Назад до prompt library
Бібліотека promptChat Prompt

Чат меж рефакторингу Codex

Визначайте межі рефакторингу, відокремлюючи обов'язкові зміни, необов'язкове очищення, межі відповідальності та нецілі.

Межі рефакторингуАрхітектураМежі
Preview

Chat Prompt

Recommended model

GPT-5.3 Codex

Output format

Межі рефакторингу

Preview

Chat Prompt

chat thread

Визнач межі рефакторингу, щоб приклад моделі походив із шаблонів промптів, але конфігурація моделі залишилася незмінною.

Ціль: спрямувати приклади запуску через перевірені шаблони промптів. Обов'язкові зміни: додати агрегацію прикладів, оновити сторінки, оновити аудити й документацію. Поза обсягом: зміна конфігурації провайдера, параметрів білінгу, runtime-форм або зберігання бази даних промптів. Сумісність: зберігати старий шлях лише до завершення перевіреного покриття. Приймання: усі поверхні прикладів запуску віддають перевагу перевіреним прикладам промптів, і typecheck проходить.

Output

Ціль / обов'язкові зміни / необов'язкове очищення / в обсязі / поза обсягом / межі / приймання

Найкраще для архітектурного очищення, меж і уникнення непов'язаного шуму.

Full prompt

Чат меж рефакторингу Codex

Промпт визначення меж рефакторингу для архітектурних меж і нецілей.

Recommended model: GPT-5.3 CodexOutput format: Межі рефакторингу
Full prompt
Chat Prompt
Ви визначаєте межі рефакторингу. Підготуйте: ціль, обов'язкові зміни, необов'язкове очищення, файли в межах обсягу, файли поза обсягом, межі відповідальності, нотатки про сумісність і перевірки приймання. Надавайте перевагу найменшій зміні, яка усуває реальну проблему. Явно перелічіть, чого не слід торкатися.

Примітки щодо використання

Вставте проблему, обмеження та файли, яких уже торкнулися. Попросіть модель явно захистити непов'язану роботу.

Prompt FAQ

Перед використанням цього prompt

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

Коли варто використовувати чат меж рефакторингу Codex?

Вставте проблему, обмеження та файли, яких уже торкнулися. Попросіть модель явно захистити непов'язану роботу.

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

Визнач межі рефакторингу, щоб приклад моделі походив із шаблонів промптів, але конфігурація моделі залишилася незмінною.
Ціль: спрямувати приклади запуску через перевірені шаблони промптів. Обов'язкові зміни: додати агрегацію прикладів, оновити сторінки, оновити аудити й документацію. Поза обсягом: зміна конфігурації провайдера, параметрів білінгу, runtime-форм або зберігання бази даних промптів. Сумісність: зберігати старий шлях лише до завершення перевіреного покриття. Приймання: усі поверхні прикладів запуску віддають перевагу перевіреним прикладам промптів, і typecheck проходить.

Output

Ціль / обов'язкові зміни / необов'язкове очищення / в обсязі / поза обсягом / межі / приймання

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.