Назад до prompt library
Бібліотека promptChat Prompt

Пріоритизація регресійних тестів

Використовуйте пріоритизацію регресійних тестів, щоб перетворити реальні нотатки про робочий процес на структуровану відповідь у чаті для огляду, рішень і наступних дій.

ТестуванняКонтроль якостіРеліз
Preview

Chat Prompt

Recommended model

GPT-5 Codex

Output format

Структурована відповідь у чаті

Preview

Chat Prompt

chat thread

Ми додали 58 шаблонів промптів і змінили локалізаційні JSON-файли. Які регресійні тести потрібно запустити першими?

P0: перевірка схеми шаблонів промптів і категорій моделей. P0: рендеринг маршрутів для однієї сторінки промпта в кожному режимі. P1: аудит довжини SEO-заголовка й опису. P1: перевірка наявності URL медіа для промптів зображень, відео й аудіо. P2: перевірки візуальної щільності фільтрів списку промптів після збільшення кількості.

Output

План регресії P0 / P1 / P2

Попередній перегляд пріоритизації регресійних тестів із фокусом на вхідному контексті, структурованій відповіді й дієвих наступних кроках.

Full prompt

Пріоритизація регресійних тестів

Чат-промпт для пріоритизації регресійних тестів зі структурованим аналізом, ризиками, рекомендаціями й наступними діями.

Recommended model: GPT-5 CodexOutput format: Структурована відповідь у чаті
Full prompt
Chat Prompt
Ви керівник контролю якості. Пріоритизуйте регресійні тести для зміни в коді або контенті за впливом на користувача, зміненою поверхнею, імовірністю збою й отриманою впевненістю.

Примітки щодо використання

Перед запуском додайте реальний контекст, обмеження, цільового читача, поточні докази й очікувану глибину відповіді; не використовуйте це як загальне запитання в чаті.

Prompt FAQ

Перед використанням цього prompt

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

Що потрібно підготувати перед використанням пріоритизації регресійних тестів?

Підготуйте реальні вхідні нотатки, бізнес-ціль, обмеження, доступні докази й точну структуру відповіді, яку хочете отримати.

Як оцінити якість відповіді?

Перевірте, чи відповідь відділяє факти від припущень і дає ризики, компроміси та дієві наступні кроки замість загальних порад.

Thread preview

Ми додали 58 шаблонів промптів і змінили локалізаційні JSON-файли. Які регресійні тести потрібно запустити першими?
P0: перевірка схеми шаблонів промптів і категорій моделей. P0: рендеринг маршрутів для однієї сторінки промпта в кожному режимі. P1: аудит довжини SEO-заголовка й опису. P1: перевірка наявності URL медіа для промптів зображень, відео й аудіо. P2: перевірки візуальної щільності фільтрів списку промптів після збільшення кількості.

Output

План регресії P0 / P1 / P2

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.