Назад к библиотеке промптов
Библиотека промптовЧат-промпт

Чат для поиска корня падающего теста

Превратите лог падающего теста и краткое резюме недавнего diff в вероятные причины, шаги воспроизведения и минимальный путь исправления.

ТестированиеИнженерияКачество
Превью

Чат-промпт

Рекомендуемая модель

GPT-5 Codex

Формат результата

Запись о корне тестовой ошибки

Превью

Чат-промпт

чат-ветка

Typecheck локально проходит, но build падает, когда статические prompt-параметры содержат новый slug без locale-контента.

Вероятная причина: источник шаблона существует без соответствующего locale-файла. Воспроизведение: добавить slug, запустить build, попасть в статические prompt-параметры. Минимальное исправление: добавить en и zh locale-файлы для slug. Регрессионный тест: запускать prompts:check перед build. Не менять: генерацию маршрутов, если locale-файлы не валидны.

Результат

Вероятная причина / воспроизведение / минимальное исправление / регрессионный тест / пометка что не менять

Превращает лог падающего теста и краткое резюме недавнего diff в вероятные причины, шаги воспроизведения и минимальный путь исправления.

Полный промпт

Чат для поиска корня падающего теста

Превратите лог падающего теста и краткое резюме недавнего diff в вероятные причины, шаги воспроизведения и минимальный путь исправления.

Рекомендуемая модель: GPT-5 CodexФормат результата: Запись о корне тестовой ошибки
Полный промпт
Чат-промпт
Вы инженер с фокусом на тестах, который разбирает падающий CI-тест. Превратите предоставленные заметки в практичную проверку, по которой команда сможет действовать. Верните ответ с разделами: вероятная причина, воспроизведение, минимальное исправление, регрессионный тест, пометка что не менять. Обосновывайте каждое утверждение предоставленными заметками. Отмечайте недостающие факты вместо того, чтобы выдумывать их.

Примечания по использованию

Вставьте реальные заметки, ограничения и исходные материалы. Не включайте приватные данные, если они не нужны для проверки.

Вопросы по промпту

Перед использованием этого промпта

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

Когда использовать чат для поиска корня падающего теста?

Используйте его, чтобы превратить лог падающего теста и краткое резюме недавнего diff в вероятные причины, шаги воспроизведения и минимальный путь исправления. Он подходит, когда у вас уже есть заметки, ограничения или черновик и нужен структурированный следующий шаг для командной проверки.

Что включить перед запуском?

Включите исходные материалы, аудиторию, ограничения, ключевые факты и границы, в которых ответ не должен ничего выдумывать. Вывод организован как вероятная причина / воспроизведение / минимальное исправление / регрессионный тест / пометка что не менять.

Превью ветки

Typecheck локально проходит, но build падает, когда статические prompt-параметры содержат новый slug без locale-контента.
Вероятная причина: источник шаблона существует без соответствующего locale-файла. Воспроизведение: добавить slug, запустить build, попасть в статические prompt-параметры. Минимальное исправление: добавить en и zh locale-файлы для slug. Регрессионный тест: запускать prompts:check перед build. Не менять: генерацию маршрутов, если locale-файлы не валидны.

Результат

Вероятная причина / воспроизведение / минимальное исправление / регрессионный тест / пометка что не менять

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.