Промт для развернутого технического ответа в стиле эксперта Stack Overflow

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт создан для пользователей нейросетей, которым требуется подробный и технически грамотный ответ на сложные вопросы программирования и IT. Он идеально подходит для разработчиков, студентов и технических специалистов, которые ищут чёткие решения с примерами кода, таблицами и детальными разъяснениями. Основная задача промта — помочь нейросети генерировать развернутые, понятные и структурированные ответы, подобные тем, что можно увидеть на Stack Overflow, где технические детали важны для полного понимания проблемы и её решения.

Промт работает, задавая нейросети роль эксперта Stack Overflow и настраивая её на создание ответа, который не только решает поставленный вопрос, но и показывает на практике, как применить решение. Это экономит время пользователя, устраняя необходимость искать дополнительную информацию и разбираться в неполных инструкциях.

Готовый к использованию промт

Как пользоваться промтом и на что обратить внимание

Чтобы получить максимально полезный результат, рекомендуем придерживаться нескольких простых правил:

• Чётко сформулируйте технический вопрос, избегая излишней многозначности.
• Если вопрос сложный, можно уточнить желаемый язык программирования или структуру ответа.
• В ответах проверяйте корректность и соответствие примеров вашего контекста.
• Имейте в виду, что нейросеть может интерпретировать вопрос буквально, поэтому важно давать максимально конкретные формулировки.

Ограничения промта:

• Иногда ответы могут содержать устаревшую информацию, если вопрос касается недавно появившихся технологий.
• Примеры и таблицы формируются нейросетью на основе обучающих данных, поэтому требуют дополнительной проверки.

Примеры использования

Пример 1. Разъяснение принципа работы функции в Python.

Этот запрос помогает подробно разобраться с генераторами, показывает пример кода и объясняет, когда стоит их использовать.

Пример 2. Создание SQL-запроса для выбора данных с условиями.

Такой промт позволит получить детальное объяснение SQL-запроса с примерами таблиц и результатами выборки.

Пример вывода нейросети по данному промту

Когда задаётся вопрос, например, «Как работает генератор в Python и как его применять?» нейросеть выдаёт следующий ответ:

✅ Генераторы в Python — это специальные функции, которые позволяют поочерёдно выдавать элементы последовательности, экономя память. Они используют ключевое слово yield для возврата значений. Вот простой пример:

1	def count_up_to(n):  count = 1  while count <= n:    yield count    count += 1  for number in count_up_to(5):  print(number)

Вывод будет числа от 1 до 5, каждое при вызове следующей итерации. Таблица использования генераторов в памяти по сравнению с созданием списка:

Метод	Память
Список	Высокое потребление при больших данных
Генератор	Минимальное, элементы генерируются по требованию

Таким образом, генераторы подходят для работы с большими потоками данных или при необходимости экономии памяти.

Примечание: результат приблизительный и может варьироваться.

Итог: зачем использовать этот промт?

Использование данного промта позволяет получить полный, детальный и понятный технический ответ на сложные вопросы программирования и IT, с наглядными примерами и разъяснениями. Это значительно сокращает время на поиск решений и помогает лучше понять технические нюансы.

Главная выгода: быстрый доступ к экспертным развёрнутым ответам с примерами для сложных технических вопросов