Промт для улучшения и редактирования технических руководств по AwesomeWM

Программирование и код

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для специалистов, которые работают с технической документацией, особенно с модульными конфигурациями оконного менеджера AwesomeWM. Он поможет авторам и редакторам улучшить черновые главы руководств, сделать их более понятными и привлекательными для читателей с разным уровнем подготовки.

Промт решает задачи повышения читабельности, расширения содержания и примеров, устранения повторов и клишированных выражений, а также обеспечивает точность и актуальность информации. Используя этот промт, вы получите от нейросети подробный проработанный текст, который не только структурирован, но и отформатирован в Markdown для удобного использования на таких платформах, как GitHub.

Суть работы промта заключается в том, что вы предоставляете исходный черновик текста, а нейросеть переписывает его, применяя приёмы стилистического улучшения, расширение примеров и разъяснений, при этом форматируя в удобочитаемый стиль с Markdown-синтаксисом. Это значительно упрощает процесс подготовки технической документации с сохранением качества и точности.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Для эффективного использования промта рекомендуем соблюдать следующие рекомендации:

  • Предоставляйте чёткий и полный черновик. Чем подробнее исходный текст, тем лучше будет результат редактирования.
  • Указывайте контекст и уровень аудитории. Если вы хотите, чтобы текст был ориентирован на новичков или наоборот, продвинутых пользователей, стоит это обозначить отдельно.
  • Проверяйте форматирование. После генерации следите, чтобы заголовки, списки и примеры были корректно оформлены в Markdown, что значительно упростит дальнейшую работу.
  • Будьте готовы корректировать. Иногда нейросеть может предложить слишком длинные объяснения или излишне сложные примеры, их можно адаптировать под цель документа.

Ограничения при использовании промта:

  • Если исходный текст очень короткий или фрагментарный, расширение может быть недостаточно глубоким.
  • Технически сложные или специфические термины требуют дополнительной проверки для сохранения точности.

Примеры использования

Ниже приведены два примера, которые показывают, как можно адаптировать промт под разные задачи.

Пример 1: Редактирование черновика для новичков

Задача — упростить технический текст для начинающих пользователей AwesomeWM и добавить понятные примеры.

Пример 2: Расширение и структурирование сложного технического текста

Задача — создать полноформатное руководство с глубокими примерами и пояснениями для опытных пользователей.

Пример результата нейросети на основе промта

Ниже пример сгенерированного текста, демонстрирующего улучшение исходного черновика с добавленными разъяснениями и примерами.

✅ В данном разделе мы рассмотрим основные элементы модульной конфигурации AwesomeWM. AwesomeWM — это настраиваемый оконный менеджер, позволяющий создавать гибкие и эффективные интерфейсы. Модульный подход означает, что конфигурация делится на отдельные части, которые легко редактировать и расширять. Например, для добавления нового функционала можно создать модуль с настройками для панели управления или меню приложений. Ниже представлен пример базового модуля на Lua:

Такой подход облегчает сопровождение и повышает читаемость. При работе с модулями важно соблюдать единый стиль форматирования и комментирования, что значительно упрощает сотрудничество в команде.

Примечание: результат приблизительный и может варьироваться.

Итог: зачем использовать этот промт?

Использование данного промта помогает значительно экономить время и силы при подготовке технической документации. Он повышает качество текстов, делая их доступными, структурированными и соответствующими современным стандартам оформления. Это особенно полезно для авторов технических руководств, которые хотят быстро получить профессионально отредактированный материал с примерами и пояснениями.

Основное преимущество: качественное улучшение и расширение технических текстов с сохранением точности и удобством форматирования.

gpt
Оцените автора
Добавить комментарий