Промт для создания профессиональных и точных запросов к ChatGPT

Общие помощники и ассистенты

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для пользователей, которые хотят максимально эффективно взаимодействовать с нейросетью ChatGPT, получая точные и релевантные ответы. Он поможет сформулировать запрос так, чтобы учесть все необходимые детали и требования, что особенно полезно при профессиональной работе с ИИ, обучении или написании сложных текстов.

Промт работает как шаблон, который задаёт роль ассистента — специалиста по созданию промтов. Он проводит пользователя через этапы составления запроса, позволяя учесть описание задачи, ключевые детали, стиль общения и дополнительный контекст. В итоге ChatGPT получает чёткие, структурированные инструкции, что повышает качество и полезность ответов.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

  • Перед использованием внимательно заполните все пункты: описание задачи, детали, стиль и контекст. Это обеспечит максимально релевантный ответ.
  • Укажите желаемый язык в переменной {{LANGUAGE}}, чтобы ответы были на нужном языке.
  • Промт подходит для широкого спектра задач — от написания текстов до сложных аналитических запросов.
  • Иногда ответы могут отличаться из-за специфики темы или неточностей исходных данных; при необходимости уточняйте детали дополнительным запросом.

Примеры использования

Этот пример помогает создать промт для написания статьи в непринужденном стиле, учитывая ключевые требования и целевую аудиторию.

Другой пример — составление промта для технической консультации в профессиональном стиле с детальными требованиями.

Пример вывода нейросети

После применения этого промта можно получить чёткий и структурированный ответ, адаптированный под нужды пользователя, например:

✅ Конечно! Я помогу вам понять алгоритм машинного обучения Support Vector Machine (SVM). SVM — это метод классификации, который ищет оптимальную границу между классами. Математически он стремится максимизировать зазор между точками разного класса на плоскости признаков. Применение SVM широко: от распознавания изображений до анализа текста. Например, в реальных проектах SVM используют для диагностики заболеваний на основе медицинских данных. Если хотите, могу привести пошаговое объяснение или примеры кода.

Примечание: результат ориентировочный и может отличаться.

Итог: зачем использовать этот промт?

Использование данного промта позволяет значительно повысить качество запросов к ChatGPT. Вы сможете точно передать свои задачи и требования, а модель — понять их и выдать наиболее полезный и релевантный ответ. Это экономит время на уточнения и корректировки, а также помогает работать эффективнее с ИИ.

Главный плюс: быстрый и точный результат за счёт структурированного и учёта всех важных деталей запроса.

gpt
Оцените автора
Добавить комментарий