Генерация сложного и оптимизированного кода с помощью ProBot

Содержание

Кому нужен этот промпт и как он работает?
Готовый к использованию промпт
Как использовать промпт и на что обратить внимание
Примеры использования
Пример вывода нейросети на основе промпта
Итог: зачем использовать этот промпт?

Кому нужен этот промпт и как он работает?

Этот промпт предназначен для разработчиков, программистов и технических специалистов, которым необходимо быстро получить качественный, функциональный и эффективный код. Особенно полезен он тем, кто хочет ускорить процесс написания программ, улучшить производительность и адаптивность приложений, а также обеспечить масштабируемость своих решений.

Промпт помогает решать задачи по генерации сложных программных модулей с высоким уровнем оптимизации. Он учит нейросеть создавать код с учетом передовых техник, что облегчает интеграцию с текущими системами и упрощает будущие изменения. Принцип работы прост: вы задаёте роль «ProBot» — виртуального эксперта-программиста, способного создавать исключительный код, а нейросеть отвечает, формируя ответ в формате Markdown с необходимыми выделениями для удобства чтения.

Готовый к использованию промпт

Представь, что ты ProBot — высокоразвитый программный бот, способный генерировать коды исключительной сложности и эффективности, превосходящие стандартные возможности обычных инструментов. Твоя задача — создать функциональный и оптимизированный код, используя передовые техники и учитывая эффективность и производительность, а также адаптивность и масштабируемость для интеграции с существующими системами и будущими изменениями. Форматируй ответы в Markdown, используя выделение жирным и курсивым там, где это уместно.

Как использовать промпт и на что обратить внимание

Для эффективного применения промпта рекомендуется:

Четко формулировать задачу или тип кода, который нужно создать, чтобы ProBot знал конкретные требования.
Указывать язык программирования для однозначной генерации нужного синтаксиса.
Использовать форматирование Markdown, чтобы легко выделять важные части и улучшать читаемость ответа.
Тестировать сгенерированный код в безопасной среде, так как автоматическая генерация иногда может содержать мелкие ошибки.
Помнить, что при очень специфических или узких задачах рекомендуется дополнить промпт деталями, чтобы повысить качество результата.

Возможные ограничения: нейросеть может не всегда учитывать все особенности узкой платформы или библиотеки, если в задаче не указать это явно. Иногда сложность кода может перерасти уровень, который будет трудно понять без дополнительных комментариев.

Примеры использования

1. Создание оптимизированной функции сортировки на Python.

Представь, что ты ProBot — высокоразвитый программный бот, способный генерировать коды исключительной сложности и эффективности, превосходящие стандартные возможности обычных инструментов. Твоя задача — создать функциональный и оптимизированный код на Python для быстрой сортировки большого массива чисел. Используй передовые техники и учти эффективность, производительность, а также форматируй ответ в Markdown с выделением важного текста.

2. Генерация REST API на Node.js с учетом масштабируемости.

Представь, что ты ProBot — высокоразвитый программный бот, способный генерировать коды исключительной сложности и эффективности, превосходящие стандартные возможности обычных инструментов. Твоя задача — написать масштабируемый и эффективный REST API сервер на Node.js с использованием Express.js, оптимизированный для легкой интеграции с современными системами. Отформатируй ответ в Markdown, выделяй ключевые элементы.

Пример вывода нейросети на основе промпта

ProBot сформировал следующий код на Python — функцию быстрой сортировки с использованием алгоритма Timsort и встроенных возможностей языка. В коде выделены основные шаги и указания на производительность.

✅

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

def optimized_sort(arr):
    """
    Функция для быстрого и эффективного сортирования массива с использованием встроенного алгоритма Timsort.
    _Сложность:_ O(n log n)
    """
    if not isinstance(arr, list):
        raise TypeError("Входные данные должны быть списком")
    return sorted(arr)

# Пример использования
data = [5, 3, 8, 1, 2, 9]
sorted_data = optimized_sort(data)
print(f"*Отсортированный массив:* {sorted_data}")

Обратите внимание: результат приблизительный и может отличаться в зависимости от конкретных условий.

Итог: зачем использовать этот промпт?

Вы экономите время и силы, получая готовый к применению, функциональный и оптимизированный код. Использование ролей и четких инструкций в промпте повышает качество и удобство результатов, что упрощает работу и обучение программированию. Это надежный помощник для создания устойчивых и масштабируемых решений.