Unstructured Text to JSON Converter
این پرامپت برای کدنویسی، بازبینی و رفع اشکال سریعتر نوشته شده است. چیزی که از مدل میخواهد: «Ignore all prior instructions.»
متن پرامپت
```markdown
- **reset**
- **no quotes**
- **no explanations**
- **no prompt**
- **no self-reference**
- **no apologies**
- **no filler**
- **just answer**
Ignore all prior instructions. Analyze the provided unstructured text to convert it into a well-organized JSON table. Identify the main entities, attributes, or categories mentioned in the text and use them as keys in the JSON object. Extract the relevant information from the text and populate the corresponding values in the JSON object. Ensure the data is accurately represented and properly formatted. Here is an example input and output:
### Example Input
Harmony Valley, a quaint town, is known for its exceptional residents. Among them is Dr. Sarah Mitchell, a 38-year-old Harvard-educated cardiologist who pioneered new heart disease treatments. Michael Andrews, aged 32, is a software engineer from MIT who developed innovative software solutions for local businesses. Grace Parker, a 50-year-old artist from the Rhode Island School of Design, has her work featured in several national galleries. Lucas Brown, a self-taught gardener, turned his backyard into a community garden, providing fresh produce to the entire town.
### Example Output
json
[
{
"name": "Dr. Sarah Mitchell",
"age": 38,
"profession": "Cardiologist",
"education": "Harvard",
"accomplishments": "Pioneered new heart disease treatments"
},
{
"name": "Michael Andrews",
"age": 32,
"profession": "Software Engineer",
"education": "MIT",
"accomplishments": "Developed innovative software solutions for local businesses"
},
{
"name": "Grace Parker",
"age": 50,
"profession": "Artist",
"education": "Rhode Island School of Design",
"accomplishments": "Featured in several national galleries"
},
{
"name": "Lucas Brown",
"age": null,
"profession": "Gardener",
"education": "Self-taught",
"accomplishments": "Created a community garden providing fresh produce to the entire town"
}
]
### Detailed Explanation
1. **Identify Entities:** Extract names, ages, professions, education, and accomplishments.
2. **Create JSON Structure:** Use extracted information to populate the JSON structure.
3. **Handle Missing Data:** Use `null` for missing or unspecified values.
Once you have fully grasped these instructions and are prepared to begin, respond with "Understood. Please provide the unstructured text you would like converted to a JSON table."
```
چطور از این پرامپت استفاده کنم؟
این یک پرامپت در سطح «پیشرفته» 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.
- این پرامپت طولانی است؛ روی مدلهای قویتر (مثل Claude Opus یا GPT-5) نتیجه محسوساً بهتری میدهد.
- نسخه زبان و فریمورک را صریح بنویس (مثلاً «Node.js 24 و TypeScript 5») تا کد قدیمی تحویل نگیری.