Seo Форум

дарю БЕЗВОЗМЕЗДНО (бесплатно) качественный промт для работы, если зайдет - жамкните звезду в гите плиз)

промт для ИИ, находится в перманентной разработке, поэтому все улучшайзинги можно отслеживать в режиме реального времени (https://github.com/ShaerWare/ai-development-partner) https://github.com/ShaerWare/ai-development-partner

в файле README - инструкция как подогнать под свой стэк

Глубокий Анализ Промпта
Этот промпт — выдающийся пример промт-инжиниринга. Он пытается трансформировать языковую модель из простого генератора кода в полноценного цифрового сотрудника с мультидисциплинарной экспертизой.

Часть 1: Анализ Сильных Сторон (Что сделано превосходно)

• Стратегическая Глубина и Ролевая Модель:
  
  • От "Исполнителя" к "Партнёру": Это ключевое семантическое изменение. Промпт с самого начала задает тон сотрудничества, а не подчинения. Это побуждает модель к проактивности и аналитическому мышлению.
  • Многоролевая Декомпозиция: Вместо абстрактного "помощника", промпт определяет конкретные роли (Аналитик, Tech Lead, PM, DevOps, Бизнес-консультант). Для LLM это работает как набор "линз", через которые она должна посмотреть на задачу. Это значительно обогащает ответ, делая его многогранным.
• Четкость и Структурированность:
  
  • Явный Workflow: Четырехшаговый процесс (Анализ -> Согласование -> Реализация -> Разбор ошибок) — это мини-фреймворк разработки. Он вносит предсказуемость во взаимодействие и заставляет модель работать последовательно, а не сразу бросаться в генерацию кода.
  • Формат Ответов: Жестко заданная структура с эмодзи (
    
    Код Выделить Развернуть
    🎯,
    
    Код Выделить Развернуть
    ⚡ и т.д.) делает вывод модели легко скaнируемым и предсказуемым. Это критически важно для быстрой работы.
  • Конкретные Правила: Правила для кода (язык, размер фрагментов, комментарии) и автоматическое расширение CRUD-запросов — это гениальные инструкции, которые экономят массу времени и сразу внедряют лучшие практики (тесты, дoкументация API).
• Техническая и Бизнес-Контекстуализация:
  
  • Определенный Стек: Указание конкретного стека (Ubuntu, Apache, PHP/Laravel, Orchid и т.д.) — это мощнейший фильтр. Модель не будет предлагать решения на Python/Django или Node.js, а сосредоточится на релевантных технологиях.
  • Указание Целей: Явное указание бизнес-целей ("Заменить 3-5 сотрудников", "SaaS до 500к+/мес дохода") — это сильный мотиватор для модели. Она понимает, что от нее ждут не просто код, а решения, приносящие экономическую выгоду. Это направляет ее мышление в сторону ROI, масштабирования и монетизации.
• Фокус на Качестве и Предотвращении Проблем:
  
  • Принципы и Безопасность: Упоминание SOLID, DRY, KISS, YAGNI, а также проактивное выявление уязвимостей и техдолга — это встраивание культуры качества непосредственно в инструкции для ИИ.
  • Анализ Рисков и Тестирование: Требования к оценке рисков и предложению плана тестирования смещают фокус с "просто написать код" на "создать работающее и надежное решение".

Часть 2: Критика и Потенциальные Проблемы (Что может пойти не так)

• Сверхамбициозность и Риск Поверхностности:
  
  • "Человек-оркестр": Промпт создает образ идеального сотрудника, который является экспертом сразу в 5-6 областях. Даже самые мощные LLM (Claude 3 Opus, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro) имеют ограничения. Модель может генерировать ответы, которые выглядят как экспертный анализ во всех ролях, но на деле являются поверхностными. Например, ее "конкурентный анализ" будет основан на данных из обучающей выборки, а не на реальном исследовании рынка.
  • Надежность Оценок: Требование давать временную оценку (в часах/днях) и оценку сложности — самое слабое место. LLM не имеет реального опыта выполнения задач, поэтому ее оценки будут статистической спекуляцией, основанной на текстах, которые она видела. Они могут быть крайне неточными и создавать ложные ожидания.
• Риск Информационной Перегрузки:
  
  • Избыточность для Простых Задач: Для простой задачи, вроде "добавь новое поле в модель", модель, следуя промпту, может выдать огромный ответ с анализом рисков, влиянием на бизнес-метрики, планом деплоя и т.д. Это может замедлить работу вместо того, чтобы ускорить ее. Промпту не хватает механизма для масштабирования ответа в зависимости от сложности запроса.
• "Слепые Зоны" Искусственного Интеллекта:
  
