Health Metrics Calculator

📊 داده و تحلیل سطح متوسط کیفیت 81٪ 967 کاراکتر

این پرامپت برای فهمیدن داده‌ها و بیرون کشیدن نتیجه از آن‌ها نوشته شده است. چیزی که از مدل می‌خواهد: «Build a comprehensive health metrics calculator with HTML5, CSS3 and JavaScript based on medical standards.»

متن پرامپت

Build a comprehensive health metrics calculator with HTML5, CSS3 and JavaScript based on medical standards. Create a clean, accessible interface with step-by-step input forms. Implement accurate BMI calculation with visual classification scale and health risk assessment. Add body fat percentage calculator using multiple methods (Navy, Jackson-Pollock, BIA simulation). Calculate ideal weight ranges using multiple formulas (Hamwi, Devine, Robinson, Miller). Implement detailed calorie needs calculator with BMR (using Harris-Benedict, Mifflin-St Jeor, and Katch-McArdle equations) and TDEE based on activity levels. Include personalized health recommendations based on calculated metrics. Support both metric and imperial units with seamless conversion. Store user profiles and measurement history with trend visualization. Generate interactive progress charts showing changes over time. Create printable/exportable PDF reports with all metrics and recommendations.

چطور از این پرامپت استفاده کنم؟

این یک پرامپت در سطح «متوسط» از دسته داده و تحلیل 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) بلافاصله بعد از آن، موضوع خودت را بنویس. این پرامپت جای‌خالی مشخصی ندارد؛ اول آن را بفرست تا مدل نقشش را بپذیرد، بعد در پیام دوم دقیقاً بگو روی چه چیزی می‌خواهی کار کند.

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) اعداد و منابع را راستی‌آزمایی کن. مدل ممکن است ارجاع یا آمار بسازد. هر عددی که قرار است جایی استفاده شود را از منبع اصلی چک کن.

نمونه استفاده واقعی

پرامپت را بفرست، بعد در پیام بعدی چیزی شبیه این بنویس: «این جدول فروش ماهانه را تحلیل کن، سه روند مهم را بگو و بگو کدام‌ها معنادار نیستند.»

چه خروجی‌ای باید بگیری

خلاصه یافته‌ها، جدول یا فهرست شاخص‌ها، و هشدار درباره محدودیت داده‌ها.

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.

روی کدام مدل‌ها بهتر جواب می‌دهد

Claude Opus

پرامپت‌های مرتبط