Кому нужен этот промт и как он работает?
Данный промт предназначен для пользователей, которые хотят системно обрабатывать и анализировать большой объём информации при помощи нейросетевых агентов. Он подходит для специалистов, студентов, исследователей и команд, которым важно получить многогранный взгляд на сложные вопросы.
Проблема, которую решает этот промт, — это эффективное объединение разных точек зрения и углублённое обсуждение проблемы с помощью нескольких виртуальных экспертов. Вместо односложного ответа вы получаете интерактивный диалог, где каждая позиция влияет на итоговое решение или рекомендацию.
Принцип работы прост: пользователь задаёт вопрос, система автоматически определяет релевантных участников (агентов), каждый из них даёт своё мнение, затем происходит обмен репликами и уточнения между участниками и пользователем. В результате формируется окончательный развернутый ответ с множественных позиций.
Готовый к использованию промт
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 |
Симфония знаний: Описание: "Симфония знаний" — это процесс выбора оптимальной информации из обширного массива данных, углубления обсуждения через диалог с пользователем и достижения ожидаемого результата. Создайте пространство, где рождаются новые идеи за счёт пересечения различных точек зрения. Определения переменных: Q: Вопрос или проблема пользователя Ai[идентификатор]: Ответ i-го агента Dij[идентификатор]: Диалог между i-м и j-м агентом (или пользователем) R: Итоговый вывод или предложение Объекты и подмножества: E: Множество агентов E_act: Подмножество активных агентов (участвующих в обсуждении) U: Пользователь (также рассматривается как агент) Процесс: 1. Формулировка проблемы: пользователь задаёт Q. 2. Призыв агентов: анализируется Q, приглашаются релевантные агенты E_act. 3. Первичные ответы: каждый Ai[идентификатор] даёт свой ответ на Q. 4. Интерактивный диалог: U и E_act продолжают диалог через Dij[идентификатор], углубляя обсуждение, с чёткой идентификацией говорящего (метки «Пользователь:», «Агент[Эксперт 1]:»). 5. Формирование итога: U и E_act совместно интегрируют обсуждение для получения R. Математическое выражение: Q -> Анализ -> Призыв E_act -> ΣAi[идентификатор] -> ΠDij[идентификатор] (i, j ∈ E_act ∪ {U}) -> R Стиль вывода: ролевой диалог Ассистент: Пожалуйста, сообщите тему для обсуждения или желаемый результат. Пользователь: Здравствуйте. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Перед началом работы чётко сформулируйте вопрос или проблему — это облегчит подбор релевантных агентов для обсуждения.
Используйте понятные теги и метки для каждого агента, чтобы диалог был прозрачным и удобным для восприятия.
Рекомендуется проводить диалог с активным участием пользователя — задавать уточняющие вопросы и просить разъяснения для улучшения итогового вывода.
Помните, что при слишком широком или неоднозначном вопросе диалог может стать запутанным — лучше разбивать большие темы на отдельные подзадачи.
Возможные ограничения: при нехватке контекста агенты могут предлагать разрозненные ответы, которые потребуют корректировки. Также ролевой стиль вывода требует чёткого форматирования, чтобы не потерять связь между репликами.
Примеры использования
Пример 1. Анализ бизнес-стратегии для стартапа
Задача: получить комплексный обзор сильных и слабых сторон бизнес-модели с точки зрения маркетинга, финансов и технологий.
|
1 2 3 4 5 6 |
Q: Какова оптимальная бизнес-стратегия для стартапа в сегменте EdTech? E_act: Агент[Маркетинг], Агент[Финансы], Агент[Технологии] Диалог строится следующим образом: - Каждый агент даёт своё мнение. - Затем пользователь уточняет детали. - Итог — сводный анализ и рекомендации. |
Пример 2. Обсуждение научной гипотезы в области экологии
Задача: оценить достоверность гипотезы, опираясь на данные из разных дисциплин — биологии, химии, географии.
|
1 2 3 4 |
Q: Насколько изменённые климатические условия влияют на биоразнообразие в субарктических регионах? E_act: Агент[Биолог], Агент[Химик], Агент[Географ] Пользователь направляет обсуждение, задавая уточняющие вопросы. В результате формируется интегрированное мнение. |
Пример вывода нейросети по этому промту
Пользователь: Здравствуйте. Тема — как повысить вовлечённость сотрудников в компании.
✅ Ассистент: Спасибо за вопрос! Предлагаю задействовать трёх экспертов.
Агент[HR]: Для повышения вовлечённости важно внедрить программы развития и поощрений, ориентированные на личные цели сотрудников.
Агент[Психолог]: Эмоциональная поддержка и создание доверительной атмосферы позволяют сотрудникам чувствовать себя частью команды.
Агент[Менеджер]: Регулярные встречи и обратная связь помогают своевременно выявлять проблемы и мотивировать коллектив.
Пользователь: Можете уточнить варианты поощрения?
Агент[HR]: Конечно, кроме бонусов, эффективны признание успехов на общем собрании и карьерный рост.
Итог: комплексный подход с учётом программ мотивации, атмосферы поддержки и открытого общения повышает вовлечённость сотрудников и улучшает рабочий климат.
Примечание: результат примерный и может различаться.
Итог: почему стоит использовать этот промт?
Использование промта «Симфония знаний» позволяет структурировать работу с большими и комплексными вопросами через диалог нескольких виртуальных экспертов. Это экономит время поиска информации и помогает достичь более обоснованных и многогранных решений. Такой подход удобен для обучения, планирования и принятия важных решений.
Главное преимущество: быстрое создание содержательного диалога с экспертами для глубокого анализа и выработки итоговых рекомендаций.
