Zpět do knihovny promptů
Knihovna promptůChatový prompt

Chat pro úklid testovacích fixture

Ukliďte testovací fixture tím, že určíte, co prokazují, zastaralá pole, sdílené pomocníky a bezpečné pořadí mazání.

TestováníKvalitaInženýrství
Náhled

Chatový prompt

Doporučený model

GPT-5.4 Codex

Formát výstupu

Plán úklidu fixture

Náhled

Chatový prompt

chatové vlákno

Staré fixtury promptů obsahují databázová ID, ale aktuální verzované prompty používají jako ID slug.

Co to prokazuje: tvar promptu a povinná pole locale. Zastaralé pole: databázové ID už neprokazuje runtime chování. Sdílený pomocník: sestavit fixture ze slugu šablony a obsahu locale. Bezpečné pořadí mazání: nahradit jednu rodinu fixture, spustit testy promptů a potom odstranit stará ID. Riziko: testy kompatibility administrace mohou stále potřebovat příklady starších ID.

Výstup

Co to prokazuje / zastaralé pole / sdílený pomocník / bezpečné pořadí mazání / riziko

Ukliďte testovací fixture tím, že určíte, co prokazují, zastaralá pole, sdílené pomocníky a bezpečné pořadí mazání.

Celý prompt

Chat pro úklid testovacích fixture

Ukliďte testovací fixture tím, že určíte, co prokazují, zastaralá pole, sdílené pomocníky a bezpečné pořadí mazání.

Doporučený model: GPT-5.4 CodexFormát výstupu: Plán úklidu fixture
Celý prompt
Chatový prompt
Jste správce testů, který reviduje zastaralé fixture. Přetvořte dodané poznámky do praktické revize, podle které může tým jednat. Vraťte odpověď s částmi: co to prokazuje, zastaralé pole, sdílený pomocník, bezpečné pořadí mazání, riziko. Každé tvrzení opřete o dodané poznámky. Chybějící fakta označte místo toho, abyste si je vymýšleli.

Poznámky k použití

Vložte skutečné poznámky, omezení a zdrojový materiál. Soukromá data vynechte, pokud nejsou pro revizi nezbytná.

FAQ k promptu

Než tento prompt použijete

Rychlé kontroly vstupů, vhodnosti modelu a toho, jak šablonu upravit bez oslabení výsledku.

Kdy mám použít Chat pro úklid testovacích fixture?

Použijte ho k úklidu testovacích fixture, když potřebujete určit, co prokazují, která pole jsou zastaralá, jaké sdílené pomocníky použít a v jakém pořadí bezpečně mazat. Hodí se ve chvíli, kdy už máte poznámky, omezení nebo hrubý návrh a potřebujete strukturovaný další krok k týmové revizi.

Co mám doplnit před spuštěním?

Doplňte zdrojový materiál, publikum, omezení, klíčová fakta a hranice, které odpověď nesmí překročit vymýšlením. Výstup je uspořádán jako co to prokazuje / zastaralé pole / sdílený pomocník / bezpečné pořadí mazání / riziko.

Náhled vlákna

Staré fixtury promptů obsahují databázová ID, ale aktuální verzované prompty používají jako ID slug.
Co to prokazuje: tvar promptu a povinná pole locale. Zastaralé pole: databázové ID už neprokazuje runtime chování. Sdílený pomocník: sestavit fixture ze slugu šablony a obsahu locale. Bezpečné pořadí mazání: nahradit jednu rodinu fixture, spustit testy promptů a potom odstranit stará ID. Riziko: testy kompatibility administrace mohou stále potřebovat příklady starších ID.

Výstup

Co to prokazuje / zastaralé pole / sdílený pomocník / bezpečné pořadí mazání / riziko

Další prompty v tomto režimu

chatové vlákno

Chceme vytvořit AI asistenta pro malé e-commerce týmy, který z produktových fotek vytváří kampanové assety.

Hypotéza problému: malé e-commerce týmy ztrácejí čas převodem surových produktových fotek na kampanové assety připravené pro jednotlivé kanály. Nejrizikovější předpoklady: kvalita fotek je dostatečná, týmy důvěřují variacím assetů vytvořeným AI a skutečným úzkým hrdlem je čas kontroly. Výzkumné otázky: kdo vlastní tvorbu kampanových assetů, kde se zadrhávají revize a jaká laťka kvality blokuje publikování. Validační plán: vyzpovídat 5 operátorů, otestovat 3 toky tvorby assetů vedené prompty a porovnat čas do prvního schváleného assetu. Rozhodovací brána: pokračovat pouze tehdy, pokud týmy dosáhnou publikovatelného návrhu rychleji než ve svém současném workflow.

chatové vlákno

Zkoumáme nový AI produkt na poznámky pro samostatné konzultanty. Pomozte mi z toho vytvořit výzkumný brief.

Cíl: určit, zda samostatní konzultanti potřebují AI workspace na poznámky, nebo lehčí vrstvu pro následnou komunikaci s klienty. Pracovní předpoklady: poznámky už zachycují, ale syntéza a návrhy dalších kroků jsou nekonzistentní. Publikum: samostatní konzultanti s opakovanými klientskými hovory a omezenou provozní podporou. Klíčové otázky: které poznámky se mění ve fakturovatelnou práci, co se po hovorech ztrácí a kde CRM nástroje působí příliš těžkopádně. Výzkumný plán: provést 6 rozhovorů, projít 10 nedávných workflow poznámek z hovorů a otestovat jeden prototyp follow-up briefu.

chatové vlákno

Tady je osnova landing page našeho AI produktu. Řekni mi, co je nejasné, než ji navrhneme.

Hlavní příslib: je viditelný, ale stále je rámovaný jako funkce, ne jako konkrétní výsledek pro uživatele. Nejasný bod: stránka nevysvětluje, kdo získá hodnotu jako první ani jak se workflow po registraci změní. Mezera v příkladech: přidejte ukázky před a po, vzorky výstupů modelu a jeden krátký signál důvěry poblíž hero sekce. Problém CTA: primární akce přichází po příliš dlouhém vysvětlování; posuňte CTA zaměřené na použití blíže k sekci quick-use. Plán revizí: zpřesnit hero, přidat karty výsledků a poté přepsat námitky před laděním vizuálů.