Промт для создания майндмэпа по заданной теме, глубине и ветвлениям

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для тех, кто хочет быстро и структурировано представить информацию в виде майндмэпа — графа, где ключевые идеи связаны друг с другом иерархически. Он полезен для студентов, преподавателей, маркетологов, проектировщиков и всех, кому нужно систематизировать знания или проработать тему с несколькими уровнями детализации.

Промт помогает решить задачу структурирования большого массива информации, разбив её на уровни и ветви. Такой подход облегчает понимание, планирование и визуализацию материала.

Как это работает: вы задаёте тему, сколько уровней глубины нужно построить, и сколько ветвей будет на каждом уровне. Промт генерирует список слов и понятий, которые связаны между собой по заданным правилам, формируя логическую и связанную карту мыслей.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Перед использованием определитесь с темой, глубиной и количеством ветвей — эти параметры напрямую влияют на размер и сложность майндмэпа.

• Чем больше глубина и ветвей, тем сложнее и объемнее будет карта — учитывайте цели и ограничение по времени или размеру текста.
• Старайтесь выбирать тему, по которой доступны ассоциированные и связанные понятия, чтобы получить релевантный и связный майндмэп.
• Проверяйте результат на логичность: иногда автоматическая генерация может выдавать слова, не очень совпадающие с тематикой.
• Для лучшего результата можно дополнительно уточнять тему или подкорректировать количество ветвей на разных уровнях вручную.

Примеры использования

Первый пример поможет организовать идеи для подготовки доклада по экологии, разбивая тему на главные направления и подтемы.

Второй пример подойдет для генерации структуры книги или статьи о современном маркетинге с детальным разбором инструментов и стратегий.

Пример вывода нейросети

Рассмотрим пример вывода для темы «искусственный интеллект» с глубиной 2 и тремя ветвями:

✅ Пример вывода:
[Уровень 1]
искусственный интеллект — машинное обучение, нейронные сети, робототехника
[Уровень 2]
машинное обучение — классификация, регрессия, кластеризация
нейронные сети — перцептрон, свёрточные сети, рекуррентные сети
робототехника — автономные системы, датчики, актуаторы

Примечание: результат приблизительный и может отличаться.

Итог: зачем использовать этот промт?

Используя этот промт, вы экономите время на планирование и структурирование информации. Вы получаете готовую основу для дальнейшего развития идей, подготовки презентаций и системного анализа темы.

Главная выгода: быстрое создание логичной иерархической структуры для любой темы.