Модель генерирует несколько вариантов решения, оценивает каждый, отбрасывает слабые и развивает лучшие. Пример — концепции экрана.
Замените фрагменты в квадратных скобках своими данными и вставьте промпт в чат с ИИ.
Значения сразу появятся в превью, коде и при копировании.
Техника Tree of Thoughts: вместо одной линейной цепочки модель исследует дерево промежуточных решений — генерирует варианты, оценивает их, отсекает тупики и углубляется в перспективные. Подходит для задач, где нужны исследование и планирование наперёд. Шаблон (имитация обсуждения экспертов): Представь, что над задачей работают три эксперта: [роль 1, например продуктовый дизайнер], [роль 2, например фронтенд-разработчик], [роль 3, например UX-исследователь]. Каждый записывает один шаг своего рассуждения и делится с группой. Затем все переходят к следующему шагу. Если эксперт понимает, что его путь ошибочен, он выбывает. Задача: [например: придумать концепцию экрана онбординга для приложения [описание], чтобы пользователь дошёл до первого результата за 60 секунд] Процесс: 1. Уровень 1: каждый эксперт предлагает свой вариант (3 ветки). 2. Оценка: каждый вариант получает оценку «уверенно / возможно / тупик» с одной причиной. 3. Уровень 2: ветки с оценкой «уверенно» и «возможно» развиваются на шаг глубже, тупики отбрасываются. 4. Повтори оценку и углубление ещё 1–2 раза. 5. Итог: лучшая ветка целиком, почему она выиграла и что взять из отброшенных. Формат: дерево в виде вложенного списка с оценками, затем итоговое решение.
```text Техника Tree of Thoughts: вместо одной линейной цепочки модель исследует дерево промежуточных решений — генерирует варианты, оценивает их, отсекает тупики и углубляется в перспективные. Подходит для задач, где нужны исследование и планирование наперёд. Шаблон (имитация обсуждения экспертов): Представь, что над задачей работают три эксперта: [роль 1, например продуктовый дизайнер], [роль 2, например фронтенд-разработчик], [роль 3, например UX-исследователь]. Каждый записывает один шаг своего рассуждения и делится с группой. Затем все переходят к следующему шагу. Если эксперт понимает, что его путь ошибочен, он выбывает. Задача: [например: придумать концепцию экрана онбординга для приложения [описание], чтобы пользователь дошёл до первого результата за 60 секунд] Процесс: 1. Уровень 1: каждый эксперт предлагает свой вариант (3 ветки). 2. Оценка: каждый вариант получает оценку «уверенно / возможно / тупик» с одной причиной. 3. Уровень 2: ветки с оценкой «уверенно» и «возможно» развиваются на шаг глубже, тупики отбрасываются. 4. Повтори оценку и углубление ещё 1–2 раза. 5. Итог: лучшая ветка целиком, почему она выиграла и что взять из отброшенных. Формат: дерево в виде вложенного списка с оценками, затем итоговое решение. ```
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Техника Tree of Thoughts: вместо одной линейной цепочки модель исследует дерево промежуточных решений — генерирует варианты, оценивает их, отсекает тупики и углубляется в перспективные. Подходит для задач, где нужны исследование и планирование наперёд.\n\nШаблон (имитация обсуждения экспертов):\nПредставь, что над задачей работают три эксперта: [роль 1, например продуктовый дизайнер], [роль 2, например фронтенд-разработчик], [роль 3, например UX-исследователь]. Каждый записывает один шаг своего рассуждения и делится с группой. Затем все переходят к следующему шагу. Если эксперт понимает, что его путь ошибочен, он выбывает.\n\nЗадача: [например: придумать концепцию экрана онбординга для приложения [описание], чтобы пользователь дошёл до первого результата за 60 секунд]\n\nПроцесс:\n1. Уровень 1: каждый эксперт предлагает свой вариант (3 ветки).\n2. Оценка: каждый вариант получает оценку «уверенно / возможно / тупик» с одной причиной.\n3. Уровень 2: ветки с оценкой «уверенно» и «возможно» развиваются на шаг глубже, тупики отбрасываются.\n4. Повтори оценку и углубление ещё 1–2 раза.\n5. Итог: лучшая ветка целиком, почему она выиграла и что взять из отброшенных.\n\nФормат: дерево в виде вложенного списка с оценками, затем итоговое решение."
}
]
}