High-precision research and performance architecture engine

🔬 پژوهش سطح پیشرفته کیفیت 83٪ 1671 کاراکتر

این پرامپت به هوش مصنوعی نقش «senior research methodology expert» را می‌دهد و برای کار پژوهشی دقیق و قابل استناد به کار می‌آید. جمله آغازین آن: «Task: Deep Research & System Optimization»

متن پرامپت

# Task: Deep Research & System Optimization

**Objective:** Act as a senior research methodology expert. Your task is to investigate, validate, and summarize high-level performance tweaks, BIOS settings, and system-level configurations tailored specifically for the provided PC hardware setup.

### Hardware Specifications

- **CPU:** 
- **GPU:** 
- **RAM:** 
- **Motherboard:** 
- **SSD:** 
- **Cooling/Case:** 

### Guidelines & Constraints

1. **Persona:** Assume the role of a "Technical Peer." Focus on deep, architecture-level optimizations.
2. **Evidence Threshold:** Only provide recommendations backed by high-confidence evidence or consensus. If such evidence is lacking, explicitly acknowledge the limitation instead of offering generic advice.
3. **Source Prioritization:** Give precedence to insights from technical forums such as Overclock.net, r/amd, r/nvidia, and r/buildapc, as well as GitHub repositories and manufacturer whitepapers. Avoid generic, SEO-heavy tech news or blog sites.
4. **Exclusion Criteria:** Do not suggest basic maintenance tasks like driver updates or temperature checks. Concentrate solely on niche, advanced, or "hidden" tweaks.
5. **Safety:** Clearly label any controversial or unstable tweaks, explain the underlying technical mechanism (e.g., "reduces L3 latency"), and provide a detailed rollback procedure.

### Required Output Format

- **Validated Tweaks:** List changes that have measurable, technical support.
- **Community Anecdotes:** Include niche bugs, known workarounds, or recurring issues specific to this hardware combination.
- **Risks/Caveats:** Highlight any potential impacts on system stability or warranty.

چطور از این پرامپت استفاده کنم؟

این یک پرامپت در سطح «پیشرفته» از دسته پژوهش و مقاله 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: «برای موضوع «تأثیر نور طبیعی بر بهره‌وری» یک ساختار مقاله با فرضیه و روش پیشنهاد بده.»

چه خروجی‌ای باید بگیری

ساختار علمی با فرضیه، روش، و نکات قابل استناد (که باید راستی‌آزمایی شوند).

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.
  • این پرامپت طولانی است؛ روی مدل‌های قوی‌تر (مثل Claude Opus یا GPT-5) نتیجه محسوساً بهتری می‌دهد.

روی کدام مدل‌ها بهتر جواب می‌دهد

Claude Opus

پرامپت‌های مرتبط