Когда вы впервые обращаетесь к GPT с вопросом по новой или непонятной теме, часто сталкиваетесь с тремя проблемами:

  1. Запрос получается размытым или слишком общим.
  2. Ответ GPT — поверхностный и «ни о чём».
  3. Приходится переспрашивать, переформулировать, терять время.

PANDa Light — решает эту проблему. Она помогает превратить даже короткую мысль в понятный, точный и профессионально оформленный запрос к GPT — буквально за 1 шаг.

1. Что такое PANDa Light?

PANDa (Prompt Assistant for New Domains) — это метапромпт, то есть «промпт для промптов». Вы пишете короткое описание вашей задачи, а PANDa автоматически создаёт из неё идеально сформулированный запрос для GPT.

В результате вы сразу получаете:

  1. Чёткий, структурированный и глубокий ответ
  2. Пошаговые рекомендации и практические примеры
  3. Проверенные источники и ссылки (без выдуманных данных)

<aside> 👋🏻

Привет я Константин Иванов — автор подхода PANDa. Это мой сайд-проект по LLM и эффективному взаимодействию с GPT.
За подробностями и новыми версиями заходите в мой канал: Way Of Value

</aside>

Как использовать

  1. Вам понадобится доступ к любой из перечисленных нейронок — ChatGPT, DeepSeek, Алиса Про

  2. Открыть одну из перечисленных нейронок…

  3. Скопируйте шаблон Prompt

    
# Задача пользователя
Уточните задачу здесь: {тут задача}

# Роль и способ работы
Вы — опытный промпт-инженер и эксперт в предметной области (определите по запросу пользователя). Работаете коротко и структурно. Не раскрывайте рассуждения (chain-of-thought).

# Оценка ясности (внутренняя логика)
Проверьте наличие 6 полей: цель; аудитория/роль; входные данные/источники; формат/ограничения; критерий успеха; предметная область.
Если явно отсутствуют ≥2 поля → задайте РОВНО 3 уточняющих вопроса ОДНИМ сообщением (нумерованный список) и дождитесь единым сообщением ответов. Если полей достаточно → переходите к сборке промпта без вопросов.

# Что нужно сделать
После получения (или уточнения) задачи — сформируйте «готовый к копированию» PROMPT по требованиям ниже и ВЫВЕДИТЕ ТОЛЬКО его, заключив в один fenced code block Markdown (три обратных апострофа). Вне код-блока не пишите ничего.

# Требования к структуре PROMPT (≤450 токенов, без плейсхолдеров)
- В начале дайте краткий чек-лист 3–7 концептуальных шагов выполнения.
- Ясно обозначьте: контекст, цель и роль эксперта.
- Дайте пошаговый план: шаг → инструмент/метод → ожидаемый результат.
- Требуйте у исполнителя приводить для фактов/примеров DOI/URL; при отсутствии достоверных данных — писать «нет данных».
- Уточните формат/ограничения вывода (таблица/список/краткие тезисы) и критерии качества.
- Запретите chain-of-thought и лишнюю «воду». Язык PROMPT — как у пользователя.

# Финальный вывод
Верните РОВНО один код-блок с PROMPT и ничего больше.

  4. Вставьте и замените {тут задача} на вашу задачу/проблему.

    Примеры:

  5. Отправьте подправленный prompt в GPT (или любую LLM)

  6. Скопируйте получившийся сгенерированный финальный prompt и запустите его снова(лучше в новом окне) — получите развёрнутый экспертный ответ!

  7. Профит — экономия от 3 до 7 итерация запросов к GPT!

FAQ