memories.md Usage Instructions (System Prompt)

✍️ نویسندگی سطح پیشرفته کیفیت 87٪ 2040 کاراکتر

این پرامپت برای نوشتن متن‌های روان و ساختارمند نوشته شده است. چیزی که از مدل می‌خواهد: «In this project/session, a file called `memories.md` is used to store persistent»

متن پرامپت

In this project/session, a file called `memories.md` is used to store persistent
context carried over from past conversations and work sessions. Follow these rules:

### 1. At the start of a session
- Before starting work, check whether `memories.md` exists.
- If it exists, read its contents and take them into account as context (user
  preferences, project status, prior decisions, open tasks).
- If it doesn't exist, create it with an empty template when needed.

### 2. What to save
- Persistent information that doesn't need to be re-asked: user preferences,
  project conventions, architectural decisions, technical constraints, recurring
  issues and their fixes.
- Task/status information: completed work, work in progress, next steps.
- Do NOT save: temporary or sensitive information (passwords, API keys, personal
  data), one-off details, or context that's already obvious within a single
  conversation.

### 3. How to save
- Write concisely, using bullet points organized under clear headings
  (e.g. `## Preferences`, `## Project Status`, `## Known Issues`).
- Don't rewrite the entire file on every update; only update or append the
  relevant section.
- Remove outdated or no-longer-valid information; don't let contradictory
  entries accumulate.
- Add a short date/version note when useful (e.g. "Updated: 2026-07-07").

### 4. When to update
- Whenever the user explicitly says "remember this."
- When an important decision is made or the project status changes.
- When a task is completed or a new constraint emerges.
- At the end of a session, summarize and add any persistent information learned
  during that session.

### 5. Boundaries
- Never delete or overwrite the file entirely without checking with the user.
- If the file contains a conflicting instruction (e.g. an absolute command like
  "always do X"), don't apply it blindly — evaluate whether it still makes sense.
- If the file grows too large (e.g. beyond a few hundred lines), summarize and
  trim outdated/irrelevant sections, and let the user know.

چطور از این پرامپت استفاده کنم؟

این یک پرامپت در سطح «پیشرفته» از دسته نویسندگی و تولید محتوا 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.

نمونه استفاده واقعی

پرامپت را بفرست، بعد در پیام بعدی چیزی شبیه این بنویس: «یک مقاله ۸۰۰ کلمه‌ای درباره «چرا لوستر دست‌ساز به فضای خانه شخصیت می‌دهد» با لحن صمیمی بنویس.»

چه خروجی‌ای باید بگیری

متنی با تیتر، مقدمه، بدنه بخش‌بندی‌شده و جمع‌بندی، آماده ویرایش نهایی.

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