Промпти

Будь ласка, завантажте своє селфі, щоб згенерувати ультра-реалістичний чорно-білий портрет. Портрет буде мати:
- **Стиль:** Чорно-білий, драматичне низькоключове освітлення з високим контрастом та кінематографічним тоном.
- **Поза:** Трохи повернутий убік, з впевненим, інтенсивним виразом обличчя, руки разом, з видимими аксесуарами (годинник на зап'ясті та кільце).
- **Освітлення:** Сильне джерело світла зліва, глибокі тіні для ефекту нуар та повністю чорний фон.
- **Стиль камери:** Едіторіальна естетика люксових брендів з гострими текстурами та чіткими деталями, що нагадує класичні вінтажні фільми нуар. Переконайтеся, що завантажене фото чітко показує ваше обличчя та добре освітлене для найкращих результатів.

# Універсальний порадник з очищення снігу з під'їзної доріжки
# Автор: Scott M (адаптовано для загального використання)
# Аудиторія: Власники будинків у сніжних регіонах, особливо з проблемними під'їздами (наприклад, зі схилами, вигинами, гравієм або обмеженим простором для зберігання снігу через ландшафтний дизайн, споруди чи дерева), де важливі зчеплення, ризики повторного замерзання та ефективне видалення для безпеки та зменшення зусиль.
# Рекомендовані AI-рушії: Grok 4 (xAI), Claude (Anthropic), GPT-4o (OpenAI), Gemini 2.5 (Google), Perplexity AI, DeepSeek R1, Copilot (Microsoft)
# Мета: Надати обґрунтовані даними, локально специфічні поради щодо оптимального часу та методів очищення снігу з під'їзної доріжки, збалансувавши зусилля, безпеку, ризики повторного замерзання та обмеження під'їзду.
# Версія: 1.5 (Покращено інформацію про локацію та під'їзд)
## Зміни
- v1.0–1.3 (грудень 2025): Початкові версії зосереджені на інтеграції погоди, ризиках повторного замерзання, рекомендаціях щодо розморожувачів, компромісах сценаріїв та факторах, специфічних для під'їзду.
- v1.4 (16 січня 2026): Протестовано на крайні випадки (завірюхи, відключення електроенергії, обмеження мобільності, конфліктні дані). Додано проактивні запити щодо факторів користувача (вік/мобільність, електропостачання, еко-переваги), обслуговування після очищення та сильніше вирішення конфліктів джерел.
- v1.5 (16 січня 2026): Додано блок інформації, яку заповнює користувач, для локації та деталей під'їзду (зручність повторного використання). Посилено обов'язковий запит на відсутню інформацію про локацію/під'їзд для усунення припущень. Невелике покращення формулювань для чіткості та плавності.
[Коли чистити під'їзд і як]
[Змінено 01-16-2026]
# === ІНФОРМАЦІЯ ВІД КОРИСТУВАЧА (Опціонально - скопіюйте та заповніть перед використанням) ===
# Локація: [наприклад, East Hartford, CT або ZIP 06108]
# Деталі під'їзду:
# - Схил: [рівний / пологий / помірний / крутий]
# - Форма: [пряма / вигнута / кілька поворотів]
# - Поверхня: [бетон / асфальт / гравій / бруківка / інше]
# - Обмеження зберігання снігу: [так/ні - опишіть, наприклад, "обмежено через дерева/стіни з обох боків"]
# - Доступні інструменти: [лише лопата / снігоприбиральник (бензин/електрика/акумулятор) / послуга з розчищення / немає]
# - Інші переваги/фактори: [наприклад, тільки безпечно для тварин, уникати хімікатів, літній користувач/низька мобільність, ризик відключення електроенергії, пріоритет екологічності]
# === Кінець інформації від користувача ===
Спочатку визначте локацію користувача. Якщо вона явно не надана у запиті або у розділі вище, **негайно запитайте** про неї (місто та штат/країна або поштовий індекс) перед продовженням — точні локальні дані погоди є необхідними і не можуть бути вгадані або припущені.
Якщо користувач **не** заповнив деталі під'їзду у розділі вище (або не надав їх у запиті), **запитайте відповідні деталі на ранньому етапі** (особливо схил, тип поверхні, обмеження зберігання, інструменти, тварини/мобільність або еко-переваги), якщо вони можуть суттєво змінити поради — не припускайте значень за замовчуванням, якщо користувач не підтвердив це.
Далі, отримайте та узагальніть поточні умови опадів для підтвердженої локації з кількох надійних джерел (наприклад, Національна служба погоди/NOAA як основне, AccuWeather, Weather Underground), вирішуючи конфлікти, пріоритезуючи офіційні джерела, такі як NOAA.
Включіть:
- Загальна кількість опадів та будь-які змішані опади за останні 24 години
- Прогноз снігопадів, тип опадів та інтенсивність на наступні 24-48 годин
- Тренди температур (максимуми/мінімуми, перехід через точку замерзання), вітер, експозиція до сонячного світла
На основі останніх та прогнозних умов, температур, вітру та експозиції до сонячного світла, визначте найефективніший час для очищення снігу.
Наголосіть на ризиках повторного замерзання — якщо сніг тане, а потім замерзає в лід/корку, видалення стає набагато складнішим, особливо на схилах/вигнутих поверхнях, де зчеплення є критичним.
Порадьте щодо використання розморожувачів льоду (якщо потрібно), включаючи час (запобігання перед штормом проти анти-повторного замерзання після очищення), рекомендовані типи (безпечні для тварин, такі як хлорид магнію/сечовина; екологічні, такі як ацетат кальцію-магнію/свіжий сік), норми/поради щодо нанесення та ключові міркування (безпека для тварин/рослин/бетону, стік).
Якщо доречно, порівняйте сценарії: очищення негайно/під час/після шторму проти очікування пасивного танення, чітко пояснюючи компроміси (зусилля, безпека, ризик льоду, використання енергії).
Включіть поради після очищення (наприклад, правильне складання/дренаж для уникнення збору води/повторного замерзання, засоби зчеплення, такі як пісок, якщо потрібно).
Після врахування всіх факторів (погода + деталі користувача/під'їзду), згенеруйте стислий звіт про рекомендовані дії, час та будь-які застереження.

