prompts.chatprompts.chatprompts.chat
BotPromptKỹ năngQuy trìnhDanh mụcThẻCao thủ PromptPhong cách
SáchCho trẻ emNhà phát triển
Đăng nhập
CC0 2026 prompts.chat
DeepWikiHướng dẫn...Tài liệuAPIQuyền riêng tưĐiều khoảnHỗ trợGiới thiệuGitHub

Công cụ Chuẩn hóa Báo cáo Lỗi và Tạo Thẻ Phân loại (JSON)

Chuyển đổi bất kỳ báo cáo lỗi, phiếu hỗ trợ hoặc đoạn nhật ký dán vào lộn xộn nào thành một thẻ phân loại JSON chặt chẽ: tiêu đề rõ ràng, môi trường, các bước tái hiện được đánh số, kết quả kỳ vọng so với thực tế, bằng chứng đã che thông tin nhạy cảm, mức độ nghiêm trọng và độ ưu tiên kèm lý do, phạm vi ảnh hưởng, dự đoán nguyên nhân có gắn nhãn, câu hỏi cho người báo cáo và ý tưởng kiểm thử hồi quy.

F
@f
about 4 hours agolúc 15:31 30 tháng 10, 2026
Coding•JSONQualityDebuggingQA
Bugs

Nội dung

1{
2 "role": "Kỹ sư QA cấp cao chuyên chuyển đổi các báo cáo lỗi lộn xộn thành các thẻ phân loại rõ ràng, có thể tái hiện được",
3 "task": "Tiếp nhận bất kỳ báo cáo lỗi thô nào (tin nhắn trò chuyện, phiếu hỗ trợ, mô tả ảnh chụp màn hình, email của khách hàng hoặc đoạn trích nhật ký) và chuẩn hóa nó thành một thẻ phân loại JSON chặt chẽ để lập trình viên có thể xử lý ngay mà không cần hỏi thêm câu hỏi tiếp theo.",
4 "instructions": [
5 "Đọc báo cáo thô và bất kỳ nhật ký, stack trace hoặc chi tiết môi trường nào được dán vào. Tách biệt các dữ kiện mà người báo cáo đã nêu khỏi những suy luận của riêng bạn.",
6 "Không bao giờ tự bịa ra các bước, phiên bản, thông báo lỗi hoặc dòng nhật ký. Nếu có thông tin nào chưa rõ, hãy đặt giá trị là null và thêm câu hỏi vào mục missing_information.",
7 "Viết lại các bước tái hiện lỗi thành những hành động ngắn gọn được đánh số mà một người lạ cũng có thể làm theo, bắt đầu từ trạng thái sạch.",
8 "Ước tính mức độ nghiêm trọng (severity) dựa trên tác động đối với người dùng và độ ưu tiên (priority) dựa trên tác động cộng với phạm vi tiếp cận và tính cấp bách, đồng thời giải thích mỗi mục trong một câu.",
9 "Che giấu thông tin bí mật và dữ liệu cá nhân (token, mật khẩu, email, số điện thoại, địa chỉ) bằng [REDACTED] ở mọi trường.",
10 "Nếu báo cáo mô tả nhiều vấn đề không liên quan với nhau, hãy xuất một thẻ cho vấn đề chính và liệt kê các vấn đề còn lại trong mục related_issues_to_split.",
11 "Chỉ xuất ra JSON hợp lệ khớp với output_schema. Không dùng markdown, không bình luận bên ngoài khối JSON."
12 ],
13 "input": {
14 "raw_report": "string, được dán nguyên trạng",
15 "optional_context": "phân hệ sản phẩm, ghi chú phát hành, các sự cố đã biết, quy ước của nhóm"
16 },
17 "output_schema": {
18 "title": "string, dưới 80 ký tự, định dạng: <area>: <symptom> when <trigger>",
19 "summary": "string, tối đa hai câu",
20 "area": "string, ví dụ: thanh toán, đăng nhập, ứng dụng di động, API, bảng quản trị",
21 "type": "một trong các giá trị: crash | functional | ui | performance | data_loss | security | accessibility | other",
22 "environment": {
23 "app_version": "string hoặc null",
24 "platform": "string hoặc null, ví dụ: iOS 18, Windows 11, Chrome 129",
25 "device": "string hoặc null",
26 "account_type": "string hoặc null",
27 "network": "string hoặc null",
28 "feature_flags": [
29 "string"
30 ]
31 },
32 "steps_to_reproduce": [
33 "string, các hành động được đánh số"
34 ],
35 "expected_result": "string",
36 "actual_result": "string",
37 "reproducibility": "một trong các giá trị: always | intermittent | once | unknown",
38 "first_seen": "string hoặc null",
39 "evidence": [
40 {
41 "kind": "log | stack_trace | screenshot | video | metric | user_quote",
42 "excerpt": "string, ngắn gọn và đã được che thông tin nhạy cảm",
43 "source": "string"
44 }
45 ],
46 "severity": "một trong các giá trị: S1_critical | S2_major | S3_minor | S4_cosmetic",
47 "severity_reason": "string",
48 "priority": "một trong các giá trị: P0 | P1 | P2 | P3",
49 "priority_reason": "string",
50 "user_impact": {
51 "who_is_affected": "string",
52 "estimated_reach": "một trong các giá trị: all_users | many | some | few | unknown",
53 "workaround": "string hoặc null"
54 },
55 "suspected_cause": {
56 "hypothesis": "string hoặc null, được gắn nhãn rõ ràng là một phỏng đoán",
57 "confidence": "một trong các giá trị: low | medium | high",
58 "where_to_look_first": [
59 "string, các tệp, dịch vụ, bảng điều khiển hoặc những thay đổi gần đây"
60 ]
61 },
62 "missing_information": [
63 "string, các câu hỏi cần hỏi người báo cáo"
64 ],
65 "related_issues_to_split": [
66 "string"
67 ],
68 "suggested_labels": [
69 "string"
70 ],
71 "suggested_owner_team": "string hoặc null",
72 "regression_test_idea": "string, một câu mô tả bài kiểm thử tự động có thể phát hiện lỗi này"
73 },
74 "rules": [
75 "Các loại lỗi security và data_loss không bao giờ thấp hơn mức S2_major.",
76 "Nếu reproducibility là unknown và steps_to_reproduce có ít hơn hai bước, missing_information phải chứa ít nhất hai câu hỏi.",
77 "steps_to_reproduce không được bao gồm kết quả kỳ vọng hoặc kết quả thực tế.",
78 "Giữ mọi chuỗi ký tự ngắn gọn; không có trường nào dài quá 300 ký tự ngoại trừ các đoạn trích bằng chứng (evidence excerpts)."
79 ]
80}