  • Отсутствие Реального Контекста: Модель не "помнит" проект целиком между сессиями. Она не знает, что обсуждалось неделю назад в Slack. Ее "проактивность" ограничена рамками текущего диалога. Она не сможет "предложить рефакторинг, потому что видит накопление техдолга за последние 3 месяца". Это может делать только человек.
  • DevOps-симуляция: Задачи DevOps часто связаны с отладкой специфических проблем окружения, работой с секретами, сетевыми конфигурациями. Модель может дать хороший шаблон для CI/CD пайплайна, но не сможет отладить его падение в реальном времени.
• Неявное Требование к Пользователю:
  
  • Этот промпт будет эффективен только в руках очень опытного разработчика. Новичок может быть введен в заблуждение "экспертными" советами ИИ, не имея возможности критически их оценить. Промпт генерирует сложные, многоуровневые предложения, и пользователь должен быть достаточно квалифицирован, чтобы выбрать лучшее или заметить ошибку в рассуждениях ИИ.

---

Подробная Оценка по Десятибалльной Системе
Я оценю промпт по нескольким ключевым критериям.

• Амбициозность и Полнота — 10/10
  
  • Обоснование: Промпт охватывает практически все аспекты жизненного цикла разработки ПО, от бизнес-идеи до деплоя и мониторинга. Это максимально полная и амбициозная попытка создать цифрового партнера. Дата "Сентябрь 2025" намекает, что промпт написан на вырост, с расчетом на будущие возможности моделей.
• Четкость и Структурированность — 10/10
  
  • Обоснование: Инструкции кристально ясны. Использование ролей, явного workflow, форматирования и конкретных правил не оставляет места для двусмысленности. Это эталон структурированного промпта.
• Практическая Реализуемость (с текущими моделями) — 6/10
  
  • Обоснование: Здесь кроется главный недостаток. Хотя лучшие модели попытаются выполнить все это, качество выполнения будет сильно варьироваться от роли к роли. Анализ кода и его генерация будут на высоте, а вот бизнес-консалтинг, PM-оценки и глубокий DevOps-анализ будут скорее имитацией, чем реальной экспертизой. Цель "заменить 3-5 сотрудников" на данный момент нереалистична; скорее, "усилить одного старшего разработчика до производительности 3-5 человек".
• Контролируемость и Гибкость — 9/10
  
  • Обоснование: Промпт предоставляет отличные механизмы контроля (специальные запросы, варианты ответов). Небольшой минус за отсутствие встроенного механизма для запроса краткого/полного ответа, что может приводить к избыточности.
• Фокус на Качестве и Безопасности — 10/10
  
  • Обоснование: Промпт систематически требует следования лучшим практикам (SOLID, тесты, дoкументация, безопасность). Это закладывает фундамент для создания качественного продукта, а не просто набора скриптов.

---

Итоговая Оценка: 9.0 / 10
Вердикт: Это промпт уровня "state-of-the-art". Он находится на переднем крае промт-инжиниринга и задает очень высокую планку для взаимодействия с ИИ. Его основная слабость — не в его структуре или содержании, а в разрыве между его высочайшими ожиданиями и текущими возможностями LLM. Это скорее промпт для моделей 2025-2026 годов, но даже сегодня он будет работать на порядок лучше, чем 99% других системных промптов.

Рекомендации по Улучшению

• Добавить Модификаторы Ответа: Ввести ключевые слова для управления детализацией. Например:
  
  • Код Выделить Развернуть
    "Краткий ответ:" в начале запроса, чтобы пропустить полный многоролевой анализ для простых задач.
  • Код Выделить Развернуть
    "Полный анализ:" для активации всех ролей, как описано в промпте.
• Скорректировать Ожидания: Мысленно (или даже в промпте) переформулировать некоторые пункты, чтобы они были более реалистичными.
  
  • Вместо "Временная оценка (в часах/днях)" использовать "Ориентировочная оценка сложности (story points: 1, 2, 3, 5, 8...)". Это более абстрактная и более честная метрика для ИИ.
  • Относиться к бизнес-советам и ROI-анализу как к "пище для размышлений" или "генерируемой гипотезе", а не как к прямому руководству к действию.
• Усилить Итеративность: Добавить в workflow пункт о том, что после реализации первого варианта модель должна быть готова к итеративным улучшениям на основе фидбэка, а не считать задачу полностью закрытой. Хотя это и так подразумевается, явное указание может улучшить взаимодействие в длинных диалогах.

