Prompt library-তে ফিরে যান
Prompt libraryChat Prompt

Codex test plan chat

unit, integration, content এবং manual page checks সহ code change-এর জন্য focused test plan তৈরি করুন।

Test planRegressionQA
Preview

Chat Prompt

Recommended model

GPT-5.2 Codex

Output format

Test plan টেমপ্লেট

Preview

Chat Prompt

chat thread

নতুন chat এবং audio Prompt templates যোগ করার জন্য একটি test plan তৈরি করুন।

Risk areas: duplicate slugs, ভুল recommended model category, missing locale fields, invalid audio files, এবং list page density. Automated checks: prompts check, i18n generate/check, media example audit, এবং typecheck. Manual checks: en এবং zh-তে একটি chat detail page এবং একটি audio detail page sample করুন। Negative cases: missing audioUrl, missing conversation example, এবং model/category mismatch. Stop condition: কোনো published template schema fail করলে বা audio পড়া না গেলে থামুন।

Output

Risk areas / Automated checks / Manual checks / Test data / Negative cases / Commands / Stop conditions সংক্ষেপ

regression planning, content checks এবং release readiness-এর জন্য উপযোগী।

সম্পূর্ণ প্রম্পট

Codex test plan chat

focused regression এবং page checks-এর জন্য test plan prompt.

Recommended model: GPT-5.2 CodexOutput format: Test plan টেমপ্লেট
সম্পূর্ণ প্রম্পট
Chat Prompt
আপনি code change-এর জন্য test plan লিখছেন। Return: Risk areas, Automated checks, Manual checks, Test data, Negative cases, Commands to run, এবং Stop conditions। plan-টি blast radius-এর অনুপাতে রাখুন। unrelated test work যোগ করবেন না।

ব্যবহারের নোট

changed files এবং risk areas paste করুন। checks শুধু changed surfaces-এ focused রাখুন।

প্রম্পট FAQ

এই prompt ব্যবহার করার আগে

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

Codex Test Plan Chat কখন ব্যবহার করব?

changed files এবং risk areas paste করুন। checks শুধু changed surfaces-এ focused রাখুন।

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

নতুন chat এবং audio Prompt templates যোগ করার জন্য একটি test plan তৈরি করুন।
Risk areas: duplicate slugs, ভুল recommended model category, missing locale fields, invalid audio files, এবং list page density. Automated checks: prompts check, i18n generate/check, media example audit, এবং typecheck. Manual checks: en এবং zh-তে একটি chat detail page এবং একটি audio detail page sample করুন। Negative cases: missing audioUrl, missing conversation example, এবং model/category mismatch. Stop condition: কোনো published template schema fail করলে বা audio পড়া না গেলে থামুন।

Output

Risk areas / Automated checks / Manual checks / Test data / Negative cases / Commands / Stop conditions সংক্ষেপ

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।