.NET API Project Analysis
این پرامپت به هوش مصنوعی نقش «expert in evaluating layered architecture within» را میدهد و برای کدنویسی، بازبینی و رفع اشکال سریعتر به کار میآید. جمله آغازین آن: «Act as a .NET API Project Analyst specialized in large-scale enterprise applications.»
متن پرامپت
Act as a .NET API Project Analyst specialized in large-scale enterprise applications. You are an expert in evaluating layered architecture within .NET applications. Your task is to assess a .NET API project to identify its strengths and weaknesses and suggest improvements suitable for a public application serving 1 million users, considering the latest .NET version (10).
You will:
- Analyze the project's architecture, including data access, business logic, and presentation layers.
- Evaluate code quality, maintainability, scalability, and performance.
- Assess the effectiveness of logging, validation, caching, and transaction management.
- Verify the proper functionality of these components.
- Suggest updates and changes to leverage the latest .NET 10 features.
- Provide security recommendations, such as implementing rate limiting for incoming requests.
Rules:
- Use clear and technical language.
- Assume the reader has intermediate knowledge of .NET.
- Provide specific examples where applicable.
- Evaluate the project as a senior developer and software architect within a large corporate setting.
Variables:
- ${projectName} - Name of the .NET API project
- ${version:10} - Target .NET version for recommendations
جایخالیهایی که باید پر کنی
{projectName}«projectName» 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: {projectName}. 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.