В целом, автор промпта проделал феноменальную работу. Это отличный фундамент для высокоэффективной совместной работы человека и ИИ.

Цитата: shaerware.digital от 01-10-2025, 14:08:36дарю качественный промт для работы, если зайдет - жамкните звезду плиз)

в кодах честно-честно нету бэкдоров? ;-)

Цитата: Genius Ideaing от 01-10-2025, 17:31:22в кодах честно-честно нету бэкдоров? ;-)

не тупи, где ты код увидел?

Цитата: shaerware.digital от 01-10-2025, 18:13:46не тупи, где ты код увидел?

1. я не туплю. я достаточно образованный человек
2. не надо мне хамить. я вас не оскорблял
3. я про дыры с безопасностью и заведомо предусмотренные бэкдоры в рекламируемом ПО по ссылке: https://github.com/ShaerWare/ai-development-partner

Цитата: Genius Ideaing от 01-10-2025, 18:22:481. я не туплю. я достаточно образованный человек
2. не надо мне хамить. я вас не оскорблял
3. я про дыры с безопасностью и заведомо предусмотренные бэкдоры в рекламируемом ПО по ссылке: https://github.com/ShaerWare/ai-development-partner

сорян если обидел, просто это моя манера речи такая -срываюсь когда попадаются максимально нерелевантные вопросы по теме, приношу извинения. 
но вопрос про код остался.. а также добавился новый - где ты увидел ПО? ты вообще вкурсе что такое репо и для чего он? я уж молчу про религию, не позволяющую сначала ознакомиться с предметной части   и потом уже флудить разобравшись в теме))))

Цитата: shaerware.digital от 01-10-2025, 18:29:52но вопрос про код остался.. а также добавился новый - где ты увидел ПО?

уважаемый глобальный модератор, я примерно представлю себе что такое репозитарий.. это как по литературному.. библиотеки... только еще с примерами, дoкументацией, лицензиями и т.д. и т.п.
по ссылке после вашего замечания зашел.. бегло просмотрел... особо программных кодов не нашел... но на всякий случай решил отметиться по теме.... надеюсь, что я набирал текст по теме вопроса.. а не реально флудил рассказывая о морковке в огороде как вырастить достойный урожай...

))))

добавлен список команд и "горячие клавиши" к ним, теперь ИИ работает как чат-бот в телеге: ты ему /help, он в ответ - список команд, ты ему команду "Д" - он в ответ генерирует полную доку к последним дoкументам (например, аннотация swager)..

добавлена "лайтовая" версия промта для бесплатных акков грока и клода

ПРИМЕР РАБОТЫ ПРОМТА (разбивка ТЗ от заказчика по спринтам для оценки времени и стоимости):


🗓� **Sprints: Декомпозиция проекта "Онлайн-клуб"**

Проанализировав предоставленное описание функционала, я разбил весь проект на 5 логических спринтов по 1 неделе каждый. Это позволит нам итерационно создавать ценность и запускать MVP как можно скорее.

---

### **Спринт 1: MVP Core - Фундамент и Аутентификация Пользователей**

**Цель:** Создать базовую структуру проекта, базу данных и реализовать регистрацию/вход для пользователей. Это основа, на которой будет строиться весь остальной функционал.

| Подзадача | Оценка времени (часы) | Зависимости | Приоритет |
|---|---|---|---|
| 1. Настройка проекта Laravel, подключение БД | 4 | - | **Высокий** |
| 2. Создание модели `User`, миграции, фабрики | 6 | - | **Высокий** |
| 3. Реализация API для регистрации, логина, выхода (Laravel Passport) | 10 | П. 1, 2 | **Высокий** |
| 4. Создание базовой структуры личного кабинета (заглушка) | 6 | П. 3 | **Средний** |
| 5. Настройка Swagger для дoкументирования API | 4 | П. 3 | **Средний** |
| **Итого:** | **30 часов** | | |

---

### **Спринт 2: Управление Продуктами и Абонементами (Admin Panel)**

**Цель:** Дать владельцу возможность самостоятельно создавать и управлять всеми видами уроков и абонементов через админ-панель.

| Подзадача | Оценка времени (часы) | Зависимости | Приоритет |
|---|---|---|---|
| 1. Проектирование БД: таблицы `products` (типы абонементов), `categories` (Клуб, Русский язык) | 8 | - | **Высокий** |
| 2. Создание моделей и миграций (`Product`, `Category`) | 6 | П. 1 | **Высокий** |
| 3. Создание CRUD-интерфейса в Orchid для управления продуктами (название, цена, тип, длительность) | 16 | П. 2 | **Высокий** |
| 4. Реализация логики для разных типов продуктов (разовый, абонемент, индивидуальный, групповой) | 6 | П. 3 | **Средний** |
| **Итого:** | **36 часов** | | |

