Ми помітили, що користувачам часто складно чітко сформулювати питання, аби штучний інтелект дав максимально влучну відповідь. І тоді народився задум створити «Розумного Редактора Запитів» – систему, яка перетворює хаотичні чи неповні запити на досконалі, структуровані, зрозумілі prompts
Як це працює?
🟣Аналізує початковий текст та контекст.
🟣Уточнює ключові моменти: аудиторія, стиль, формат, бажаний обсяг.
🟣 Вдосконалює структуру, додає недостаючі деталі й прибирає зайве.
🟣Фіналізує: видає ідеальний «prompt» + пояснює, що змінилося.
Які методики ми вбудували?
🟣Role-based Prompting: визначаємо роль моделі (наприклад, «експерт-правник»).
🟣Chain-of-Thought: покроково розкриваємо логіку запиту.
🟣Context Enrichment: за потреби додаємо або запитуємо додатковий контекст.
🟣Few-shot & Zero-shot: підкріплюємо очікуваний стиль чи формат прикладами.
🟣Styling & Formatting: обираємо потрібний тон, стиль, розмір відповіді.
🟣Iterative Improvement: поліпшуємо запит кількома ітераціями.
🟣Self-Consistency: генеруємо кілька варіантів і обираємо оптимальний.
https://chatgpt.com/g/g-6772b626439081918d4a29a87e0a7d61-promtmonster
Як це працює?
🟣Аналізує початковий текст та контекст.
🟣Уточнює ключові моменти: аудиторія, стиль, формат, бажаний обсяг.
🟣 Вдосконалює структуру, додає недостаючі деталі й прибирає зайве.
🟣Фіналізує: видає ідеальний «prompt» + пояснює, що змінилося.
Які методики ми вбудували?
🟣Role-based Prompting: визначаємо роль моделі (наприклад, «експерт-правник»).
🟣Chain-of-Thought: покроково розкриваємо логіку запиту.
🟣Context Enrichment: за потреби додаємо або запитуємо додатковий контекст.
🟣Few-shot & Zero-shot: підкріплюємо очікуваний стиль чи формат прикладами.
🟣Styling & Formatting: обираємо потрібний тон, стиль, розмір відповіді.
🟣Iterative Improvement: поліпшуємо запит кількома ітераціями.
🟣Self-Consistency: генеруємо кілька варіантів і обираємо оптимальний.
https://chatgpt.com/g/g-6772b626439081918d4a29a87e0a7d61-promtmonster