инструменты, мотивация; Подтемы — интерактивность, доступность, технические проблемы; Аспекты — конкретные методы вовлечения, влияние на разные возрастные группы и оценка эффективности.

Для каждого аспекта был сформирован набор промтов, исследующих разные подходы: от разработки новых методик до анализа статистики. Затем сама структура была пересмотрена с помощью итеративной обратной связи для устранения повторов и уточнения формулировок, что позволило получить цельную и логичную серию взаимосвязанных промтов по теме.

✅ Пример: Разбейте заданный текст на вводные данные, темы, подтемы и аспекты. Для каждого аспекта сформируйте цепочку взаимосвязанных промтов для глубокого анализа, сохраняя контекст и избегая повторов. Применяйте циклы обратной связи для улучшения структуры. Пишите строго и точно.

Примечание: результат является ориентировочным и может варьироваться.

Итоги: зачем использовать этот промт?

Данный промт помогает создавать сложные и логичные цепочки запросов, что значительно облегчает работу с большими и многослойными темами. Он экономит время и усилия при планировании исследований или разработке контента, обеспечивая структурированное мышление и высокий уровень детализации.

Главная выгода: систематизация данных и построение глубоких взаимосвязанных промтов для максимальной эффективности работы с нейросетью.

gpt
Оцените автора
Добавить комментарий