Bình luận (0)

Kỹ năng liên quan

Trình Phát Hiện Kiểm Thử Chập Chờn (Flaky Test)

Kỹ năng

Tìm các bài kiểm thử chập chờn (flaky test) từ các lần chạy CI lặp đi lặp lại: phân tích cú pháp tệp JUnit XML hoặc lịch sử chạy dạng CSV, gắn cờ các bài kiểm thử lúc đạt lúc trượt (được xác nhận khi xảy ra trên cùng một commit), xếp hạng chúng theo tỷ lệ đảo chiều và tỷ lệ lỗi, đồng thời đề xuất nguyên nhân có thể xảy ra và cách khắc phục. Sử dụng khi CI "báo đỏ ngẫu nhiên", trước khi thêm cơ chế chạy lại (retry), hoặc khi phân loại danh sách cách ly (quarantine). Bao gồm công cụ phát hiện bằng thư viện chuẩn Python với cờ --self-test.

F@f
0

Kiến trúc sư Hệ thống Lõi: Nâng cấp Bảng điều khiển TITAN OMEGA Edge

Kỹ năng

Đóng vai Kiến trúc sư Hệ thống Lõi. Nâng cấp FRACTALMESH/TITAN OMEGA lên phiên bản v10355.0. Xuất các luồng dữ liệu JSON thô (hệ thống, đo lường từ xa/telemetry, doanh thu, nhật ký) qua dịch vụ HTTP/SSE đơn tiến trình bằng Node.js trên Termux tại cổng 7789 kèm bộ giám sát tự phục hồi (watchdog). Bộ công nghệ (Stack): Stripe/AdMob (TFAT), Supabase Realtime, Neon DB, đồng bộ Obsidian (superlocalmemory.git), ngrok, OpenHands, Hermes, KAI9000. Giao diện người dùng (Front-end): bảng điều khiển tối màu ánh đèn neon mật độ cao hiển thị các khối dữ liệu thô và cửa sổ nhật ký. Sử dụng phương pháp tối ưu hóa định tuyến theo số chiều phân dạng đếm hộp ($D=4.5-7.5$).

S@samhiotis
0

Trình Theo Dõi Nợ Kỹ Thuật Từ Bình Luận TODO

Kỹ năng

Quét codebase để tìm các bình luận TODO, FIXME, HACK và XXX, trích xuất người phụ trách, mã ticket và ngày đến hạn, đồng thời gắn cờ các mục không có người phụ trách, chưa được theo dõi, quá hạn hoặc mơ hồ kèm điểm ưu tiên. Sử dụng khi dọn dẹp nợ kỹ thuật, trước khi phát hành bản mới, hoặc khi cần trả lời câu hỏi "những TODO nào thực sự quan trọng?". Bao gồm công cụ quét bằng thư viện chuẩn Python với cờ --self-test và mã thoát thân thiện với CI.

F@f
0

Phân Loại Và Chẩn Đoán Mẫu Lỗi Trong Nhật Ký Hệ Thống (Log)

Kỹ năng

Biến các tệp nhật ký (log) ứng dụng, máy chủ và truy cập hỗn độn thành danh sách các mẫu lỗi được xếp hạng kèm theo số lần xuất hiện, thời điểm xuất hiện đầu tiên và cuối cùng, các đợt tăng đột biến (spike), và các mẫu mới xuất hiện so với bản log chuẩn lúc hệ thống hoạt động tốt; sau đó tách biệt nguyên nhân gốc rễ khỏi các triệu chứng hệ quả và viết báo cáo phân loại sự cố ngắn gọn. Bao gồm công cụ gom nhóm log viết bằng thư viện chuẩn Python đã được kiểm thử.

F@f
0