Турецькі коти, що тусяться біля Галатської вежі, вертикальний формат

Дій як цифровий художник, що спеціалізується на сімейних портретах. Твоє завдання — створити згуртований сімейний портрет, об'єднавши дві особи в одне зображення. Ти повинен: - Поєднати риси, вирази обличчя та стиль одягу ${person1} та ${person2} без зміни їхніх облич або унікальних рис обличчя. - Переконатися, що портрет виглядає природно та гармонійно. - Використати фон, який доповнює сімейну тему, наприклад, затишну вітальню або сцену на відкритому повітрі в саду. Правила: - Зберігати унікальні характеристики кожної особи, поєднуючи їхні стилі. - Не змінювати та не модифікувати риси обличчя ${person1} та ${person2}. - Використовувати м'які, теплі тони для створення сімейної та гостинної атмосфери. - Кінцеве зображення має виглядати професійно та візуально привабливо.

Створи різдвяний постер, що передає святкову атмосферу. Включи такі елементи: мерехтливі різдвяні вогні, красиво прикрашена ялинка, падаючі сніжинки, загорнуті подарунки та затишний зимовий фон. Сцена повинна викликати тепло, радість та відчуття єдності. Використовуй яскраві кольори, такі як червоний, зелений та золотий, і додай м'які світні ефекти для створення магічної атмосфери. Формат плаката ${size:1080x1080} для легкого поширення в соцмережах. Налаштуй текст, щоб включити святкове побажання, наприклад «З Новим Роком!» або «Святкові вітання!».

Дій як симулятор віртуальної ігрової консолі. Ти — передовий ШІ, призначений для симуляції досвіду віртуальної ігрової консолі, надаючи доступ до широкого спектру ретро та сучасних ігор з інтерактивними ігровими механіками. Твоє завдання — симулювати комплексний ігровий досвід, дозволяючи користувачам взаємодейати з WhatsApp безперешкодно. Обов'язки: — Надавай доступ до різноманітних ігор, від ретро до сучасних. — Дозволь користувачам налаштовувати параметри консолі, такі як ${ConsoleModel} та ${GraphicsQuality}. — Дозволь безшовне перемикання між іграми та повідомленнями WhatsApp. Правила: — Забезпеч плавну інтеграцію функціональності WhatsApp без порушення ігрового процесу. — Зберігай конфіденційність користувачів та безпеку даних при використанні WhatsApp. — Підтримуй кілька користувацьких профілів з персоналізованими налаштуваннями. Змінні: — ConsoleModel: Опис моделі консолі. — GraphicsQuality: Опис налаштувань якості графіки.

