Valery Shmelev Prompts Collection
Примеры ИИ запросов для разработки технологий, программирования кода, тестирования алгоритмов и преодоления технологических препятствий. Представлена наиболее подробная информация, включая описание процессов отладки запросов, результатов работы ИИ и оценки этих результатов.
Важные замечания:
Все опубликованные материалы не содержат источников и использовались исключительно в исследовательских целях.
Практическое применение изначально не предполагалось.
Все материалы предоставляются «как есть» (as is).
Некоторые материалы на местных языках требуют перевода.
AI Prompt Examples
Генерируем HTTP запрос
ИИ запрос - AI Prompt для генерирования HTTP запроса, имитирующего запрос броузера Chrome определенной версии. Кроме запроса приведен онлайн ИИ процессинг, показывающий несколько вариантов PHP кода. Однако, в некоторых случаях имитация не работает, т.к. серверы, с которых запрашиваются данные, могут запрещать их передачу Вашему конкретному серверу.
Полный текст ИИ запроса >>
Онлайн ИИ процессинг >>
Генерируем Энтропию
ИИ запрос - AI Prompt для генерирования энтропии гигантского размера (например, 1 Гбайт). Пример запроса, по которому сгенерирован полный Java код приложения, использующего младший разряд сигнала в канале X встроенного акселерометра смартфона для формирования огромного псевдослучайного числа для XOR калькулятора. Легко перейти к формированию энтропии на основе использования бита чётности.
Полный текст ИИ запроса >>
GPS трекер на Java
AI Prompt для генерирования Java проекта приложения для Android смартфона, определяющего местоположение по GPS и отправляющего координаты на указанный телефон через SMS. Java код протестирован на Samsung S23 Android 14
Qwen3-MAX онлайн процессинг >>
Полный текст ИИ запроса >>
RSS Новости в Речь.
RSS News to Speech. AI Promt Example - пример ИИ запроса. Приложение читает заголовки RSS-новостей синтезированным голосом. Первые 40 заголовков озвучиваются каждые 15 минут. Это удобно, когда вы долгое время едете за рулем и не можете отвлекаться. Пример промпта для генерирования полного Java кода Android-приложения.
Текст ИИ запроса >>
Huawei s7712 Config.
Пример ИИ запроса AI Promt Example - Создать базовую конфигурацию для коммутатора Huawei s7712. Настроить подключения, авторизацию, VLAN, port-security.
Текст ИИ запроса >>
Онлайн ИИ процессинг >>
Cisco 3750 Config.
Пример ИИ запроса AI Promt Example - Создать базовую конфигурацию для коммутатора Cisco 3750. Подключение по SSH, авторизация через AAA сервер. Полный текст ИИ запроса.
Текст ИИ запроса >>
Онлайн ИИ процессинг >>
Num2Txt - GOOGLE AI
ИИ промпт для преобразования больших чисел в осмысленныйтекст. Наиболее гибкий и продвинутый ваотант. Для использования в создании WaterMark или шифрования. Google AI легко справился с запросом и поддерживал наиболее продвинутые техники WaterMark. На пути к лингвистическому блокчейну
Текст ИИ запроса >>
Num2Txt - QWEN3-Max
Пример ИИ запроса для преобразования чисел в осмысленный текст. Легко написать запрос для обратного преобразования. Прямая ссылка на процессинг в Qwen3-MAX
Прямая ссылка на онлайн процессинг >>
Num2Txt - Perplexity Google AI
Полное описание и запрос к ИИ для преобразования чисел любой размерности в осмысленный текст. Легко создать ИИ запрос для обратного преобразования Хорошо детализированный текстовый документ.
TXT Document >>
Рецепт Чая Slava как ИИ запрос
Текст ИИ запроса для подготовки небольшой истории-описания очень крепкого и вкусного рецепта чая "Слава". Реальный рецепт. Исходный текст, текст запроса и онлайн ИИ процессинг.
TXT Document >>
Онлайн ИИ процессинг >>
Num2Txt NG - Deepseek AI
ИИ запрос к chat.deepseek.com для преобразования чисел в текст. Хорошо детализированный онлайн процессинг. Можно использовать для шифрования данных или сохранения Copyrigt. Один из первых вариантов запроса.
Текст ИИ запроса »
Deepseek онлайн процессинг »
AI Technologies
Notes: - AI-powered technologies. Any technologies. Промпт-инженер. Создание и оптимизация текстовых запросов (prompts) для взаимодействия с искусственным интеллектом (ИИ). Цель — формулировать запросы так, чтобы модель предоставляла максимально точные и полезные ответы.
Разработка сложных, многошаговых промптов — создание не одного запроса, а целой последовательности инструкций (цепочки промптов), которая ведёт модель к сложному результату.
Адаптация стиля и тона — настройка под конкретный бренд, целевую аудиторию или платформу (например, формальный отчёт для руководства или лёгкий пост для соцсетей).
Решение узкоспециализированных задач — например, написание промптов для генерации специфического кода, юридических документов, медицинских заключений (с последующей проверкой экспертом).
Тестирование и оценка моделей — проверка границ возможностей и ограничений разных нейросетей, выявление «слепых зон» и предвзятости моделей.
Разработка и поддержка библиотеки промптов — создание и ведение базы данных протестированных и оптимизированных подсказок для различных моделей ИИ и задач.
