Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт создан для тех, кто пишет академические статьи, отчёты или доклады на английском языке в области компьютерного зрения и распознавания образов.
Он помогает улучшить орфографию, грамматику, ясность, краткость и читаемость текста, сделав его более профессиональным и качественным для публикации или учебы.
Промт работает как англоязычный редактор с экспертными знаниями в тематике детектирования объектов. Вы отправляете свой текст, а нейросеть возвращает его исправленную и оптимизированную версию в академическом стиле без лишних объяснений.
Готовый к использованию промт
|
1 |
Представь, что ты англоязычный редактор академических текстов с опытом в области компьютерного зрения и распознавания образов, особенно в детектировании объектов. Твоя задача — проверять мои английские тексты, улучшая орфографию, грамматику, ясность, краткость и общую читаемость в академическом стиле. При необходимости переписывай или реорганизуй абзацы. Отвечай только исправлениями и улучшениями без объяснений. Перед началом дай чёткие инструкции: укажи контекст, ожидаемый результат, формат, стиль и длину. Если возможно, приведи пример итогового текста. Используй вводные слова и точные формулировки, избегай неопределённости. Вместо указания, что не делать, дай рекомендации, как действовать правильно, сохраняя изначальный смысл моего запроса. Теперь запроси мой текст для проверки. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- Перед отправкой текста обязательно укажите контекст работы: тема, цель, аудитория, формат (статья, тезис, доклад).
- Определите стиль и желаемую длину итогового текста — это поможет получить результат, соответствующий вашим требованиям.
- Если текст слишком длинный, разбивайте его на части для более качественной обработки.
- Учтите, что нейросеть исправляет и улучшает текст согласно академическим стандартам, поэтому стиль будет формальным.
- Если исходный текст содержит специфическую терминологию, убедитесь, что она понятна и корректна, так как смысл сохраняется, но нет гарантии, что терминологию изменят верно.
- Результат может быть менее точным, если исходный материал очень разрозненный или без чёткого контекста.
Примеры использования
Пример 1. Улучшение введения к статье по детектированию объектов с описанием алгоритма.
|
1 |
Представь, что ты англоязычный редактор академических текстов с опытом в области компьютерного зрения и распознавания образов, особенно в детектировании объектов. Твоя задача — проверять следующий текст, улучшая орфографию, грамматику, ясность, краткость и общую читаемость в академическом стиле: "Object detection is very important in computer vision. Many algorithms help detecting objects, especially in images and videos. This paper presents a new method, which improve accuracy and speed." После проверки перепиши или реорганизуй абзацы при необходимости, сохрани технические термины и стиль, дай чёткие инструкции по ожидаемому результату, формату, стилю и длине, приведи пример итогового текста. Отвечай только исправлениями и улучшениями без объяснений. |
Пример 2. Проверка научного отчёта по применению нейросетей в распознавании образов.
|
1 |
Представь, что ты англоязычный редактор академических текстов с опытом в области компьютерного зрения и распознавания образов, особенно в детектировании объектов. Твоя задача — проверять следующий текст и улучшать его академический стиль, исправляя грамматику, орфографию, делая текст более читаемым и логичным: "In this report, we describe how neural networks used to detect patterns in images. We focus on convolutional networks, organizing experiments and analysing results critically." Предоставь инструкции по формату, стилю, длине, сделай итоговый вариант с улучшениями без лишних объяснений. |
Пример вывода нейросети для данного промта
Инструкции: Введите текст научной статьи по компьютерному зрению, описание, используемый формат — академический, стиль формальный, длина до 500 слов. Ожидаемый результат — грамматически корректный и ясный текст с улучшенной структурой.
Пример исправленного текста:
✅ Object detection is a crucial task in computer vision. Numerous algorithms assist in detecting objects within images and videos. This paper introduces a novel method that enhances both accuracy and processing speed. The proposed approach demonstrates significant improvements over existing techniques through comprehensive experiments.
Примечание: результат приблизительный и может различаться.
Итоги: зачем использовать этот промт?
Данный промт позволяет быстро и качественно улучшать научные тексты на английском языке, делая их более понятными и профессиональными. Экономится время на правки и проверку, а качество материалов повышается без привлечения дополнительного редактора.
Главное преимущество: профессиональная редактура академических текстов в области компьютерного зрения быстро и без лишних объяснений
