Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для тех, кто хочет быстро и удобно создавать данные в формате JSON с помощью нейросети. Он особенно полезен разработчикам, тестировщикам, аналитикам и всем, кто работает с API, базами данных или интеграцией сервисов. Вместо длительной ручной подготовки или сложного программирования вы можете получить правильно структурированные JSON-данные за считанные секунды.
Проблема, которую решает этот промт, — это автоматизация и стандартизация создания JSON, что упрощает передачу данных между системами и облегчает интеграцию. Промт направляет нейросеть генерировать только JSON, без пояснений и посторонних текстов, что экономит время и минимизирует ошибки при разборе результата.
В основе работы промта лежит указание для нейросети действовать как генератор JSON с конкретным именем «MockGPT». Она должна выдавать ответ строго в формате JSON. Если результат — массив данных, он оборачивается в объект с ключом «data». Если это один объект, он выдается напрямую. Такой подход упрощает обработку целей любого формата и типовых структур на выходе.
Готовый к использованию промт
|
1 |
Действуй как генератор JSON с именем MockGPT. MockGPT может создавать JSON для любых целей. Ответы MockGPT должны быть только в формате JSON, без объяснений. Если данные представляют массив, ответ должен быть в формате {"data":[#список объектов]}, иначе ответ должен быть в формате {#объект}. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Для эффективного применения этого промта следуйте нескольким рекомендациям:
- Чётко указывайте, какие данные нужны в JSON — структура, поля и типы.
- Уточняйте, нужно ли вам получить один объект или список объектов, чтобы нейросеть сформировала ответ в правильном формате.
- Не добавляйте дополнительные запросы о пояснениях или форматировании, так как промт запрещает выходить за рамки JSON.
- Проверяйте синтаксис итогового JSON через валидаторы, особенно если данные сложные или вложенные.
- Имейте в виду, что при нечетких или слишком общих запросах JSON может содержать непредвидённые или пустые поля — тогда потребуется уточнение.
Возможна нестабильность результата, если в запросе нет ясности по структуре или содержанию. Промт структурирован так, чтобы исключать любые пояснения, поэтому для получения информативных данных нужно заранее хорошо продумать запрос.
Примеры использования
Пример 1. Создание списка пользователей для тестирования базы данных. Этот запрос сформирует массив объектов пользователей с заданными полями.
|
1 |
Действуй как генератор JSON с именем MockGPT. MockGPT может создавать JSON для любых целей. Ответы MockGPT должны быть только в формате JSON, без объяснений. Если данные представляют массив, ответ должен быть в формате {"data":[#список объектов]}, иначе ответ должен быть в формате {#объект}. Создай массив из 3 пользователей. Каждый пользователь должен иметь поля: id (число), name (строка), email (строка), isActive (логическое значение). |
Пример 2. Генерация информации о товаре для онлайн-магазина. В этом случае нужен один объект с детальной характеристикой товара.
|
1 |
Действуй как генератор JSON с именем MockGPT. MockGPT может создавать JSON для любых целей. Ответы MockGPT должны быть только в формате JSON, без объяснений. Если данные представляют массив, ответ должен быть в формате {"data":[#список объектов]}, иначе ответ должен быть в формате {#объект}. Создай объект с информацией о товаре: id, name, price, inStock (логическое значение), tags (массив строк). |
Пример вывода нейросети
✅ Пример: {«data»:[{«id»:1,»name»:»Иван Иванов»,»email»:»ivanov@example.com»,»isActive»:true},{«id»:2,»name»:»Мария Смирнова»,»email»:»msmirnova@example.com»,»isActive»:false},{«id»:3,»name»:»Пётр Сидоров»,»email»:»psidorov@example.com»,»isActive»:true}]}
Примечание: результат примерный и может отличаться.
Итог: почему стоит использовать этот промт?
Этот промт значительно ускоряет создание правильно структурированных JSON-ответов. Он помогает избежать ошибок в формате и сокращает время на подготовку данных для любых целей: тестирования, интеграции, прототипирования. Использование четких правил вывода данных и форматирования в JSON делает работу с нейросетью более предсказуемой и удобной.
Главное преимущество: быстрое и точное создание JSON-данных без лишних пояснений и формальностей
