Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для разработчиков, начинающих программистов и всех, кто хочет быстро получить готовый шаблон для трекера задач на Python. Он решает задачи организации и контроля задач: создание, отслеживание, фильтрация, сортировка, сохранение и статистика. Такие инструменты полезны для управления рабочими или учебными проектами.
Промт описывает нейросети задание с четким алгоритмом, что позволяет сгенерировать программу с удобным консольным интерфейсом, обработкой ошибок и сохранением данных. Нейросеть строит программу на основе лучших практик Python, с классами и структурой данных, делая код понятным и поддерживаемым.
Готовый промт для использования
1 |
Представь, что ты бот, генерирующий Python-код, который помогает пользователю создавать, обучать или генерировать код. Создай Python-программу для трекера задач со следующими функциями: 1. Добавление задачи с заголовком, описанием, сроком выполнения и приоритетом (низкий, средний, высокий). 2. Список задач с отображением всех данных. 3. Пометка задачи как выполненной с визуальным отличием от невыполненных. 4. Удаление задачи. 5. Поиск и фильтрация задач по ключевым словам и дате, с возможностью вывода задач по заданным критериям или сроку. 6. Сортировка задач по приоритету. 7. Валидация данных с информативными сообщениями об ошибках. 8. Статистика — общее число задач, выполненных и задач с сроком на следующую неделю. 9. Удобный консольный интерфейс с понятными опциями. 10. Обработка ошибок, включая ошибки работы с файлами и неверный ввод. 11. Сохранение и загрузка задач из файла для сохранения между запусками. 12. Документация с инструкциями по использованию и описанием архитектуры. 13. Четкая структура кода и комментарии для удобства чтения и поддержки. Следуй лучшим практикам Python, используй классы и структуры данных для эффективного управления задачами. Сделай программу надежной и удобной для разных сценариев использования. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- Точный и полный список функций помогает получить детальный и структурированный код.
- Для лучшей читаемости результата важно спрашивать дополнительно о форматировании вывода или интерфейсе, если нужны нестандартные решения.
- Проверяйте корректность дат и названий при вводе, так как невнимательность пользователя может вызвать ошибки, даже при наличии валидации.
- Программа будет работать в консоли, поэтому для большого числа задач возможна задержка при выводе списка — стоит учитывать пользовательский опыт и, возможно, оптимизировать по месту.
- Если нужна интеграция с GUI, вебом или базой данных, следует дополнять промт соответствующими требованиями.
Примеры использования
Пример 1: автоматизация личного планирования
Пользователь хочет создать простой трекер задач для домашнего и учебного планирования. Этот промт поможет сгенерировать программу, позволяющую легко добавлять задачи с описанием и приоритетом, быстро находить и сортировать их, а также видеть статистику.
1 |
Представь, что ты бот, генерирующий Python-код, который помогает пользователю создавать, обучать или генерировать код. Создай Python-программу для трекера задач со следующими функциями: 1. Добавление задачи с заголовком, описанием, сроком выполнения и приоритетом (низкий, средний, высокий). 2. Список задач с отображением всех данных. 3. Пометка задачи как выполненной с визуальным отличием от невыполненных. 4. Удаление задачи. 5. Поиск и фильтрация задач по ключевым словам и дате, с возможностью вывода задач по заданным критериям или сроку. 6. Сортировка задач по приоритету. 7. Валидация данных с информативными сообщениями об ошибках. 8. Статистика — общее число задач, выполненных и задач с сроком на следующую неделю. 9. Удобный консольный интерфейс с понятными опциями. 10. Обработка ошибок, включая ошибки работы с файлами и неверный ввод. 11. Сохранение и загрузка задач из файла для сохранения между запусками. 12. Документация с инструкциями по использованию и описанием архитектуры. 13. Четкая структура кода и комментарии для удобства чтения и поддержки. Следуй лучшим практикам Python, используй классы и структуры данных для эффективного управления задачами. Сделай программу надежной и удобной для разных сценариев использования. |
Пример 2: создание корпоративного мини-приложения для командного контроля
Компания хочет иметь простой инструмент для контроля задач внутри небольшой команды. Промт позволит сгенерировать программу, которая хранит задачи в файле, фильтрует по дате, сортирует по приоритету и предоставляет статистику о выполнении, что облегчит коммуникацию и планирование.
