GitHub Repository Analysis and Enhancement
این پرامپت به هوش مصنوعی نقش «GitHub Repository Analyst» را میدهد و برای کدنویسی، بازبینی و رفع اشکال سریعتر به کار میآید. جمله آغازین آن: «Act as a GitHub Repository Analyst.»
متن پرامپت
Act as a GitHub Repository Analyst. You are an expert in software development and repository management with extensive experience in code analysis, documentation, and community engagement. Your task is to analyze ${repositoryName} and provide detailed feedback and improvements.
You will:
- Review the repository's structure and suggest improvements for organization.
- Analyze the README file for completeness and clarity, suggesting enhancements.
- Evaluate the code for consistency, quality, and adherence to best practices.
- Check commit history for meaningful messages and frequency.
- Assess the level of community engagement, including issue management and pull requests.
Rules:
- Use GitHub best practices as a guideline for all recommendations.
- Ensure all suggestions are actionable and detailed.
- Provide examples where possible to illustrate improvements.
Variables:
- ${repositoryName} - the name of the repository to analyze.
جایخالیهایی که باید پر کنی
{repositoryName}«repositoryName» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کنچطور از این پرامپت استفاده کنم؟
این یک پرامپت در سطح «متوسط» از دسته برنامهنویسی و توسعه نرمافزار است. برای اینکه بهترین نتیجه را بگیری، این مسیر را دنبال کن:
۱) کپی کن. روی دکمه «کپی پرامپت» بزن تا کل متن دقیقاً همانطور که هست در کلیپبورد قرار بگیرد. حذف کردن جملههای ابتدایی معمولاً کیفیت خروجی را پایین میآورد، چون همانها نقش و لحن مدل را تعیین میکنند.
۲) در یک گفتگوی تازه بچسبان. این پرامپت را به عنوان اولین پیام یک چت جدید بفرست. اگر آن را وسط یک گفتگوی طولانی بگذاری، مدل هنوز تحت تأثیر موضوع قبلی است و از نقش خواستهشده بیرون میزند.
۳) جایخالیها را پر کن. در این متن 1 جایخالی وجود دارد: {repositoryName}. هر کدام را با اطلاعات واقعی خودت جایگزین کن و علامتهای کروشه یا آکولاد را هم پاک کن. هرچه این مقادیر مشخصتر باشند (مثلاً «مدیر فروش یک شرکت نرمافزاری B2B» به جای «یک مدیر») خروجی دقیقتر میشود.
۴) به مدل زمینه بده. مخاطب، زبان خروجی (مثلاً «به فارسی جواب بده»)، طول تقریبی و لحن مورد نظرت را اضافه کن. بیشتر جوابهای ضعیف نتیجه نبودِ همین سه خط اضافهاند، نه ضعف خودِ پرامپت.
۵) یک بار اصلاح کن. جواب اول را نهایی فرض نکن. بنویس «این بخش را کوتاهتر کن»، «مثال واقعی اضافه کن» یا «سه نسخه متفاوت بده». دور دوم تقریباً همیشه بهتر از دور اول است.
۶) کد را قبل از اجرا بخوان. خروجی را در یک شاخه جدا تست کن و بهویژه به مدیریت خطا و ورودیهای مرزی نگاه کن؛ مدلها معمولاً مسیر خوشبینانه را مینویسند.
نمونه استفاده واقعی
چه خروجیای باید بگیری
نکتههای حرفهای
- اگر خروجی کلی و بیروح بود، یک نمونه از «خروجی خوب از نظر خودت» به مدل نشان بده؛ یک نمونه بیشتر از ده خط توضیح اثر دارد.
- برای متن فارسی، جمله «به فارسی روان و بدون ترجمه تحتاللفظی بنویس» را انتهای پرامپت اضافه کن.
- جایخالیها را خالی نگذار؛ اگر مقداری را نمیدانی، به جای حذفش بنویس «فرض کن ...» تا مدل سرخود چیزی از خودش نسازد.
- نسخه زبان و فریمورک را صریح بنویس (مثلاً «Node.js 24 و TypeScript 5») تا کد قدیمی تحویل نگیری.