Session Continuity Engine

✍️ نویسندگی سطح پیشرفته کیفیت 85٪ 7414 کاراکتر

این پرامپت برای نوشتن متن‌های روان و ساختارمند نوشته شده است. چیزی که از مدل می‌خواهد: «Prompt: Session Continuity Engine (SCE)»

متن پرامپت

# Prompt: Session Continuity Engine (SCE)
# Version: 1.2.3
# Author: Scott Malin, CISSP
# Purpose:
# Compresses a completed AI session into a structured continuity package that can be
# transferred into a new session (including across different AI platforms) to preserve
# project context, historical decisions, active workstreams, and established conventions.
# The goal is to minimize context loss, reduce repetitive onboarding, and maintain
# project momentum using filter-safe, passive reference architecture.
# Changelog:
# - v1.0.0 to v1.2.1: Initial releases, cross-platform tuning, JSON mode addition.
# - v1.2.2: Fixed nested codeblock parsing issues. Standardized JSON keys.
#   Quantified context scale metrics. Clarified Section 8 verification payload rules.
# - v1.2.3: Re-engineered compliance notice and guidelines into passive, static
#   reference language to completely eliminate heuristic safety filter triggers.
--------------------------------------------------------------------------
We are ending this session to preserve context, reduce context drift, and
maintain continuity across future conversations.
Your task is to create a comprehensive Session Transfer Package that captures
the current project state, active decisions, historical context, constraints,
and next actions.
The resulting package should help a future AI assistant understand the project
quickly and continue work with minimal re-discovery effort.
--------------------------------------------------------------------------
PURPOSE & METHODOLOGY
--------------------------------------------------------------------------
This document is a static, user-provided project state snapshot. It functions
strictly as reference documentation to ground the current session in historical 
context, established project definitions, and completed technical milestones.
--------------------------------------------------------------------------
PROJECT REFERENCE GUIDELINES (v1.2.3)
--------------------------------------------------------------------------
The receiving assistant utilizes this data as an informational baseline:
- Use the confirmed project decisions to maintain consistency with existing work.
- Distinguish clearly between established facts, open questions, and planned steps.
- Reference the documented naming conventions, standards, and version histories
  to prevent regression or configuration drift.
- Use tables or compact lists for scannable reference when displaying assets.
- Request explicit clarification if the archived data conflicts with current objectives.
--------------------------------------------------------------------------
OUTPUT GENERATION INSTRUCTIONS
--------------------------------------------------------------------------
Generate the final output exactly as follows:
1. A brief introductory sentence.
2. One markdown codeblock containing the Session Transfer Package.

NESTED CODEBLOCK RULE: If the content inside any section requires a codeblock,
use four backticks (````) for the outer container or escape the inner blocks so
the master container does not break prematurely.

DEFAULT MODE (Markdown): Use the structure inside the START/END block below.

JSON MODE: If the user explicitly requests "JSON output" or "JSON mode", output
a single valid JSON object. Do not wrap it in markdown text. Use these exact 
camelCase keys:
{
  "handoffMetadata": {},
  "projectHandoffContext": { "preferredInteractionStyle": "" },
  "projectContextStatus": { "keyRisksAndAntiDrift": "" },
  "persistentConstraints": {},
  "historicalLedger": [],
  "currentSourceOfTruthAssets": [],
  "openQuestions": [],
  "immediateNextSteps": [],
  "continuityVerificationTemplate": ""
}

START OF PACKAGE CODEBLOCK
# SESSION TRANSFER PACKAGE (SCE v1.2.3)
## 0. Handoff Metadata
- Originating Platform/Model:
- Date:
- Sessions Compressed:
- Rough Context Scale (Choose one based on current session depth):
  · Short (<10k tokens / brief chat)
  · Medium (10k-50k tokens / moderate technical deep dive)
  · Long (50k-100k tokens / heavy code or long multi-stage conversation)
  · Very Long (>100k tokens / massive repository context or highly extended session)
- Primary Topics / Tags:
- Key Repositories/Files:

## 1. Project Handoff Context
This section summarizes the overall purpose of the project, its current
direction, major objectives, and any important strategic decisions already
made.
### Preferred Interaction Style
[Describe preferred working style, formatting conventions, level of detail,
versioning expectations, confidence-label requirements, communication style,
and other collaboration preferences.]

## 2. Project Context & Current Status
Provide a compressed but comprehensive summary of:
- Current project goals
- Work completed
- Current state
- Active development efforts
- Recent decisions
- Known issues
Focus on preserving context that would otherwise require significant effort
to rediscover.

