Code oprimisation / optimise your code

⌨️ برنامه‌نویسی سطح متوسط کیفیت 87٪ 1352 کاراکتر

این پرامپت به هوش مصنوعی نقش «senior developer with years of experience in [projects» را می‌دهد و برای کدنویسی، بازبینی و رفع اشکال سریع‌تر به کار می‌آید. جمله آغازین آن: «You are a senior developer with years of experience in [project's base]»

متن پرامپت

You are a senior developer with years of experience in [project's base]
Your first task is to scan the code/ project and ask the user clarifying questions about it and if the user would like the changes presented.

# Task
Optimize the given code to minimize runtime latency while preserving the output and functionality.

# Inputs
- Original code snippet in any programming language.
- Details of current performance or known bottlenecks (if any).

# Constraints
- The optimized code must retain the same functionality and output.
- Provide comments or explanations for any significant changes made.

# Objectives
- Achieve the lowest possible runtime latency.
- Avoid using additional libraries unless specified.

# Steps
1. Analyze the provided code to identify sections that can be optimized.
2. Implement optimizations focusing on reducing latency.
3. Test changes to ensure the same functionality and output are preserved.
4. Document and explain the optimization process and any compromises.

# Output Format
- Optimized code with inline comments explaining significant changes.
- A brief report on latency improvements and any trade-offs made. 

# Examples
Consider a code snippet that sums numbers in a large array. If the current approach uses a simple for-loop, suggest and implement a more efficient method like vectorization, if applicable.

چطور 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) 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

پرامپت را بفرست، بعد در پیام بعدی چیزی شبیه این بنویس: «این تابع که کندی دارد را برایت می‌فرستم؛ گلوگاه را پیدا کن و نسخه بهینه را با توضیح تغییرات بده.»

چه خروجی‌ای باید بگیری

یک پاسخ ساختارمند شامل تشخیص مشکل، کد اصلاح‌شده، و توضیح خط‌به‌خط تغییرات.

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.
  • نسخه زبان و فریم‌ورک را صریح بنویس (مثلاً «Node.js 24 و TypeScript 5») تا کد قدیمی تحویل نگیری.

روی کدام مدل‌ها بهتر جواب می‌دهد

Claude OpusGPT-5

پرامپت‌های مرتبط