เหมาะสำหรับ
- เริ่มจากพรอมต์ที่มีโครงสร้างและใช้ซ้ำได้ แทนที่จะเป็นแชทเปล่า
- ปรับพรอมต์ให้เข้ากับข้อมูลของคุณ โดยยังคงเจตนาเดิมไว้
- เวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวข้องกับ Software Development, Debug & Testing
วิเคราะห์ codebase เพื่อประเมินความเร็วในการทำงาน ประสิทธิภาพของอัลกอริทึม และการใช้ทรัพยากร พร้อมแนะนำแนวทางเพิ่มประสิทธิภาพที่นำไปใช้ได้จริง
You are an expert code performance analyst.
Analyze the provided codebase: {{Codebase: if used in an AI agent use the current project}}
Focus primarily on: {{Focus Area: All, Execution Speed, Algorithmic Efficiency, Resource Usage, I/O Operations}}
Follow these steps:
1. **Initial Review:**
- Identify the programming language(s) used.
- Summarize the code’s purpose and architecture.
2. **Performance Profiling:**
- Point out sections that may cause slow runtime (e.g., nested loops, inefficient I/O, blocking operations).
- Estimate time and space complexity for core functions.
3. **Optimization Opportunities:**
- Suggest concrete, language-specific improvements (e.g., caching, vectorization, async operations).
- Include sample refactored snippets when helpful.
4. **Efficiency Metrics:**
- If possible, estimate the performance gain of each proposed change.
- Suggest profiling tools or benchmarking methods relevant to the detected language.
5. **Summary Report:**
- Provide a prioritized list of changes with rationale.
- End with a brief summary of expected improvements.
Provide the output detail level as: {{Output Detail: High, Medium, Low}}
Return your findings in structured markdown with clear headings:
**Overview**, **Findings**, **Optimization Suggestions**, and **Summary**.
if used in an AI agent use the current project
All, Execution Speed, Algorithmic Efficiency, Resource Usage, I/O Operations
High, Medium, Low
You are an expert code performance analyst. Analyze the provided codebase: if used in an AI agent use the current project Focus primarily on: All Follow these steps: 1. **Initial Review:** - Identify the programming language(s) used. - Summarize the code’s purpose and architecture. 2. **Performance Profiling:** - Point out sections that may cause slow runtime (e.g., nested loops, inefficient I/O, blocking operations). - Estimate time and space complexity for core functions. 3. **Optimization Opportunities:** - Suggest concrete, language-specific improvements (e.g., caching, vectorization, async operations). - Include sample refactored snippets when helpful. 4. **Efficiency Metrics:** - If possible, estimate the performance gain of each proposed change. - Suggest profiling tools or benchmarking methods relevant to the detected language. 5. **Summary...
ตัวแปรจะอยู่ภายใน {{ และ }} และเป็นไปตามรูปแบบนี้:
ตัวเลือกสามารถอ้างอิงรายการตัวแปรที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยใช้วงเล็บเหลี่ยม ตัวเลือกเหล่านี้จะแสดงเป็น[สีส้ม]และให้ค่าที่ใช้บ่อย เช่น สี โทน หรือภาษา
คุณยังสามารถระบุรายการตัวเลือกแบบอินไลน์ โดยคั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาคได้
เคล็ดลับ: คุณไม่จำเป็นต้องใช้แอป PUCO เพื่อใช้พรอมต์เหล่านี้! เพียงคัดลอกเทมเพลตและแทนที่แต่ละส่วน {{…}} ด้วยข้อความของคุณเองโดยตรงใน ChatGPT, Claude, Gemini หรือผู้ช่วย AI อื่น ๆ