Назад к библиотеке промптов
Библиотека промптовЧат-промпт

Чат Codex для определения объема рефакторинга

Определите объем рефакторинга, отделив обязательные изменения, необязательную очистку, границы владения и нецели.

Объем рефакторингаАрхитектураГраницы
Превью

Чат-промпт

Рекомендуемая модель

GPT-5.3 Codex

Формат результата

Объем рефакторинга

Превью

Чат-промпт

чат-ветка

Определи объем рефакторинга, чтобы пример модели выводился из шаблонов промптов, сохранив конфигурацию модели без изменений.

Цель: проводить публичные примеры через проверенные шаблоны промптов. Обязательные изменения: добавить агрегацию примеров, обновить страницы, обновить аудиты и документацию. Вне объема: изменение конфигурации провайдера, параметров биллинга, форм времени выполнения или хранения базы промптов. Совместимость: сохранять старый путь только до завершения проверенного покрытия. Приемка: все поверхности публичных примеров предпочитают проверенные примеры промптов, и typecheck проходит.

Результат

Цель / обязательные изменения / необязательная очистка / в объеме / вне объема / границы / приемка

Подходит для архитектурной очистки, границ и предотвращения несвязанного шума в изменениях.

Полный промпт

Чат Codex для определения объема рефакторинга

Промпт определения объема рефакторинга для архитектурных границ и нецелей.

Рекомендуемая модель: GPT-5.3 CodexФормат результата: Объем рефакторинга
Полный промпт
Чат-промпт
Вы определяете объем рефакторинга. Подготовьте: цель, обязательные изменения, необязательную очистку, файлы в объеме, файлы вне объема, границы владения, заметки о совместимости и приемочные проверки. Предпочитайте минимальное изменение, которое устраняет реальную проблему. Явно перечислите, что трогать не нужно.

Примечания по использованию

Вставьте проблему, ограничения и уже затронутые файлы. Попросите модель явно защитить несвязанную работу.

Вопросы по промпту

Перед использованием этого промпта

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

Когда использовать чат Codex для определения объема рефакторинга?

Вставьте проблему, ограничения и уже затронутые файлы. Попросите модель явно защитить несвязанную работу.

Что нужно настроить перед запуском?

Замените продукт, аудиторию, ограничения, формат вывода и любые правила бренда или безопасности, чтобы результат соответствовал реальной задаче.

Превью ветки

Определи объем рефакторинга, чтобы пример модели выводился из шаблонов промптов, сохранив конфигурацию модели без изменений.
Цель: проводить публичные примеры через проверенные шаблоны промптов. Обязательные изменения: добавить агрегацию примеров, обновить страницы, обновить аудиты и документацию. Вне объема: изменение конфигурации провайдера, параметров биллинга, форм времени выполнения или хранения базы промптов. Совместимость: сохранять старый путь только до завершения проверенного покрытия. Приемка: все поверхности публичных примеров предпочитают проверенные примеры промптов, и typecheck проходит.

Результат

Цель / обязательные изменения / необязательная очистка / в объеме / вне объема / границы / приемка

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.