Prompt library پر واپس
Prompt libraryChat Prompt

api schema change بیانیہ

API Schema Change Narrative استعمال کریں تاکہ real workflow notes کو review، decisions، اور next actions کے لیے structured chat output میں بدلا جا سکے۔

ApiSchemaDeveloper Docs
Preview

Chat Prompt

Recommended model

GPT-5.3 Codex

Output format

structured چیٹ output

Preview

Chat Prompt

chat thread

Field mediaUrl کو imageUrl، videoUrl، audioUrl، اور posterUrl میں split کیا گیا ہے۔ Existing clients شاید اب بھی mediaUrl send کریں۔

What changed: mediaUrl اب media type کے حساب سے explicit ہے۔ Why it matters: clients guessing کے بغیر correct player یا image component render کر سکتے ہیں۔ Migration: image assets کو imageUrl، video files کو videoUrl، audio files کو audioUrl، اور thumbnails کو posterUrl پر map کریں۔ Compatibility: migration کے دوران mediaUrl accept کرتے رہیں مگر usage log کریں۔ Risk: ambiguous old values اگر map نہ ہوں تو incorrect previews produce کر سکتے ہیں۔

Output

change / impact / migration / compatibility / risk بریف

API Schema Change Narrative کا preview، input context، structured reply، اور actionable next steps پر focused۔

Full prompt

api schema change بیانیہ

Structured analysis، risks، recommendations، اور next actions کے ساتھ API Schema Change Narrative chat prompt۔

Recommended model: GPT-5.3 CodexOutput format: structured چیٹ output
Full prompt
Chat Prompt
آپ ایک developer documentation writer ہیں۔ API schema change explain کریں: کیا changed ہوا، یہ کیوں matter کرتا ہے، migration steps، اور compatibility risk۔

Usage notes

Run کرنے سے پہلے real context، constraints، target reader، current evidence، اور expected output depth add کریں؛ اسے generic chat question کے طور پر استعمال نہ کریں۔

Prompt FAQ

یہ prompt استعمال کرنے سے پہلے

Inputs، model fit اور template adapt کرنے کے طریقے کو جلد check کریں تاکہ result کمزور نہ ہو۔

API Schema Change Narrative استعمال کرنے سے پہلے مجھے کیا prepare کرنا چاہیے؟

Real input notes، business goal، constraints، available evidence، اور وہ exact structure prepare کریں جو آپ واپس چاہتے ہیں۔

Response quality کو کیسے judge کرنا چاہیے؟

Check کریں کہ reply facts کو assumptions سے separate کرتی ہے یا نہیں، اور generic advice کے بجائے risks، tradeoffs، اور actionable next steps دیتی ہے یا نہیں۔

Thread preview

Field mediaUrl کو imageUrl، videoUrl، audioUrl، اور posterUrl میں split کیا گیا ہے۔ Existing clients شاید اب بھی mediaUrl send کریں۔
What changed: mediaUrl اب media type کے حساب سے explicit ہے۔ Why it matters: clients guessing کے بغیر correct player یا image component render کر سکتے ہیں۔ Migration: image assets کو imageUrl، video files کو videoUrl، audio files کو audioUrl، اور thumbnails کو posterUrl پر map کریں۔ Compatibility: migration کے دوران mediaUrl accept کرتے رہیں مگر usage log کریں۔ Risk: ambiguous old values اگر map نہ ہوں تو incorrect previews produce کر سکتے ہیں۔

Output

change / impact / migration / compatibility / risk بریف

اس mode میں مزید prompts

chat thread

ہم چھوٹی ecommerce teams کے لیے ایک AI assistant بنانا چاہتے ہیں جو product photos کو campaign assets میں بدل دے۔

Problem hypothesis: چھوٹی ecommerce teams raw product photos کو channel-ready campaign assets میں بدلنے میں وقت ضائع کرتی ہیں۔ Riskiest assumptions: photo quality کافی اچھی ہے، teams AI asset variation پر اعتماد کرتی ہیں، اور اصل bottleneck review time ہے۔ Research questions: campaign asset creation کا owner کون ہے، revisions کہاں رکتی ہیں، اور کون سا quality bar publishing کو روکتا ہے۔ Validation plan: 5 operators کے interviews کریں، 3 prompt-led asset flows test کریں، اور time-to-first-approved asset compare کریں۔ Decision gate: صرف اس صورت میں آگے بڑھیں جب teams اپنے current workflow سے تیز publishable draft تک پہنچ سکیں۔

chat thread

ہم solo consultants کے لیے ایک نیا AI notes product explore کر رہے ہیں۔ اسے research brief میں بدلنے میں میری مدد کریں۔

Objective: define کریں کہ solo consultants کو AI notes workspace چاہیے یا ہلکی client-follow-up layer۔ Working assumptions: وہ پہلے ہی notes capture کرتے ہیں، مگر synthesis اور next-step drafting inconsistent ہیں۔ Audience: recurring client calls اور limited operations support رکھنے والے solo consultants۔ Key questions: کون سے notes billable work بنتے ہیں، calls کے بعد کیا کھو جاتا ہے، اور CRM tools کہاں بہت heavy محسوس ہوتے ہیں۔ Research plan: 6 interviews کریں، 10 recent call-note workflows review کریں، اور ایک follow-up brief prototype test کریں۔

chat thread

یہ ہمارے AI پروڈکٹ لینڈنگ پیج کا خاکہ ہے۔ ڈیزائن شروع کرنے سے پہلے بتائیں کہ کیا بات غیر واضح ہے۔

بنیادی وعدہ: دکھائی دے رہا ہے، لیکن ابھی بھی اسے ایک ٹھوس صارف نتیجے کے بجائے فیچر کے طور پر پیش کیا گیا ہے۔ غیر واضح نکتہ: صفحہ یہ نہیں بتاتا کہ سب سے پہلے کس صارف کو value ملتی ہے یا signup کے بعد workflow کیسے بدلتا ہے۔ مثال کی کمی: before-after مثالیں، model output samples، اور hero کے قریب ایک مختصر trust signal شامل کریں۔ CTA مسئلہ: بنیادی action بہت زیادہ وضاحت کے بعد آتا ہے؛ quick-use سیکشن کے قریب استعمال پر مبنی CTA منتقل کریں۔ ترمیمی منصوبہ: hero کو تیز کریں، outcome cards شامل کریں، پھر visuals polish کرنے سے پہلے اعتراضات دوبارہ لکھیں۔