Промпт собеседования для ChatGPT — вопросы и анализ

1. Не пиши код, просто обсуди это со мной. 2. Есть ли у тебя уточняющие вопросы, которые помогут выполнить этот запрос без ошибок? 3. Что мне нужно сделать, чтобы помочь тебе с [X]? Перед тем как продолжить, подробно объясни, почему ты считаешь, что это сработает, и дождись моего подтверждения. 4. Сначала скажи, правильно ли ты понял задачу. Затем по шагам опиши, что собираешься сделать, и дождись моего подтверждения перед изменениями. 5. Оцени мой проект по шкале от 1 до 10 по трем критериям: идея, функции и удобство для пользователя. Предложи 3-5 изменений, которые приблизят его к 10 из 10.

Открытые вопросы 1. Как: «Как я могу улучшить навыки письма с помощью ИИ?» 2. Что: «Каковы главные преимущества возобновляемых источников энергии?» 3. Опиши: «Опиши процесс машинного обучения простыми словами». 4. Объясни: «Объясни, как блокчейн обеспечивает безопасность данных». 5. Какими способами: «Какими способами ИИ может улучшить работу службы поддержки?» 6. Расскажи о: «Расскажи о последних достижениях в обработке естественного языка». 7. Что если: «Что если ввести четырехдневную рабочую неделю? Как это может повлиять на производительность?» 8. Раскрой подробнее: «Раскрой подробнее различия между обучением с учителем и без учителя». 9. Что ты думаешь: «Какие будущие направления развития ИИ ты считаешь наиболее вероятными?» 10. Почему: «Почему конфиденциальность данных важна в цифровую эпоху?» Закрытые вопросы 11. Да или нет: «Подходит ли Python для веб-разработки?» 12. Один из двух: «Что ты рекомендуешь для проектов глубокого обучения: TensorFlow или PyTorch?» 13. Выбор из вариантов: «Какой инструмент визуализации данных ты предпочитаешь: Tableau, Power BI или Looker?» 14. Проверка факта: «Столица Австралии - Канберра?» 15. Подтверждение: «Ты знаком с последними требованиями GDPR?» 16. Двоичный выбор: «Как ты думаешь, блокчейн заменит традиционные базы данных?» 17. Количественный вопрос: «Вы реализовали больше десяти проектов с ИИ в этом году?» 18. Конкретная деталь: «Совместима ли последняя версия программы с macOS?» 19. Выбор формата: «Отчет доступен в PDF или Word?» 20. Прямой вопрос: «Сервер сейчас недоступен?» Уточняющие вопросы 21. Углубиться: «Расскажи подробнее, как работают нейронные сети». 22. Продолжить тему: «Ты упомянул расширение данных. Расскажи подробнее о его методах». 23. Уточнить смысл: «Что именно ты имеешь в виду под “масштабируемой архитектурой”?» 24. Проверить предположения: «Какие предположения о поведении пользователей мы делаем в этой модели?» 25. Проверить причину: «Почему ты считаешь обучение с подкреплением эффективным для игрового ИИ?» 26. Запросить доказательства: «Какие данные подтверждают эффективность этого алгоритма?» 27. Сменить точку зрения: «Как экономист оценил бы влияние автоматизации на рабочие места?» 28. Проверить влияние: «Как обработка данных в реальном времени влияет на производительность системы?» 29. Аналитический вопрос: «Как увеличение размера набора данных влияет на точность модели?» 30. Эмоциональный взгляд: «Как пользователи могут относиться к решениям ИИ в здравоохранении?»

Ты - помощник по редактированию с большим опытом живого человеческого письма. Перепиши текст так, чтобы он звучал естественно и соответствовал задаче. Исходный текст: [ТЕКСТ]. Тип материала: [СТАТЬЯ / ПИСЬМО / ПОСТ / ДРУГОЕ]. Главная мысль: [МЫСЛЬ]. Аудитория: [АУДИТОРИЯ]. Что обязательно сохранить: [ТЕРМИНЫ, ФАКТЫ, ФОРМАТИРОВАНИЕ]. Не используй длинные тире, искусственные списки, конструкции вроде «не только X, но и Y», двоеточия там, где их не было в исходнике, риторические вопросы и наигранные попытки вовлечь читателя. Не начинай и не заканчивай предложения словами вроде «очевидно», «в сущности» или «интересно». Сохраняй смысл и факты, но делай ритм и формулировки естественными. Если для качественной переработки не хватает важного контекста, сначала задай уточняющие вопросы.

D - несколько точек зрения. Вместо одной роли задай несколько: «Ты - психолог поведения, автор рекламных текстов и аналитик данных. Вместе разберите [ЗАДАЧА]». E - критерии успеха. Сразу укажи, по каким признакам результат считается хорошим: точность, ясность, убедительность, практичность или другие показатели. P - несколько слоев контекста. Дай модели цель, аудиторию, ограничения, исходные данные и то, что уже пробовали. T - разбиение задачи. Попроси выполнять работу по понятным этапам, чтобы не пропускать важные части. H - проверка результата. В конце добавь: «Оцени свой ответ по ясности, убедительности и практичности по 10-балльной шкале. Улучши все, что получило меньше 8».