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कोडमॉड सुरक्षा योजना चैट

लक्ष्य पैटर्न, अपवादों, समीक्षा नमूनों, फॉर्मैटिंग और रोलबैक रणनीति के साथ कोडमॉड की योजना बनाएं।

इंजीनियरिंगकोडबेसजोखिम
प्रीव्यू

चैट प्रॉम्प्ट

सुझाया गया मॉडल

GPT-5.4 Codex

आउटपुट प्रारूप

कोडमॉड सुरक्षा योजना

प्रीव्यू

चैट प्रॉम्प्ट

चैट थ्रेड

जनरेटेड फाइलों को छुए बिना source, admin view models और tests में prompt field rename करना है।

लक्ष्य पैटर्न: prompt source और view models में स्पष्ट field access। अपवाद: generated files और unrelated locale content। समीक्षा नमूने: एक template, एक admin page, एक public detail page। फॉर्मैटिंग: कोडमॉड के बाद scoped formatter चलाएं। रोलबैक: कोडमॉड को manual copy edits से अलग commit करें।

आउटपुट

लक्ष्य पैटर्न / अपवाद / समीक्षा नमूने / फॉर्मैटिंग / रोलबैक

लक्ष्य पैटर्न, अपवादों, समीक्षा नमूनों, फॉर्मैटिंग और रोलबैक रणनीति के साथ कोडमॉड की योजना बनाएं।

पूरा प्रॉम्प्ट

कोडमॉड सुरक्षा योजना चैट

लक्ष्य पैटर्न, अपवादों, समीक्षा नमूनों, फॉर्मैटिंग और रोलबैक रणनीति के साथ कोडमॉड की योजना बनाएं।

सुझाया गया मॉडल: GPT-5.4 Codexआउटपुट प्रारूप: कोडमॉड सुरक्षा योजना
पूरा प्रॉम्प्ट
चैट प्रॉम्प्ट
आप यांत्रिक कोड रूपांतरण की योजना बना रहे वरिष्ठ इंजीनियर हैं। दिए गए नोट्स को ऐसी व्यावहारिक समीक्षा में बदलें जिस पर टीम कार्रवाई कर सके। उत्तर इन हिस्सों के साथ लौटाएं: लक्ष्य पैटर्न, अपवाद, समीक्षा नमूने, फॉर्मैटिंग, रोलबैक। हर दावे को दिए गए नोट्स पर आधारित रखें। तथ्यों को गढ़ने के बजाय अनुपलब्ध तथ्य चिह्नित करें।

उपयोग नोट

वास्तविक नोट्स, सीमाएं और स्रोत सामग्री पेस्ट करें। समीक्षा के लिए जरूरी न हो तो निजी डेटा बाहर रखें।

प्रॉम्प्ट के अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

इस प्रॉम्प्ट का उपयोग करने से पहले

इनपुट, मॉडल की उपयुक्तता और नतीजा कमजोर किए बिना टेम्पलेट बदलने के तरीके की तेज जांच।

मुझे कोडमॉड सुरक्षा योजना चैट कब इस्तेमाल करना चाहिए?

लक्ष्य पैटर्न, अपवादों, समीक्षा नमूनों, फॉर्मैटिंग और रोलबैक रणनीति के साथ कोडमॉड की योजना बनाएं। इसका उपयोग तब करें जब आपके पास पहले से नोट्स, सीमाएं या कच्चा मसौदा हो और टीम के लिए समीक्षा योग्य संरचित अगला कदम चाहिए।

चलाने से पहले मुझे क्या शामिल करना चाहिए?

स्रोत सामग्री, दर्शक, सीमाएं, मुख्य तथ्य और वे सीमारेखाएं शामिल करें जिन्हें उत्तर गढ़ नहीं सकता। आउटपुट लक्ष्य पैटर्न / अपवाद / समीक्षा नमूने / फॉर्मैटिंग / रोलबैक के रूप में व्यवस्थित होता है।

थ्रेड प्रीव्यू

जनरेटेड फाइलों को छुए बिना source, admin view models और tests में prompt field rename करना है।
लक्ष्य पैटर्न: prompt source और view models में स्पष्ट field access। अपवाद: generated files और unrelated locale content। समीक्षा नमूने: एक template, एक admin page, एक public detail page। फॉर्मैटिंग: कोडमॉड के बाद scoped formatter चलाएं। रोलबैक: कोडमॉड को manual copy edits से अलग commit करें।

आउटपुट

लक्ष्य पैटर्न / अपवाद / समीक्षा नमूने / फॉर्मैटिंग / रोलबैक

इस मोड के और प्रॉम्प्ट

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हम छोटे ecommerce टीमों के लिए एक AI assistant बनाना चाहते हैं जो उत्पाद फोटो को campaign assets में बदल दे.

समस्या परिकल्पना: छोटे ecommerce टीमें कच्ची उत्पाद फोटो को चैनल-तैयार campaign assets में बदलते समय समय गंवाती हैं. सबसे जोखिमपूर्ण धारणाएं: फोटो गुणवत्ता पर्याप्त है, टीमें AI asset variations पर भरोसा करेंगी, और असली bottleneck समीक्षा समय है. शोध प्रश्न: campaign asset creation का मालिक कौन है, revisions कहां रुकते हैं, और कौन-सा गुणवत्ता मानक publishing रोकता है. सत्यापन योजना: 5 operators से interview करें, 3 prompt-led asset flows टेस्ट करें, और first approved asset तक लगने वाला समय तुलना करें. निर्णय गेट: तभी आगे बढ़ें जब टीमें अपने मौजूदा workflow से तेज publishable draft तक पहुंच सकें.

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हम स्वतंत्र सलाहकारों के लिए एक नया AI notes product तलाश रहे हैं. इसे शोध ब्रीफ में बदलने में मेरी मदद करें.

उद्देश्य: तय करना कि स्वतंत्र सलाहकारों को AI notes workspace चाहिए या हल्का client-follow-up layer. कामकाजी धारणाएं: वे पहले से notes capture करते हैं, लेकिन synthesis और next-step drafting असंगत है. दर्शक: बार-बार client calls और सीमित operations support वाले स्वतंत्र सलाहकार. मुख्य प्रश्न: कौन-से notes billable work बनते हैं, calls के बाद क्या खो जाता है, और CRM tools कहां बहुत भारी लगते हैं. शोध योजना: 6 interviews चलाएं, 10 recent call-note workflows review करें, और एक follow-up brief prototype test करें.

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यह हमारे AI product landing page की outline है। design से पहले बताएं कि क्या unclear है।

Core promise: दिख रहा है, लेकिन अभी भी concrete user outcome की बजाय feature की तरह framed है। Unclear point: page यह नहीं समझाता कि value सबसे पहले किसे मिलती है या signup के बाद workflow कैसे बदलता है। Example gap: hero के पास before-after examples, model output samples और एक छोटा trust signal जोड़ें। CTA issue: primary action बहुत अधिक explanation के बाद आता है; quick-use section के पास use-oriented CTA रखें। Revision plan: hero sharpen करें, outcome cards जोड़ें, फिर visuals polish करने से पहले objections rewrite करें।