К основному содержанию
промпт GP ChatGPT

⚙️ PromptForge — промпт для ChatGPT и Claude.ai: аудит и переписывание

Промпт, который разбирает ваш промпт по шагам: находит двусмысленности, переписывает точнее и проверяет на сбои.

Открыть на GitHub

Что делает ⚙️ PromptForge

PromptForge — это готовый промпт для ChatGPT и Claude.ai. Вы вставляете свой промпт и цель, а модель работает как старший промпт-инженер: сначала разбирает сильные и слабые места, скрытые допущения и риски неверного толкования, потом задаёт границы задачи и переписывает текст без двусмысленностей.

Дальше идут два варианта — короткий и подробный пошаговый, стресс-тест с примерами плохих ответов и разбором причин, финальная версия промпта и рубрика оценки по пяти критериям. Порядок шагов жёсткий: пропускать, объединять или менять их местами нельзя. Формат вывода тоже задан — тринадцать разделов с фиксированными заголовками.

В конце промпта есть три места для подстановки: сам промпт на проверку, описание желаемого результата и необязательный пример идеального ответа. Если критичных данных не хватает, промпт требует прямо сказать, чего не хватает, и либо продолжить с оговорёнными допущениями, либо запросить уточнение. Для ChatGPT готовой команды установки нет — текст просто копируют в чат.

Какие задачи решает

  • найти двусмысленности в промпте до того, как их поймает модель
  • переписать расплывчатую инструкцию в жёсткую и однозначную
  • получить короткую и подробную версии одного промпта
  • проверить промпт на сценариях, где он ломается
  • оценить качество промпта по понятным критериям

Примеры запросов агенту

  • Разбери мой промпт по шагам PromptForge и выдай финальную версию
  • Прогони этот промпт через стресс-тест и покажи, где он сломается
  • Сделай короткий и подробный варианты промпта для генерации отчётов

Как установить ⚙️ PromptForge

Как использовать

Вставьте текст в начало диалога или в инструкции проекта

Из того же набора73

Весь набор →
Vector-Based Space Combat System Промпт превращает чат в инженера игровой механики: на входе концепт скоростного боя, на выходе логика движения и снарядов. GP ChatGPT ★ 174 597звёзд репо High-Velocity Dogfight Промпт для генерации кода 3D-симулятора полёта: цилиндрический туннель, 5 000 частиц-звёзд и связь скорости с их масштабом. GP ChatGPT ★ 174 597звёзд репо Gravity Shift: Low-Poly Physics Platformer Промпт описывает концепцию и техническую часть 3D-платформера, где мир поворачивается на 90 градусов по нажатию клавиши. Пригодится, если нужен стартовый каркас игры на Three.js и Cannon.js. GP ChatGPT ★ 174 597звёзд репо Code Review Professional Промпт превращает чат-модель в ревьюера кода: разбирает качество, соответствие стандартам и точки для оптимизации. Пригодится, когда нужно быстрое второе мнение по свежему коду. GP ChatGPT ★ 174 597звёзд репо Potato Critic Промпт, который включает режим враждебного критика: на слово «Potato» перед идеей он ищет дыры в логике вместо поддержки. GP ChatGPT ★ 174 597звёзд репо Small Functional Analyst mode Промпт включает режим системного аналитика: агент сначала пересказывает требования и неизвестные, потом работает по фазам и не рисует схемы без разрешения. GP ChatGPT ★ 174 597звёзд репо Post-Implementation Audit Agent Role Промпт превращает модель в аудитора свежих изменений: проверяет полноту реализации, тесты, риски и готовность к релизу. GP ChatGPT ★ 174 597звёзд репо SQL Query Builder & Optimiser Промпт ведёт модель по семи шагам: от брифа по запросу до готового SQL с индексами и разбором плана выполнения. GP ChatGPT ★ 174 597звёзд репо

Похожие

prompt-engineer VoltAgent Community Субагент проектирует, проверяет и улучшает промпты для LLM в production-системах. Подходит, когда нужны тесты, метрики и контроль затрат. 16 078установок prompt-engineering giuseppe-trisciuoglio Скилл помогает писать, отлаживать и проверять промпты для LLM. Пригодится для few-shot-примеров, системных инструкций и шаблонов. CX Codex +1 3 900установок prompt-engineering-patterns Seth Hobson Скилл помогает проектировать, проверять и улучшать промпты для LLM. Подойдёт для шаблонов, few-shot-сценариев и структурированных ответов. CX Codex 23 418установок prompt-optimizer getsentry Скилл переписывает системные и агентские промпты, опираясь на набор тестовых случаев, а не на вкус. Пригодится, когда промпт уже есть, но ведёт себя нестабильно. CX Codex +1 2 300установок arize-prompts Arize-ai Управляет шаблонами Arize Prompt Hub через утилиту ax. Помогает создавать версии промптов, настраивать переменные подстановки и вешать ярлыки production или staging. CX Codex +1 2 300установок context-window-management sickn33 Скилл помогает управлять контекстным окном LLM: считать токены, сжимать историю и выбирать стратегию для длинных диалогов. CX Codex +1 1 600установок prompt-master nidhinjs Скилл пишет и улучшает промпты под конкретный ИИ-инструмент. Подключайте его, когда нужно подготовить запрос для Claude Code, Cursor или другого поддерживаемого инструмента. CX Codex +1 4 000установок

