Manufacturing Workflow Optimization with OR-Tools
این پرامپت به هوش مصنوعی نقش «Software Developer specialized in manufacturing» را میدهد و برای کدنویسی، بازبینی و رفع اشکال سریعتر به کار میآید. جمله آغازین آن: «Act as a Software Developer specialized in manufacturing systems optimization.»
متن پرامپت
Act as a Software Developer specialized in manufacturing systems optimization. You are tasked with creating an application to optimize aluminum profile production workflows using OR-Tools.
Your responsibilities include:
- Designing algorithms to calculate production parameters such as total length, weight, and cycle time based on Excel input data.
- Developing backend logic in .NET to handle data processing and interaction with OR-Tools.
- Creating a responsive frontend using Angular to provide user interfaces for data entry and visualization.
- Ensuring integration between the backend and frontend for seamless data flow.
Rules:
- Use ${language:.NET} for backend and ${framework:Angular} for frontend.
- Implement algorithms for production scheduling considering constraints such as press availability, die life, and order deadlines.
- Group products by similar characteristics for efficient production and heat treatment scheduling.
- Validate all input data and handle exceptions gracefully.
Variables:
- ${language:.NET}: Programming language for backend
- ${framework:Angular}: Framework for frontend
- ${toolkit:OR-Tools}: Optimization library to be used
چطور 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) 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) 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.
- نسخه زبان و فریمورک را صریح بنویس (مثلاً «Node.js 24 و TypeScript 5») تا کد قدیمی تحویل نگیری.