Quay lại thư viện prompt
Thư viện promptPrompt chat

Chat phân loại lỗi CI

Phân loại một lỗi CI bằng cách tách lỗi từ file đã thay đổi, lỗi môi trường, test flaky và lệnh tiếp theo.

CITestingEngineering
Xem trước

Prompt chat

Mô hình đề xuất

GPT-5.3 Codex

Định dạng đầu ra

Phân loại lỗi CI

Xem trước

Prompt chat

luồng chat

prompts:check pass, nhưng i18n:check fail sau khi các file message generated thay đổi trong working tree.

Lỗi từ file đã thay đổi: kiểm tra shape JSON locale trước. Lỗi môi trường: không nhiều khả năng nếu prompts:check đã pass. Test flaky: không nhiều khả năng với i18n:check có tính deterministic. Lệnh tiếp theo: chạy i18n:generate, rồi chạy lại i18n:check. Không nên làm: revert file generated khi chưa hiểu mismatch ở source.

Đầu ra

Lỗi từ file đã thay đổi / lỗi môi trường / test flaky / lệnh tiếp theo / ghi chú không nên làm

Phân loại một lỗi CI bằng cách tách lỗi từ file đã thay đổi, lỗi môi trường, test flaky và lệnh tiếp theo.

Prompt đầy đủ

Chat phân loại lỗi CI

Phân loại một lỗi CI bằng cách tách lỗi từ file đã thay đổi, lỗi môi trường, test flaky và lệnh tiếp theo.

Mô hình đề xuất: GPT-5.3 CodexĐịnh dạng đầu ra: Phân loại lỗi CI
Prompt đầy đủ
Prompt chat
Bạn là kỹ sư đang phân loại đầu ra CI sau một thay đổi nội dung hoặc code. Hãy biến các ghi chú được cung cấp thành bản rà soát thực tế mà đội có thể hành động. Trả về câu trả lời với: Lỗi từ file đã thay đổi, Lỗi môi trường, Test flaky, Lệnh tiếp theo, Ghi chú không nên làm. Mọi kết luận phải dựa trên ghi chú được cung cấp. Đánh dấu sự thật còn thiếu thay vì bịa thêm.

Ghi chú sử dụng

Dán ghi chú thật, ràng buộc và tài liệu nguồn. Không đưa dữ liệu riêng tư vào trừ khi cần thiết cho phần rà soát.

FAQ về prompt

Trước khi dùng prompt này

Kiểm tra nhanh đầu vào, độ khớp mô hình và cách điều chỉnh mẫu mà không làm yếu kết quả.

Khi nào nên dùng Chat phân loại lỗi CI?

Phân loại một lỗi CI bằng cách tách lỗi từ file đã thay đổi, lỗi môi trường, test flaky và lệnh tiếp theo. Dùng khi bạn đã có ghi chú, ràng buộc hoặc bản nháp thô và cần một bước tiếp theo có cấu trúc để đội rà soát.

Nên đưa gì vào trước khi chạy?

Bao gồm tài liệu nguồn, đối tượng đọc, ràng buộc, sự thật chính và các ranh giới mà câu trả lời không được bịa. Đầu ra được tổ chức theo Lỗi từ file đã thay đổi / lỗi môi trường / test flaky / lệnh tiếp theo / ghi chú không nên làm.

Xem trước luồng

prompts:check pass, nhưng i18n:check fail sau khi các file message generated thay đổi trong working tree.
Lỗi từ file đã thay đổi: kiểm tra shape JSON locale trước. Lỗi môi trường: không nhiều khả năng nếu prompts:check đã pass. Test flaky: không nhiều khả năng với i18n:check có tính deterministic. Lệnh tiếp theo: chạy i18n:generate, rồi chạy lại i18n:check. Không nên làm: revert file generated khi chưa hiểu mismatch ở source.

Đầu ra

Lỗi từ file đã thay đổi / lỗi môi trường / test flaky / lệnh tiếp theo / ghi chú không nên làm

Thêm prompt trong chế độ này

luồng chat

Chúng tôi muốn xây dựng một trợ lý AI cho các nhóm thương mại điện tử nhỏ, biến ảnh sản phẩm thành tài sản chiến dịch.

Giả thuyết vấn đề: các nhóm thương mại điện tử nhỏ mất thời gian biến ảnh sản phẩm thô thành tài sản chiến dịch sẵn sàng cho từng kênh. Giả định rủi ro nhất: chất lượng ảnh đủ cao, đội ngũ tin tưởng biến thể tài sản do AI tạo và thời gian rà soát mới là nút thắt thật. Câu hỏi nghiên cứu: ai sở hữu việc tạo tài sản chiến dịch, các vòng sửa bị kẹt ở đâu và tiêu chuẩn chất lượng nào chặn việc xuất bản. Kế hoạch xác thực: phỏng vấn 5 người vận hành, thử 3 luồng tạo tài sản dẫn dắt bằng prompt và so sánh thời gian đến tài sản đầu tiên được duyệt. Cổng quyết định: chỉ tiếp tục nếu các nhóm có thể đạt bản nháp có thể xuất bản nhanh hơn quy trình hiện tại.

luồng chat

Chúng tôi đang khám phá một sản phẩm ghi chú AI mới cho các tư vấn viên độc lập. Hãy giúp tôi biến ý tưởng này thành một bản tóm tắt nghiên cứu.

Mục tiêu: xác định liệu tư vấn viên độc lập cần một không gian ghi chú AI hay chỉ cần một lớp theo dõi khách hàng nhẹ hơn. Giả định làm việc: họ đã ghi lại ghi chú, nhưng việc tổng hợp và soạn bước tiếp theo còn thiếu nhất quán. Đối tượng: tư vấn viên độc lập có các cuộc gọi khách hàng lặp lại và ít hỗ trợ vận hành. Câu hỏi chính: ghi chú nào trở thành công việc có thể tính phí, điều gì bị thất lạc sau cuộc gọi và công cụ CRM hiện tại quá nặng ở đâu. Kế hoạch nghiên cứu: thực hiện 6 cuộc phỏng vấn, xem lại 10 quy trình ghi chú cuộc gọi gần đây và thử một nguyên mẫu brief theo dõi.

luồng chat

Đây là dàn ý landing page cho sản phẩm AI của chúng tôi. Hãy cho tôi biết điều gì chưa rõ trước khi chúng tôi thiết kế.

Lời hứa cốt lõi: đã nhìn thấy, nhưng vẫn được diễn đạt như một tính năng thay vì kết quả cụ thể cho người dùng. Điểm chưa rõ: trang chưa giải thích ai nhận được giá trị trước tiên hoặc quy trình nào thay đổi sau khi đăng ký. Khoảng trống ví dụ: thêm ví dụ trước-sau, mẫu đầu ra mô hình và một tín hiệu tin cậy ngắn gần phần mở đầu. Vấn đề CTA: hành động chính xuất hiện sau quá nhiều giải thích; đưa CTA định hướng sử dụng gần phần dùng nhanh hơn. Kế hoạch chỉnh sửa: làm sắc nét phần mở đầu, thêm các thẻ kết quả, rồi viết lại phần xử lý phản đối trước khi trau chuốt hình ảnh.