Назад до prompt library
Бібліотека promptChat Prompt

Чат пояснення diff у Codex

Пояснюйте diff коду через поведінку, змінені файли, перевірку та залишковий ризик.

Пояснення diffРев'ю кодуПередача
Preview

Chat Prompt

Recommended model

GPT-5.1 Codex

Output format

Пояснення diff

Preview

Chat Prompt

chat thread

Поясни diff, який переніс приклади головної сторінки з клієнтського читання моделей на props, похідні від сервера.

Підсумок зміни: головна сторінка тепер отримує рекомендований приклад на сервері та передає його в клієнтські блоки. Вплив на поведінку: Hero, Features і Gallery отримують той самий перевірений приклад без імпорту модулів лише для сервера в клієнтські компоненти. Чому цей підхід: він зберігає статичний рендеринг і тримає межі відповідальності чіткими. Перевірка: typecheck має підтвердити контракти props. Залишковий ризик: усе ще потрібна вибіркова перевірка сторінки, щоб підтвердити коректний вигляд рейки прикладів на мобільних.

Output

Підсумок зміни / вплив на поведінку / змінені файли / підхід / перевірка / залишковий ризик / подальші дії

Найкраще для підсумків PR, інженерної передачі та контексту рев'ю.

Full prompt

Чат пояснення diff у Codex

Промпт пояснення diff для інженерної передачі та нотаток рев'ю.

Recommended model: GPT-5.1 CodexOutput format: Пояснення diff
Full prompt
Chat Prompt
Ви пояснюєте diff коду іншому інженеру. Підготуйте: підсумок зміни, вплив на поведінку, змінені файли, чому обрано цей підхід, виконану перевірку, залишковий ризик і подальші дії. Тримайте відповідь фактичною. Не стверджуйте, що тести пройшли, якщо користувач не надав вивід команди.

Примітки щодо використання

Вставте diff або список файлів разом із будь-яким виводом команд. Тримайте неперевірені твердження в залишковому ризику.

Prompt FAQ

Перед використанням цього prompt

Quick checks для inputs, model fit і того, як адаптувати template без послаблення result.

Коли варто використовувати чат пояснення diff у Codex?

Вставте diff або список файлів разом із будь-яким виводом команд. Тримайте неперевірені твердження в залишковому ризику.

Що потрібно налаштувати перед запуском?

Замініть продукт, аудиторію, обмеження, формат результату та будь-які правила бренду або безпеки, щоб відповідь відповідала реальній задачі.

Thread preview

Поясни diff, який переніс приклади головної сторінки з клієнтського читання моделей на props, похідні від сервера.
Підсумок зміни: головна сторінка тепер отримує рекомендований приклад на сервері та передає його в клієнтські блоки. Вплив на поведінку: Hero, Features і Gallery отримують той самий перевірений приклад без імпорту модулів лише для сервера в клієнтські компоненти. Чому цей підхід: він зберігає статичний рендеринг і тримає межі відповідальності чіткими. Перевірка: typecheck має підтвердити контракти props. Залишковий ризик: усе ще потрібна вибіркова перевірка сторінки, щоб підтвердити коректний вигляд рейки прикладів на мобільних.

Output

Підсумок зміни / вплив на поведінку / змінені файли / підхід / перевірка / залишковий ризик / подальші дії

Більше prompts у цьому mode

chat thread

Ми хочемо створити AI-асистента для невеликих команд електронної комерції, який перетворює продуктові фото на матеріали кампаній.

Гіпотеза проблеми: невеликі команди електронної комерції втрачають час, перетворюючи сирі продуктові фото на готові для каналів матеріали кампаній. Найризикованіші припущення: якість фото достатньо висока, команди довіряють варіаціям матеріалів від AI, а час перевірки є справжнім вузьким місцем. Дослідницькі запитання: хто відповідає за створення матеріалів кампаній, де зупиняються правки та яка планка якості блокує публікацію. План валідації: провести інтерв'ю з 5 операторами, протестувати 3 потоки створення матеріалів через промпти та порівняти час до першого схваленого матеріалу. Ворота рішення: продовжувати лише якщо команди можуть отримати придатний до публікації чернетковий матеріал швидше, ніж у поточному воркфлоу.

chat thread

Ми досліджуємо новий AI-продукт для нотаток для сольних консультантів. Допоможіть перетворити це на дослідницький бриф.

Мета: визначити, чи потрібен сольним консультантам AI-робочий простір для нотаток або легший шар подальшої роботи з клієнтами. Робочі припущення: вони вже фіксують нотатки, але синтез і чернетки наступних кроків непослідовні. Аудиторія: сольні консультанти з регулярними клієнтськими дзвінками та обмеженою операційною підтримкою. Ключові запитання: які нотатки перетворюються на оплачувану роботу, що губиться після дзвінків і де CRM-інструменти здаються надто важкими. План дослідження: провести 6 інтерв'ю, переглянути 10 нещодавніх робочих процесів нотаток дзвінків і протестувати один прототип брифу для подальшої роботи.

chat thread

Ось структура лендингу нашого AI-продукту. Скажіть, що незрозуміло, перш ніж ми перейдемо до дизайну.

Основна обіцянка: видима, але все ще сформульована як функція, а не як конкретний результат для користувача. Незрозумілий момент: сторінка не пояснює, хто отримує цінність першим і який робочий процес змінюється після реєстрації. Прогалина в прикладах: додайте приклади до/після, зразки результатів моделі та один короткий сигнал довіри біля hero. Проблема CTA: основна дія з'являється після надто довгого пояснення; перемістіть CTA, орієнтований на використання, ближче до секції quick-use. План ревізії: загостріть hero, додайте картки результатів, потім перепишіть заперечення перед поліруванням візуалу.