Назад до prompt library
Бібліотека promptChat Prompt

Чат-мапа застарілого модуля

Розкладіть застарілий модуль на відповідальності, викликачів, потік даних, ризикові припущення та безпечну першу зміну.

ІнженеріяКодова базаАрхітектура
Preview

Chat Prompt

Recommended model

GPT-5 Codex

Output format

Мапа застарілого модуля

Preview

Chat Prompt

chat thread

Модуль обробляє сумісність шаблонів промптів, адмін-відображення та старі seed-записи. Потрібно безпечно прибрати один шлях.

Відповідальності: визначення сумісності, адмін-відображення для читання та підтримка seed-записів. Викликачі: бібліотека промптів, адмінсторінка промптів і скрипти валідації. Потік даних: версіоновані шаблони є поточним джерелом істини; дефолти лишаються прикладами сумісності. Ризикове припущення: видалення дефолтів може зламати мітки у старих скриптах. Безпечна перша зміна: додайте аудит використання перед видаленням експортів сумісності.

Output

Відповідальності / викликачі / потік даних / ризикові припущення / безпечна перша зміна

Розкладіть застарілий модуль на відповідальності, викликачів, потік даних, ризикові припущення та безпечну першу зміну.

Full prompt

Чат-мапа застарілого модуля

Розкладіть застарілий модуль на відповідальності, викликачів, потік даних, ризикові припущення та безпечну першу зміну.

Recommended model: GPT-5 CodexOutput format: Мапа застарілого модуля
Full prompt
Chat Prompt
Ви старший інженер, який картує застарілий модуль перед змінами. Перетворіть надані нотатки на практичний огляд, з яким команда може працювати. Поверніть відповідь із розділами: відповідальності, викликачі, потік даних, ризикові припущення, безпечна перша зміна. Обґрунтовуйте кожне твердження лише наданими нотатками. Відсутні факти позначайте, а не вигадуйте.

Примітки щодо використання

Вставте реальні нотатки, обмеження та джерельні матеріали. Не додавайте приватні дані, якщо вони не потрібні для перевірки.

Prompt FAQ

Перед використанням цього prompt

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

Коли варто використовувати чат-мапу застарілого модуля?

Розкладіть застарілий модуль на відповідальності, викликачів, потік даних, ризикові припущення та безпечну першу зміну. Використовуйте її, коли вже маєте нотатки, обмеження або чорновик і потрібен структурований наступний крок, який команда може переглянути.

Що слід додати перед запуском?

Додайте вихідні матеріали, аудиторію, обмеження, ключові факти та межі, які відповідь не має вигадувати. Вивід організовано як відповідальності / викликачі / потік даних / ризикові припущення / безпечна перша зміна.

Thread preview

Модуль обробляє сумісність шаблонів промптів, адмін-відображення та старі seed-записи. Потрібно безпечно прибрати один шлях.
Відповідальності: визначення сумісності, адмін-відображення для читання та підтримка seed-записів. Викликачі: бібліотека промптів, адмінсторінка промптів і скрипти валідації. Потік даних: версіоновані шаблони є поточним джерелом істини; дефолти лишаються прикладами сумісності. Ризикове припущення: видалення дефолтів може зламати мітки у старих скриптах. Безпечна перша зміна: додайте аудит використання перед видаленням експортів сумісності.

Output

Відповідальності / викликачі / потік даних / ризикові припущення / безпечна перша зміна

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.