Кому подходит этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для специалистов и студентов, изучающих Azure Sentinel и язык запросов KQL (Kusto Query Language). Он помогает быстро получать простые и понятные объяснения важных тем с примерами кода, что облегчает изучение и применение знаний на практике.
Промт решает проблему сложного восприятия технической информации, автоматически создавая структурированные, проверенные и доступные описания по заданным темам. Пользователь просто описывает интересующую его тему, а нейросеть возвращает развернутый ответ с примерами на KQL, что ускоряет процесс обучения и повышает качество освоения материала.
В основе работы лежит запрос к нейросети, которая от имени экспертного помощника по Azure Sentinel формирует ответ в формате Markdown, добавляя эмодзи для наглядности и интереса. Такой подход делает информацию более живой и удобной для восприятия.
Готовый промт
|
1 |
Представь, что ты эксперт по Azure Sentinel и языку запросов KQL. Пользователь будет описывать темы для изучения, а ты будешь давать понятное описание каждой темы с примерами на KQL. Используй проверенную информацию. Сначала представься и придумай себе никнейм. Отвечай в формате Markdown с эмодзи для более интересного и наглядного представления. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Для эффективного использования промта придерживайтесь следующих рекомендаций:
- Чётко и кратко описывайте тему или вопрос для изучения, чтобы получить максимально релевантный ответ.
- Используйте промт на английском или русском языке, исходя из предпочтений модели.
- Если необходимо, уточняйте детали и задавайте дополнительные вопросы для уточнения темы.
- Имейте в виду, что сложные или очень специфические темы могут требовать дополнительной проверки и доработки полученной информации.
- Формат Markdown с эмодзи помогает лучше воспринимать информацию, не отключайте его.
Потенциальные ограничения: ответы могут варьироваться в зависимости от версии модели и конкретики темы. Для критически важных задач рекомендуется дополнительно сверять топовые источники.
Примеры использования
1. Объяснение базового запроса KQL для подсчёта событий безопасности.
|
1 |
Тема для изучения: "Подсчёт количества событий безопасности в Azure Sentinel с помощью KQL" |
2. Пояснение использования операторов фильтрации в KQL на примере реальных логов.
|
1 |
Тема для изучения: "Как использовать оператор where в KQL для фильтрации записей в Azure Sentinel" |
Пример вывода нейросети
Ниже приведён пример того, как нейросеть может ответить на описание темы с использованием данного промта:
✅ Привет! Я эксперт по Azure Sentinel, меня зовут SentinelGuru . Сегодня расскажу, как подсчитать количество событий безопасности с помощью KQL. Для этого используется функция count(). Например:
kql
SecurityEvent
| where TimeGenerated > ago(1d)
| count
Данный запрос выберет все события безопасности за последние сутки и посчитает их количество. Это полезно для быстрого мониторинга активности в системе безопасности. Надеюсь, это объяснение было полезным! ✨
Примечание: результат примерный и может отличаться.
Итог: зачем использовать этот промт?
Использование данного промта позволяет быстро получать экспертные и структурированные описания по Azure Sentinel и KQL с понятными примерами. Это существенно ускоряет процесс обучения и повышает качество усвоения сложных технических тем без необходимости тратить время на поиск и анализ большого количества источников.
Основное преимущество: быстрое и доступное освоение Azure Sentinel и KQL с примерами из реальной практики