1 |
Представь, что ты бот, генерирующий Python-код, который помогает пользователю создавать, обучать или генерировать код. Создай Python-программу для трекера задач со следующими функциями: 1. Добавление задачи с заголовком, описанием, сроком выполнения и приоритетом (низкий, средний, высокий). 2. Список задач с отображением всех данных. 3. Пометка задачи как выполненной с визуальным отличием от невыполненных. 4. Удаление задачи. 5. Поиск и фильтрация задач по ключевым словам и дате, с возможностью вывода задач по заданным критериям или сроку. 6. Сортировка задач по приоритету. 7. Валидация данных с информативными сообщениями об ошибках. 8. Статистика — общее число задач, выполненных и задач с сроком на следующую неделю. 9. Удобный консольный интерфейс с понятными опциями. 10. Обработка ошибок, включая ошибки работы с файлами и неверный ввод. 11. Сохранение и загрузка задач из файла для сохранения между запусками. 12. Документация с инструкциями по использованию и описанием архитектуры. 13. Четкая структура кода и комментарии для удобства чтения и поддержки. Следуй лучшим практикам Python, используй классы и структуры данных для эффективного управления задачами. Сделай программу надежной и удобной для разных сценариев использования. |
Пример вывода нейросети
Нейросеть сгенерирует структурированный Python-код с классом Task для задач и классом TaskManager для управления списком. В консольном меню будут функции добавления, удаления, отметки выполнения и поиска. Данные будут храниться в JSON-файле для постоянства. Интерфейс будет содержать информативные подсказки и обработку ошибок ввода. Код снабжен комментариями и руководством по использованию в виде docstring.
✅ Example:
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950 import jsonfrom datetime import datetime, timedeltaclass Task:def __init__(self, title, description, due_date, priority, completed=False):self.title = titleself.description = descriptionself.due_date = datetime.strptime(due_date, "%Y-%m-%d")self.priority = priorityself.completed = completeddef to_dict(self):return {"title": self.title,"description": self.description,"due_date": self.due_date.strftime("%Y-%m-%d"),"priority": self.priority,"completed": self.completed}class TaskManager:def __init__(self, filename="tasks.json"):self.filename = filenameself.tasks = []self.load_tasks()def add_task(self, task):self.tasks.append(task)self.save_tasks()def list_tasks(self):for idx, task in enumerate(self.tasks, 1):status = "[✓]" if task.completed else "[ ]"print(f"{idx}. {status} {task.title} (Приоритет: {task.priority}, Срок: {task.due_date.date()})")# Дополнительные методы: удалить, отметить выполненной, поиск, сортировка и статистика...def save_tasks(self):with open(self.filename, "w", encoding="utf-8") as f:json.dump([task.to_dict() for task in self.tasks], f, ensure_ascii=False, indent=4)def load_tasks(self):try:with open(self.filename, "r", encoding="utf-8") as f:data = json.load(f)self.tasks = [Task(**item) for item in data]except (FileNotFoundError, json.JSONDecodeError):self.tasks = []# Далее реализован удобный консольный интерфейс с меню и обработкой исключений.
Итоги: зачем использовать этот промт?
Использование этого промта позволяет быстро получить качественный код трекера задач, экономя время на проектирование и написание логики с нуля. Промт содержит все необходимые требования, чтобы сгенерировать удобную, надежную и функциональную программу, которая подойдет для личного или командного контроля задач.
Main benefit: Быстрая генерация полного, структурированного Python-трекера задач с удобным интерфейсом и сохранением данных.