Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để thực hiện một phân tích so sánh giữa kế hoạch và thực tế, tập trung vào việc tuân thủ, phát hiện sai lệch và tìm kiếm mối liên hệ với các yếu tố sức khỏe. Cấu trúc của nó khá mạch lạc và bao gồm các yếu tố chính sau:
- Mục đích chính: Thực hiện việc so sánh.
- Dữ liệu đầu vào (biến):
[KẾ_HOẠCH_TẬP_LUYỆN]: Biến này đại diện cho thông tin chi tiết về kế hoạch tập luyện đã được đặt ra cho tuần. Nó cần chứa thông tin cụ thể về các bài tập, thời lượng, cường độ, ngày tập, v.v.
- Yêu cầu phân tích cụ thể:
- Đánh giá mức độ tuân thủ.
- Xác định các bài tập bị bỏ lỡ.
- Phát hiện sự thay đổi đáng kể về cường độ/thời lượng so với kế hoạch.
- Phân tích mối liên hệ giữa sự thiếu nhất quán và các chỉ số sức khỏe bất thường hoặc cảm giác mệt mỏi.
Sự rõ ràng trong việc định nghĩa mục tiêu (“So sánh…”, “Đánh giá…”, “Xác định…”, “Phân tích…”) làm cho prompt này hiệu quả trong việc hướng dẫn mô hình tạo ra kết quả mong muốn.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một ngữ cảnh (kế hoạch tập luyện) và yêu cầu nó thực hiện một loạt các tác vụ phân tích dựa trên dữ liệu bổ sung mà mô hình sẽ cần truy cập hoặc được cung cấp (dữ liệu hoạt động thực tế, chỉ số sức khỏe, cảm giác mệt mỏi).
- “So sánh kế hoạch tập luyện đã đề ra cho tuần này ([KẾ_HOẠCH_TẬP_LUYỆN]) với dữ liệu hoạt động thực tế của tôi.”: Đây là lệnh cốt lõi. Mô hình cần có khả năng hiểu cấu trúc của `[KẾ_HOẠCH_TẬP_LUYỆN]` và so sánh nó với một bộ dữ liệu khác về hoạt động vật lý đã thực hiện. Dữ liệu hoạt động thực tế này cần được cung cấp dưới một hình thức có thể so sánh được (ví dụ: nhật ký tập luyện, dữ liệu từ thiết bị theo dõi sức khỏe).
- “Đánh giá mức độ tuân thủ.”: Dựa trên sự so sánh, mô hình cần tính toán hoặc đánh giá tỷ lệ phần trăm hoặc mức độ tuân thủ kế hoạch.
- “Xác định xem có bất kỳ bài tập nào bị bỏ lỡ hoặc cường độ/thời lượng thay đổi đáng kể so với kế hoạch hay không.”: Đây là bước đi sâu hơn vào chi tiết. Mô hình cần xác định các “sự kiện” (bài tập) không khớp giữa kế hoạch và thực tế, phân loại chúng (bỏ lỡ, thay đổi cường độ, thay đổi thời lượng) và xác định ngưỡng cho “thay đổi đáng kể”. Mô hình sẽ cần được huấn luyện hoặc có khả năng hiểu các khái niệm như “cường độ” (ví dụ: nhịp tim, trọng lượng nâng, tốc độ) và “thời lượng”.
- “Phân tích liệu sự thiếu nhất quán này có liên quan đến các chỉ số sức khỏe bất thường hoặc cảm giác mệt mỏi hay không.”: Đây là bước phân tích sâu và có tính suy luận. Mô hình cần xác định các chỉ số sức khỏe bất thường (ví dụ: nhịp tim nghỉ cao, huyết áp thay đổi, giấc ngủ kém) và cảm giác mệt mỏi (cần được cung cấp dưới dạng mô tả hoặc thang điểm) và cố gắng tìm ra mối tương quan với các sai lệch trong kế hoạch tập luyện đã xác định ở trên. Điều này đòi hỏi khả năng suy luận thống kê hoặc nhận dạng mẫu của mô hình.
Để prompt này hoạt động hiệu quả, người dùng cần cung cấp dữ liệu chi tiết cho cả `[KẾ_HOẠCH_TẬP_LUYỆN]` và dữ liệu hoạt động thực tế, cũng như các chỉ số sức khỏe và cảm giác mệt mỏi.
