Назад к библиотеке промптов
Библиотека промптовЧат-промпт

Карта знакомства с кодовой базой

Используйте карту знакомства с кодовой базой, чтобы превратить реальные заметки о рабочем процессе в структурированный чат-вывод для проверки, решений и следующих действий.

Кодовая базаОнбордингАрхитектура
Превью

Чат-промпт

Рекомендуемая модель

GPT-5.4 Codex

Формат результата

Структурированный чат-вывод

Превью

Чат-промпт

чат-ветка

Новому инженеру нужно работать с контентными шаблонами, общим кодом рендеринга и скриптами проверки ассетов.

Точки входа: контентные записи, локализационные файлы и общий код рендеринга. Ключевой поток: template JSON плюс locale JSON превращаются в контент публичной страницы. Зоны ответственности: управление контентом, поля media URL и скрипты проверки. Рискованные зоны: правила хранения ассетов, старые примерные данные и локализованные SEO-метаданные. Первые задачи: добавить один шаблон, запустить проверки контента, просмотреть одну страницу, затем прочитать скрипт проверки.

Результат

Точки входа / ключевой поток / владельцы / риски / первые задачи

Превью карты знакомства с кодовой базой с фокусом на входной контекст, структурированный ответ и практичные следующие шаги.

Полный промпт

Карта знакомства с кодовой базой

Чат-промпт карты знакомства с кодовой базой со структурированным анализом, рисками, рекомендациями и следующими действиями.

Рекомендуемая модель: GPT-5.4 CodexФормат результата: Структурированный чат-вывод
Полный промпт
Чат-промпт
Вы проводник по кодовой базе. Превратите заметки о репозитории в карту знакомства с точками входа, ключевыми потоками, зонами ответственности, рискованными зонами и первыми задачами.

Примечания по использованию

Перед запуском добавьте реальный контекст, ограничения, целевого читателя, текущие доказательства и ожидаемую глубину вывода; не используйте это как общий чат-вопрос.

Вопросы по промпту

Перед использованием этого промпта

Быстрые проверки входных данных, подходящей модели и способов адаптировать шаблон без потери качества результата.

Что подготовить перед использованием карты знакомства с кодовой базой?

Подготовьте реальные входные заметки, бизнес-цель, ограничения, доступные доказательства и точную структуру, которую хотите получить.

Как оценивать качество ответа?

Проверьте, отделяет ли ответ факты от предположений и дает ли риски, компромиссы и практичные следующие шаги вместо общих советов.

Превью ветки

Новому инженеру нужно работать с контентными шаблонами, общим кодом рендеринга и скриптами проверки ассетов.
Точки входа: контентные записи, локализационные файлы и общий код рендеринга. Ключевой поток: template JSON плюс locale JSON превращаются в контент публичной страницы. Зоны ответственности: управление контентом, поля media URL и скрипты проверки. Рискованные зоны: правила хранения ассетов, старые примерные данные и локализованные SEO-метаданные. Первые задачи: добавить один шаблон, запустить проверки контента, просмотреть одну страницу, затем прочитать скрипт проверки.

Результат

Точки входа / ключевой поток / владельцы / риски / первые задачи

Еще промпты в этом режиме

чат-ветка

Мы хотим создать ИИ-ассистента для небольших ecommerce-команд, который превращает продуктовые фото в материалы кампаний.

Гипотеза проблемы: небольшие ecommerce-команды теряют время, превращая сырые продуктовые фотографии в готовые для каналов материалы кампаний. Самые рискованные допущения: качество фото достаточно высокое, команды доверяют вариациям ассетов от ИИ, а реальным узким местом является время проверки. Исследовательские вопросы: кто отвечает за создание материалов кампаний, где стопорятся правки и какая планка качества блокирует публикацию. План проверки: интервьюировать 5 операционных специалистов, протестировать 3 потока ассетов на базе промптов и сравнить время до первого одобренного ассета. Ворота решения: продолжать только если команды могут получить пригодный к публикации черновик быстрее, чем в текущем рабочем процессе.

чат-ветка

Мы изучаем новый продукт AI-заметок для независимых консультантов. Помогите превратить это в исследовательский бриф.

Цель: определить, нужен ли независимым консультантам рабочий стол AI-заметок или более легкий слой клиентского сопровождения. Рабочие допущения: они уже фиксируют заметки, но синтез и подготовка следующих шагов непоследовательны. Аудитория: независимые консультанты с регулярными клиентскими звонками и ограниченной операционной поддержкой. Ключевые вопросы: какие заметки превращаются в оплачиваемую работу, что теряется после звонков и где CRM-инструменты ощущаются слишком тяжелыми. План исследования: провести 6 интервью, разобрать 10 недавних рабочих процессов заметок по звонкам и протестировать один прототип брифа для клиентского сопровождения.

чат-ветка

Вот план лендинга нашего AI-продукта. Скажи, что неясно, прежде чем мы начнем дизайн.

Ключевое обещание: видно, но оно все еще сформулировано как функция, а не как конкретный результат для пользователя. Непонятный момент: страница не объясняет, кто первым получает ценность и какой workflow меняется после регистрации. Пробел в примерах: добавьте примеры до и после, образцы вывода модели и один короткий сигнал доверия рядом с hero. Проблема CTA: основное действие появляется после слишком большого объяснения; перенесите CTA, ориентированный на использование, ближе к блоку быстрого применения. План правок: уточнить hero, добавить карточки результатов, затем переписать работу с возражениями перед визуальной полировкой.