Промт для улучшения вопроса с ограничением по длине

Образование и обучение

Для кого этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для тех, кто хочет сделать исходный вопрос более чётким, понятным и структурированным, не меняя его смысл. Он помогает пользователям, работающим с нейросетями или текстовым контентом, оптимизировать вопросы, сохраняя при этом длину не более 2000 символов. Таким образом, промт решает проблему излишней сложности, несостоявшихся формулировок или избыточной информации в вопросах, облегчая их дальнейшую обработку.

Принцип работы прост: нейросеть получает исходный вопрос и преобразует его, делая его более качественным и упрощённым для понимания, не отвечая на сам вопрос. При этом соблюдается ограничение по числу символов, что важно при работе с системами, где есть лимит на длину входящих данных.

Готовый промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Для эффективного применения промта рекомендуется вводить четкий и конкретный исходный вопрос, чтобы нейросеть могла его качественно переработать.

  • Убедитесь, что вопрос не превышает максимально допустимый размер — 2000 символов.
  • Пишите вопрос максимально понятно, чтобы улучшение было действительно полезным.
  • Помните, что результатом будет улучшенный вопрос, а не ответ.
  • В редких случаях смысл может быть слегка изменён, поэтому всегда проверяйте итоговый текст.

Этот промт не подойдет для вопросов, которые требуют развернутого ответа или нескольких аспектов анализа.

Примеры использования

Пример 1: оптимизация вопроса для опроса клиентов

Пример 2: подготовка вопроса для учебного теста

Пример вывода нейросети на заданный промт

✅ Улучшенный вопрос: «Как вы оцениваете уровень обслуживания в нашем магазине? Какие предложения по его улучшению вы бы могли предложить?»

Примечание: результат приблизительный и может варьироваться.

Итог: зачем использовать этот промт?

Использование данного промта позволяет быстро и легко улучшать формулировки вопросов, делая их более понятными и ёмкими, что уменьшает ошибки при последующем анализе или обработке текста. Это экономит время и повышает качество работы с вопросами, особенно при интеграции с нейросетями.

Основное преимущество: быстрое улучшение вопросов с сохранением смысла и заданного объёма

gpt
Оцените автора
Добавить комментарий