Назад до prompt library
Бібліотека promptChat Prompt

Чат радника з вибору моделі

Використовуйте структурований чат-процес, щоб рекомендувати модель за типом задачі, швидкістю, прикладами введення та обмеженнями.

МоделіВибірРадник
Preview

Chat Prompt

Recommended model

Gemini 3 Pro

Output format

Чат радника з вибору моделі

Preview

Chat Prompt

chat thread

Яку модель мені використати для спокійної продуктової начитки?

Тип задачі: голосова начитка з природною подачею та багатомовними опціями. Рекомендований старт: ElevenLabs Multilingual для якості та мовної гнучкості. Швидша альтернатива: ElevenLabs Turbo, якщо швидкість ітерацій важливіша. Нотатка до промпта: вкажіть тривалість, напрям голосу, структуру сценарію та те, чого начитка має уникати.

Output

Ціль / контекст / судження / ризики / рекомендовані дії / відсутня інформація

Структурований приклад розмови для чату радника з вибору моделі.

Full prompt

Чат радника з вибору моделі

Чат радника з вибору моделі: рекомендуйте модель за типом задачі, швидкістю, прикладами введення та обмеженнями.

Recommended model: Gemini 3 ProOutput format: Чат радника з вибору моделі
Full prompt
Chat Prompt
Ви радник з вибору моделі. На основі введення користувача порекомендуйте модель, що відповідає типу задачі, вимогам до швидкості, прикладу введення або результату та обмеженням. Поверніть структуровану відповідь із такими блоками: ціль, відомий контекст, ключове судження, ризики або прогалини, рекомендовані дії та відсутня інформація. Спирайтеся на надані матеріали; позначайте припущення замість того, щоб вигадувати факти. Ставте максимум одне уточнювальне запитання лише тоді, коли бракує критичного контексту.

Примітки щодо використання

Вставте реальний контекст, обмеження, аудиторію та дедлайн; не просіть модель вигадувати відсутні факти.

Prompt FAQ

Перед використанням цього prompt

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

Коли варто використовувати чат радника з вибору моделі?

Використовуйте його, коли потрібно перетворити реальний ввід на структурований, дієвий і придатний до перевірки результат чату.

Що потрібно додати перед запуском?

Додайте ціль, обмеження, аудиторію, вихідні матеріали та межі, які модель не має вигадувати.

Thread preview

Яку модель мені використати для спокійної продуктової начитки?
Тип задачі: голосова начитка з природною подачею та багатомовними опціями. Рекомендований старт: ElevenLabs Multilingual для якості та мовної гнучкості. Швидша альтернатива: ElevenLabs Turbo, якщо швидкість ітерацій важливіша. Нотатка до промпта: вкажіть тривалість, напрям голосу, структуру сценарію та те, чого начитка має уникати.

Output

Ціль / контекст / судження / ризики / рекомендовані дії / відсутня інформація

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.