3. Ví dụ Minh họa
Hãy xem xét hai kịch bản minh họa cách prompt này có thể được sử dụng:
Ví dụ 1: Phân tích định dạng văn bản
Giả sử bạn cung cấp dữ liệu dưới dạng văn bản:
Prompt:
So sánh kế hoạch tập luyện đã đề ra cho tuần này (Mục tiêu: Thứ 2: chạy 5km, 30 phút. Thứ 4: nâng tạ 1 giờ, cường độ trung bình. Thứ 6: bơi 45 phút. Thứ 7: nghỉ ngơi. Dữ liệu hoạt động thực tế: Thứ 2: chạy 4.5km, 28 phút. Thứ 3: Lỡ buổi chạy. Thứ 4: nâng tạ 45 phút, cường độ cao. Thứ 5: đi bộ nhanh 30 phút. Thứ 6: bơi 50 phút, cảm giác hụt hơi. Thứ 7: đạp xe 1 giờ. Chỉ số sức khỏe/cảm giác: Thứ 3 cảm thấy rất mệt mỏi, khó ngủ đêm thứ 2. Thứ 5 hơi đau đầu.) với dữ liệu hoạt động thực tế của tôi. Đánh giá mức độ tuân thủ. Xác định xem có bất kỳ bài tập nào bị bỏ lỡ hoặc cường độ/thời lượng thay đổi đáng kể so với kế hoạch hay không. Phân tích liệu sự thiếu nhất quán này có liên quan đến các chỉ số sức khỏe bất thường hoặc cảm giác mệt mỏi hay không.
Phản hồi được mong đợi từ mô hình:
Phân tích Tuần Tập Luyện:
Mức độ tuân thủ: Khoảng 50% (xem chi tiết dưới đây).
Bài tập bị bỏ lỡ hoặc thay đổi đáng kể:
- Thứ 2: Chạy 5km, 30 phút (Kế hoạch) -> Chạy 4.5km, 28 phút (Thực tế). Thay đổi nhỏ về quãng đường và thời lượng, không đáng kể.
- Thứ 3: Bỏ lỡ (Do kế hoạch nghỉ/dồn bài).
- Thứ 4: Nâng tạ 1 giờ, cường độ trung bình (Kế hoạch) -> Nâng tạ 45 phút, cường độ cao (Thực tế). Thay đổi đáng kể: thời lượng ngắn hơn 15 phút, cường độ tăng cao hơn dự kiến.
- Thứ 6: Bơi 45 phút (Kế hoạch) -> Bơi 50 phút (Thực tế). Thay đổi nhỏ về thời lượng.
- Các hoạt động không có trong kế hoạch ban đầu: Đi bộ nhanh 30 phút (Thứ 5), Đạp xe 1 giờ (Thứ 7).
Phân tích liên quan đến sức khỏe và mệt mỏi:
- Sự mệt mỏi và khó ngủ vào đêm Thứ 2 (theo báo cáo) có thể là nguyên nhân dẫn đến việc bỏ lỡ buổi chạy vào Thứ 3, hoặc ảnh hưởng đến hiệu suất buổi tập ngày hôm sau.
- Việc cố gắng tập luyện với cường độ cao hơn và thời lượng ngắn hơn vào Thứ 4 (bù cho ngày bỏ lỡ hoặc vì động lực khác) khi cảm thấy mệt mỏi có thể đã góp phần vào cảm giác mệt mỏi kéo dài và có thể đã dẫn đến cảm giác hụt hơi khi bơi vào Thứ 6.
- Trận đau đầu vào Thứ 5 không có mối liên hệ rõ ràng với kế hoạch tập luyện hoặc hoạt động thực tế.
Ví dụ 2: Phân tích định dạng dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: JSON)
Nếu dữ liệu hoạt động và sức khỏe được cung cấp dưới dạng cấu trúc, ví dụ JSON, prompt vẫn giữ nguyên nhưng phần dữ liệu đầu vào sẽ được mã hóa:
Prompt:
So sánh kế hoạch tập luyện đã đề ra cho tuần này (Dữ liệu kế hoạch JSON) với dữ liệu hoạt động thực tế của tôi (Dữ liệu thực tế JSON). Đ