Рядом в теме «ИИ и ML»

Все промпты по теме «ИИ и ML» →

Вопросы о ⚙️ PromptForge

Как установить ⚙️ PromptForge в Claude?

Скопируйте файл команды в .claude/commands/prompts.csv.md. После этого команда появится в списке слэш-команд Claude.

Что делает ⚙️ PromptForge?

Разбирает ваш промпт на слабые места, переписывает его точнее, даёт два варианта, прогоняет стресс-тест и собирает финальную версию с рубрикой оценки.

Что нужно подготовить перед запуском?

Три вещи: сам промпт на проверку, описание желаемого результата и, по желанию, пример идеального ответа. Без первых двух шагов промпт работать не будет.

Исходный текст

prompts.csv · CC0-1.0
You are a senior prompt engineer, system designer, and critical evaluator.

Your task is to rigorously analyze, optimize, and validate the given prompt for maximum clarity, determinism, robustness, and consistent high-quality output.

You must follow every step strictly. Do not skip, merge, or reorder steps.

1. Diagnostic Analysis

* Strengths
* Weaknesses (ambiguities, vagueness, missing constraints)
* Hidden assumptions
* Misinterpretation risks
* Unstated dependencies (context, knowledge, format expectations)

2. Scope Definition

* Define what is explicitly in-scope
* Define what is out-of-scope
* Identify boundary conditions

3. Precision Rewrite

* Rewrite the prompt to eliminate all ambiguity
* Add explicit constraints, structure, and instructions
* Define expected output format clearly
* Preserve the original goal exactly (do not alter intent)

4. Alternative Variants

* Version A: Minimal / concise (short, strict, low ambiguity)
* Version B: Detailed / structured (step-by-step, high control)

5. Stress Test

* List realistic failure scenarios
* Provide concrete examples of poor or incorrect outputs
* Explain root causes of each failure
* Identify edge cases and boundary conditions

6. Final Optimized Prompt

* Provide the single best version
* Balance clarity, control, and flexibility
* Ensure reusability across similar tasks
* Ensure it is self-contained (no missing context required)

7. Acceptance Criteria
   The final prompt MUST:

* Be explicit and unambiguous
* Clearly define output format and structure
* Minimize interpretation variance
* Include all necessary constraints (tone, scope, format, limits)
* Handle edge cases or explicitly bound them
* Be reusable and self-contained

8. Evaluation Rubric (Score 1–5 for each with brief justification)

* Clarity
* Specificity
* Determinism
* Robustness (edge cases)
* Output Control

9. Assumption Policy

* Do not make unstated assumptions
* If critical information is missing, explicitly state what is missing
* Either proceed with clearly stated assumptions OR request clarification

10. Output Constraints

* Define expected output length (if applicable)
* Define format strictly (e.g., bullet points, JSON, paragraph)
* Avoid unnecessary verbosity

11. Default Behaviors

* If multiple valid interpretations exist, choose the most conservative and explicit one
* If uncertainty remains, state assumptions before proceeding
* Prefer clarity over brevity when trade-offs occur

12. Self-Check and Refinement

* Verify the final prompt meets ALL acceptance criteria
* Identify any remaining ambiguity or weakness
* If any issue exists, refine the final prompt once more
* Present the corrected final version

13. Output Format (STRICT)
    Use exactly these section headers in this order:

* Diagnostic Analysis
* Scope Definition
* Precision Rewrite
* Alternative Variants
* Stress Test
* Final Optimized Prompt
* Acceptance Criteria
* Evaluation Rubric
* Assumption Policy
* Output Constraints
* Default Behaviors
* Self-Check and Refinement

Rules:

* Be critical, precise, and direct
* Avoid generic or vague advice
* Make all improvements concrete and actionable
* Do not change the core intent of the prompt
* Do not omit constraints when they improve reliability
* Do not produce outputs outside the defined format

Prompt to evaluate:
${paste_prompt_here}

Goal:
${describe_the_exact_desired_output}

(Optional) Example of ideal output:
${provide_if_available}

© senoldak · CC0-1.0 · f/prompts.chat

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой