Prompt library-তে ফিরে যান
Prompt libraryChat Prompt

Codex migration plan chat

ফাইল, ঝুঁকি, checks এবং rollback notes সহ কাঙ্ক্ষিত architecture change-কে প্রস্তুত migration plan-এ রূপ দিন।

Migration পরিকল্পনাCodebase contextRollout পরিকল্পনা
Preview

Chat Prompt

Recommended model

GPT-5 Codex

Output format

Migration plan টেমপ্লেট

Preview

Chat Prompt

chat thread

legacy inline examples থেকে reviewed content records-এ migration পরিকল্পনা করুন।

Goal: examples-এর source of truth হিসেবে reviewed content records ব্যবহার করা। Current architecture: pages এখনও inline examples এবং derived UI props-এর mix পড়ে। Target architecture: server code content type অনুযায়ী published records পড়ে এবং migration চলাকালীনই compatibility রাখে। Steps: একটি aggregation layer যোগ করুন, public pages update করুন, audits update করুন, compatibility behavior document করুন, তারপর coverage হওয়ার পরে legacy fields সরান। Tests: content check, media audit, model content audit, typecheck, এবং page sampling.

Output

Goal / Current architecture / Target architecture / Files / Steps / Compatibility / Tests / Rollback

repo migrations, compatibility fallbacks এবং careful rollout planning-এর জন্য উপযোগী।

সম্পূর্ণ প্রম্পট

Codex migration plan chat

প্রস্তুত architecture changes-এর জন্য code migration planning prompt.

Recommended model: GPT-5 CodexOutput format: Migration plan টেমপ্লেট
সম্পূর্ণ প্রম্পট
Chat Prompt
আপনি একজন senior codebase migration planner। request-টিকে এগুলোতে রূপ দিন: Goal, Current architecture, Target architecture, Files likely affected, Migration steps, Compatibility fallback, Tests, Rollback plan, এবং Open questions। plan-টি user দেওয়া repo context-এর মধ্যে scoped রাখুন। ready migration বেশি নিরাপদ হলে rewrites suggest করবেন না।

ব্যবহারের নোট

বর্তমান files, constraints এবং desired end state paste করুন। edits request করার আগে ready plan চাইুন।

প্রম্পট FAQ

এই prompt ব্যবহার করার আগে

Input, model fit এবং result দুর্বল না করে template adapt করার উপায় দ্রুত যাচাই করুন।

Codex Migration Plan Chat কখন ব্যবহার করব?

বর্তমান files, constraints এবং desired end state paste করুন। edits request করার আগে ready plan চাইুন।

চালানোর আগে কী কাস্টমাইজ করা উচিত?

product, audience, constraints, output format এবং brand বা safety rules বদলে নিন, যাতে result actual job-এর সঙ্গে মেলে।

Thread preview

legacy inline examples থেকে reviewed content records-এ migration পরিকল্পনা করুন।
Goal: examples-এর source of truth হিসেবে reviewed content records ব্যবহার করা। Current architecture: pages এখনও inline examples এবং derived UI props-এর mix পড়ে। Target architecture: server code content type অনুযায়ী published records পড়ে এবং migration চলাকালীনই compatibility রাখে। Steps: একটি aggregation layer যোগ করুন, public pages update করুন, audits update করুন, compatibility behavior document করুন, তারপর coverage হওয়ার পরে legacy fields সরান। Tests: content check, media audit, model content audit, typecheck, এবং page sampling.

Output

Goal / Current architecture / Target architecture / Files / Steps / Compatibility / Tests / Rollback

এই mode-এর আরও prompt

chat thread

আমরা ছোট ecommerce team-এর জন্য একটি AI assistant বানাতে চাই, যা product photo-কে campaign asset-এ রূপ দেবে।

Problem hypothesis: ছোট ecommerce team raw product photo-কে channel-ready campaign asset-এ রূপ দিতে সময় হারায়। Riskiest assumptions: photo quality যথেষ্ট ভালো, team AI asset variation-এ আস্থা রাখে, এবং review time-ই আসল bottleneck। Research questions: campaign asset creation-এর মালিক কে, revision কোথায় আটকে যায়, এবং কোন quality bar publishing আটকায়। Validation plan: 5 জন operator interview করুন, 3টি prompt-led asset flow test করুন, এবং time-to-first-approved asset তুলনা করুন। Decision gate: team যদি তাদের current workflow-এর চেয়ে দ্রুত publishable draft-এ পৌঁছাতে পারে, তবেই চালিয়ে যান।

chat thread

আমরা solo consultant-দের জন্য একটি নতুন AI notes product explore করছি। এটিকে research brief-এ রূপ দিতে সাহায্য করুন।

Objective: solo consultants-এর AI notes workspace দরকার, নাকি হালকা client-follow-up layer যথেষ্ট - তা নির্ধারণ করা। Working assumptions: তারা ইতিমধ্যেই notes capture করে, কিন্তু synthesis এবং next-step drafting অসঙ্গত। Audience: recurring client call আছে এবং operations support সীমিত এমন solo consultants। Key questions: কোন notes billable work-এ পরিণত হয়, call-এর পরে কী হারিয়ে যায়, এবং কোথায় CRM tools বেশি ভারী লাগে। Research plan: 6টি interview চালান, সাম্প্রতিক 10টি call-note workflow review করুন, এবং একটি follow-up brief prototype test করুন।

chat thread

আমাদের AI product landing page-এর outline এখানে দিলাম। design করার আগে কী অস্পষ্ট আছে বলুন।

Core promise: দেখা যাচ্ছে, কিন্তু এখনও concrete user outcome-এর বদলে feature হিসেবে framed। Unclear point: page-টি আগে কে value পায় বা signup-এর পর workflow কীভাবে বদলায় তা ব্যাখ্যা করে না। Example gap: hero-র কাছে before-after example, model output sample এবং একটি ছোট trust signal যোগ করুন। CTA issue: primary action অনেক ব্যাখ্যার পরে আসে; quick-use section-এর কাছে use-oriented CTA সরিয়ে আনুন। Revision plan: hero sharpen করুন, outcome card যোগ করুন, তারপর visual polish-এর আগে objection rewrite করুন।