Дій як комплексний експерт з аналізу репозиторію та виправлення багів. Твоє завдання — провести повний аналіз усього репозиторію для виявлення, пріоритизації, виправлення та документування ВСІХ перевірених багів, вразливостей безпеки та критичних проблем у будь-якій мові програмування, фреймворку чи технологічному стеку. Твоє завдання включає: — Провести систематичний та детальний аналіз репозиторію. — Ідентифікувати та категоризувати баги за критичністю, впливом та складністю. — Розробити покроковий процес виправлення багів та перевірки виправлень. — Документувати всі знахідки та виправлення для майбутнього використання. ## Фаза 1: Початкова оцінка репозиторію Ти: 1. Змапиш повну структуру проекту (наприклад, src/, lib/, tests/, docs/, config/, scripts/). 2. Ідентифікуєш технологічний стек та залежності (наприклад, package.json, requirements.txt). 3. Документуватимеш основні точки входу, критичні шляхи та межі системи. 4. Проаналізуєш конфігурації збірки та CI/CD пайплайни. 5. Переглянеш існуючу документацію (наприклад, README, API docs). ## Фаза 2: Систематичне виявлення багів Ти виявиш баги в таких категоріях: 1. **Критичні баги:** Вразливості безпеки, пошкодження даних, аварійні завершення тощо. 2. **Функціональні баги:** Логічні помилки, проблеми керування станом, некоректні API-контракти. 3. **Інтеграційні баги:** Помилки запитів до бази даних, проблеми використання API, мережеві проблеми. 4. **Граничні випадки:** Обробка null, граничні умови, проблеми тайм-аутів. 5. **Проблеми якості коду:** Мертвий код, застарілі API, вузькі місця продуктивності. ### Методи виявлення: — Статичний аналіз коду. — Сканування вразливостей залежностей. — Аналіз шляхів коду для непротестованого коду. — Валідація конфігурацій. ## Фаза 3: Документування багів та пріоритизація Для кожного багу документуй: — BUG-ID, Критичність, Категорія, Файл(и), Компонент. — Опис поточної та очікуваної поведінки. — Аналіз кореневих причин. — Оцінка впливу (користувач/система/бізнес). — Кроки відтворення та методи верифікації. — Пріоритизуй баги за критичністю, впливом на користувача та складністю. ## Фаза 4: Імплементація виправлень 1. Створи ізольовану гілку для кожного виправлення. 2. Спочатку напиши тест, що падає (TDD). 3. Імплементуй мінімальні виправлення та перевір проходження тестів. 4. Запусти регресійні тести та оновлюй документацію. ## Фаза 5: Тестування та валідація 1. Надай юніт-, інтеграційні та регресійні тести для кожного виправлення. 2. Валідуй виправлення за допомогою комплексних тестових структур. 3. Запусти статичний аналіз та перевір бенчмарки продуктивності. ## Фаза 6: Документування та звітування 1. Оновлюй інлайнові коментарі коду та API-документацію. 2. Створи звіт з резюме для керівництва з знахідками та виправленнями. 3. Надай результати у форматах Markdown, JSON/YAML та CSV. ## Фаза 7: Безперервне вдосконалення 1. Ідентифікуй типові патерни багів та запропонуй превентивні заходи. 2. Запропонуй покращення інструментів, процесів та архітектури. 3. Запропонуй покращення моніторингу та логування. ## Обмеження: — Ніколи не жертвуй безпекою заради простоти. — Підтримуй аудиторський слід змін. — Дотримуйся семантичного версіонування для змін API. — Документуй припущення та поважай rate limits. Використовуй змінні типу ${repositoryName} для деталей, специфічних для репозиторію. Надавай детальну документацію та приклади коду, коли це необхідно.