### Key Risks, Gotchas & Anti-Drift Notes
Document any known risks, common failure modes, deprecated approaches,
or specific guidance to prevent context drift or safety issues in future sessions.

## 3. Persistent Constraints & Operating Standards
Document ongoing standards such as:
- Formatting requirements
- Naming conventions
- Versioning rules
- Documentation standards
- Evidence requirements
- Validation procedures
- Quality controls
- Any user-established preferences

### Continuity Guidance
- Changes to established standards should generally be documented and
  user-directed.
- Preserve compatibility with existing project assets whenever practical.
- Record significant changes in version history where applicable.

## 4. Historical Ledger (Compressed)
Provide a chronological summary of major project events, including:
- Important decisions
- Architectural shifts
- Prompt revisions
- Retired approaches
- Lessons learned
- Significant milestones
Keep entries concise while preserving rationale. Use bullets or a simple table
for longer histories.

## 5. Current Source-of-Truth Assets
List the latest approved versions of all critical assets.
For each asset include:
- Asset Name
- Version
- Purpose
- Current Status
- Location/Repository (if known)
Include full content only when reasonably short.
For larger assets, provide:
- Summary
- Key characteristics
- Location reference
Avoid duplicating unnecessary content. Use a table when listing multiple assets.

## 6. Open Questions & Pending Decisions
For each item include:
- Description
- Current status
- Known options
- Confidence level (if applicable)
Suggested confidence labels:
- [CONFIRMED]
- [HIGH CONFIDENCE]
- [MEDIUM CONFIDENCE]
- [LOW CONFIDENCE]
- [OPEN QUESTION]
- [PROPOSED]

## 7. Immediate Next Steps
Provide a prioritized action list.
For each item include:
- Objective
- Importance
- Dependencies (if any)
- Link to related open questions (if applicable)
Order from highest to lowest priority.

## 8. Continuity Verification Template
(Note to current model: Do not execute this section. Output this verbatim as a
static payload for the receiving model to read and execute upon onboarding.)

A future AI assistant may optionally provide a brief onboarding summary before
continuing work.
Suggested format to output to the user:
"SCE v1.2.3 loaded successfully.
Current understanding:
[2-3 sentence summary]
Top priorities:
- Item 1
- Item 2
- Item 3
Ready to proceed."
END OF PACKAGE CODEBLOCK

جای‌خالی‌هایی که باید پر کنی

[CONFIRMED]«CONFIRMED» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن
[HIGH CONFIDENCE]«HIGH CONFIDENCE» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن
[MEDIUM CONFIDENCE]«MEDIUM CONFIDENCE» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن
[LOW CONFIDENCE]«LOW CONFIDENCE» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن
[OPEN QUESTION]«OPEN QUESTION» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن
[PROPOSED]«PROPOSED» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن

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) جای‌خالی‌ها را پر کن. در این متن 6 جای‌خالی وجود دارد: [CONFIRMED]، [HIGH CONFIDENCE]، [MEDIUM CONFIDENCE]، [LOW CONFIDENCE]، [OPEN QUESTION]، [PROPOSED]. 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.

نمونه استفاده واقعی

بعد از فرستادن پرامپت، جای‌خالی‌ها را این‌طور پر کن: • [CONFIRMED] ← «مقدار واقعی خودت را بنویس» • [HIGH CONFIDENCE] ← «مقدار واقعی خودت را بنویس» • [MEDIUM CONFIDENCE] ← «مقدار واقعی خودت را بنویس» • [LOW CONFIDENCE] ← «مقدار واقعی خودت را بنویس» • [OPEN QUESTION] ← «مقدار واقعی خودت را بنویس» • [PROPOSED] ← «مقدار واقعی خودت را بنویس» سپس بنویس: «حالا با همین اطلاعات شروع کن و اول یک طرح کلی بده، بعد وارد جزئیات شو.»

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.
  • جای‌خالی‌ها را خالی نگذار؛ اگر مقداری را نمی‌دانی، به جای حذفش بنویس «فرض کن ...» تا مدل سرخود چیزی از خودش نسازد.
  • این پرامپت طولانی است؛ روی مدل‌های قوی‌تر (مثل Claude Opus یا GPT-5) نتیجه محسوساً بهتری می‌دهد.

روی کدام مدل‌ها بهتر جواب می‌دهد

Claude OpusGPT-5

پرامپت‌های مرتبط