---

### **Спринт 3: Интеграция Оплаты и Личный Кабинет Пользователя**

**Цель:** Позволить пользователям покупать абонементы и видеть информацию о своих покупках в личном кабинете.

| Подзадача | Оценка времени (часы) | Зависимости | Приоритет |
|---|---|---|---|
| 1. Выбор и интеграция платежного шлюза (например, YooKassa или Stripe) | 12 | Спринт 2 | **Высокий** |
| 2. Создание таблицы `subscriptions` для связи пользователей и купленных продуктов | 4 | Спринт 1, 2 | **Высокий** |
| 3. Реализация API для процесса покупки (создание заказа, редирект на оплату, обработка callback) | 12 | П. 1, 2 | **Высокий** |
| 4. Отображение активных абонементов и остатка занятий в личном кабинете | 8 | П. 2, 3 | **Высокий** |
| **Итого:** | **36 часов** | | |

---

### **Спринт 4: Реализация "Комнаты для занятий"**

**Цель:** Создать основной продукт — виртуальную комнату, где будут проходить занятия.

| Подзадача | Оценка времени (часы) | Зависимости | Приоритет |
|---|---|---|---|
| 1. Исследование и выбор технологии для видеосвязи (WebRTC, Jitsi Meet API, др.) | 8 | - | **Высокий** |
| 2. Создание базового интерфейса комнаты (окно ведущего, окна детей, область для презентации) | 12 | - | **Высокий** |
| 3. Интеграция видео/аудио потоков на основе выбранной технологии | 16 | П. 1, 2 | **Высокий** |
| 4. Реализация базового текстового чата (WebSocket) | 8 | П. 2 | **Средний** |
| **Итого:** | **44 часа** | | |

---

### **Спринт 5: Публичные Страницы и Контент**

**Цель:** Создать информационные страницы сайта и дать владельцу возможность управлять их содержимым.

| Подзадача | Оценка времени (часы) | Зависимости | Приоритет |
|---|---|---|---|
| 1. Создание статических страниц: "О клубе", "Уроки русского языка", "Вступить в клуб" | 10 | Спринт 2 | **Средний** |
| 2. Создание раздела "Отзывы" с возможностью добавления через админ-панель (текст + фoто) | 8 | - | **Средний** |
| 3. Реализация логики "Пробный урок бесплатно" для новых пользователей | 6 | Спринт 1, 3 | **Средний** |
| **Итого:** | **24 часа** | | |

---

### 📊 **Общая Оценка и Риски**

*  **Общее время разработки:** 30 + 36 + 36 + 44 + 24 = **170 часов**.
*  **Стоимость разработки (без рисков):** 170 часов * 3000 ₽/час = **510 000 ₽**.
*  **Стоимость с учетом рисков (20%):** 510 000 ₽ * 1.2 = **612 000 ₽**.
*  **Срок реализации:** ~5 рабочих недель.

⚠️ **РИСКИ И ЗАМЕЧАНИЯ**

1.  **Комната для занятий (Спринт 4):** Это самый сложный и рискованный модуль. Разработка собственного WebRTC-решения с нуля может значительно превысить оценку.
    *  **Рекомендация:** На старте рассмотреть интеграцию с готовыми сервисами (например, Jitsi as a Service, Whereby Embedded). Это сильно ускорит и удешевит разработку, снизив риски.
2.  **Платежный шлюз (Спринт 3):** Выбор и подключение могут потребовать времени на регистрацию юрлица и модерацию. Этот процесс стоит запустить как можно раньше.
3.  **Детализация требований:** Текущее описание — высокоуровневое. Перед каждым спринтом потребуется более детальная проработка требований (команда `/tz`).

Готов приступить к первому спринту. Начнем с настройки проекта?

добавил команду типа /безкода чтоб ии выводило только текст без решения в зависимости от вашего стека, например объясняла ту или иную проблему но не пыталась сразу генерировать файлы для этого 
+ расширил альиасы для команды промт - теперь при вводе типа /артефакт или /файл ии выводит файл целиком а не пишет обычный текст что в разных чатах это вызывает проблему при копипасте

добавил роль Критического Аудитора и он вполне органично вписался с перечислением нескольких неочевидных факторов риска

добавил несколько жестких правил для соблюдения лучших практик в коде и жесткая привязка к нескольким неочевидным уточнениям в любом ЯП