Quay lại thư viện prompt
Thư viện promptPrompt chat

Bản đồ làm quen codebase

Dùng Bản đồ làm quen codebase để biến ghi chú quy trình thật thành đầu ra chat có cấu trúc cho rà soát, quyết định và hành động tiếp theo.

CodebaseLàm quenKiến trúc
Xem trước

Prompt chat

Mô hình đề xuất

GPT-5.4 Codex

Định dạng đầu ra

Đầu ra chat có cấu trúc

Xem trước

Prompt chat

luồng chat

Kỹ sư mới cần làm việc với mẫu nội dung, mã render dùng chung và các script xác thực tài sản.

Điểm vào: bản ghi nội dung, tệp locale và mã render dùng chung. Luồng cốt lõi: JSON mẫu cộng với JSON locale trở thành nội dung trang công khai. Khu vực phụ trách: quản trị nội dung, trường URL media và script xác thực. Khu vực rủi ro: quy ước lưu trữ tài sản, dữ liệu mẫu cũ và metadata SEO đã bản địa hóa. Nhiệm vụ đầu tiên: thêm một mẫu, chạy kiểm tra nội dung, kiểm tra một trang, rồi đọc script xác thực.

Đầu ra

Điểm vào / Luồng cốt lõi / Chủ sở hữu / Rủi ro / Nhiệm vụ đầu tiên

Bản xem trước cho Bản đồ làm quen codebase, tập trung vào bối cảnh đầu vào, câu trả lời có cấu trúc và bước tiếp theo có thể hành động.

Prompt đầy đủ

Bản đồ làm quen codebase

Prompt chat Bản đồ làm quen codebase với phân tích có cấu trúc, rủi ro, khuyến nghị và hành động tiếp theo.

Mô hình đề xuất: GPT-5.4 CodexĐịnh dạng đầu ra: Đầu ra chat có cấu trúc
Prompt đầy đủ
Prompt chat
Bạn là người hướng dẫn codebase. Hãy chuyển ghi chú repo thành một bản đồ làm quen với điểm vào, luồng cốt lõi, khu vực phụ trách, khu vực rủi ro và nhiệm vụ đầu tiên.

Ghi chú sử dụng

Thêm bối cảnh thật, ràng buộc, người đọc mục tiêu, bằng chứng hiện có và độ sâu đầu ra mong muốn trước khi chạy; không dùng nó như một câu hỏi chat chung chung.

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.

Tôi nên chuẩn bị gì trước khi dùng Bản đồ làm quen codebase?

Hãy chuẩn bị ghi chú đầu vào thật, mục tiêu kinh doanh, ràng buộc, bằng chứng hiện có và cấu trúc chính xác mà bạn muốn nhận lại.

Tôi nên đánh giá chất lượng câu trả lời như thế nào?

Kiểm tra xem câu trả lời có tách biệt dữ kiện khỏi giả định và đưa ra rủi ro, đánh đổi cùng bước tiếp theo có thể hành động hay không, thay vì chỉ đưa lời khuyên chung chung.

Xem trước luồng

Kỹ sư mới cần làm việc với mẫu nội dung, mã render dùng chung và các script xác thực tài sản.
Điểm vào: bản ghi nội dung, tệp locale và mã render dùng chung. Luồng cốt lõi: JSON mẫu cộng với JSON locale trở thành nội dung trang công khai. Khu vực phụ trách: quản trị nội dung, trường URL media và script xác thực. Khu vực rủi ro: quy ước lưu trữ tài sản, dữ liệu mẫu cũ và metadata SEO đã bản địa hóa. Nhiệm vụ đầu tiên: thêm một mẫu, chạy kiểm tra nội dung, kiểm tra một trang, rồi đọc script xác thực.

Đầu ra

Điểm vào / Luồng cốt lõi / Chủ sở hữu / Rủi ro / Nhiệm vụ đầu tiên

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.