Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, tuân thủ đúng cấu trúc và định dạng yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu đánh giá kỹ thuật tập luyện bài Row. Cấu trúc của nó khá rõ ràng và bao gồm các yếu tố sau:
- Mở đầu: Người dùng giới thiệu về bài tập đang thực hiện, với một placeholder cho phép tùy chỉnh cụ thể tên bài Row.
- Yêu cầu chính: Yêu cầu đánh giá kỹ thuật.
- Các tiêu chí đánh giá cụ thể: Liệt kê 4 tiêu chí quan trọng để LLM tập trung vào, giúp hướng dẫn quá trình đánh giá.
- Phần lỗi sai và sửa lỗi: Một placeholder cho phép người dùng liệt kê các lỗi sai mẫu, hoặc yêu cầu LLM tự đưa ra các lỗi sai phổ biến cho bài tập đó.
Các placeholder trong prompt là:
[Tên bài Row cụ thể]: Biến này sẽ được thay thế bằng tên của bài tập Row bạn đang thực hiện (ví dụ: Barbell Row, Dumbbell Row, Seated Cable Row, v.v.).[Lỗi thường gặp ví dụ]: Biến này có thể được sử dụng để chỉ định một lỗi sai cụ thể mà bạn muốn LLM tập trung phân tích, hoặc có thể để trống để LLM tự đề xuất các lỗi sai phổ biến.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một ngữ cảnh rõ ràng (bài tập Row) và các yêu cầu cụ thể về những khía cạnh cần đánh giá. Khi bạn thay thế các placeholder, bạn đang định hình đầu vào cho LLM:
- Context Setting: Việc đề cập đến “các bài Row” và “
[Tên bài Row cụ thể]” đặt LLM vào lĩnh vực kiến thức về tập luyện sức mạnh và bài tập Row. - Structured Inquiry: Việc liệt kê các điểm đánh giá từ 1 đến 4 (Độ thẳng cột sống, Chuyển động bả vai, Phạm vi kéo, Cảm nhận cơ) buộc LLM phải phân tích kỹ thuật dựa trên các tiêu chí này, thay vì đưa ra một đánh giá chung chung.
- Error Handling & Refinement: Phần 5, đặc biệt là placeholder “
[Lỗi thường gặp ví dụ]“, cho phép người dùng tinh chỉnh yêu cầu. Nếu người dùng đã biết một mình hay mắc lỗi gì đó (ví dụ: “chưa siết chặt lưng”), họ có thể đặt nó vào đây. Nếu không, LLM có thể dựa trên kiến thức chung về bài tập Row để đề xuất các lỗi phổ biến và cách khắc phục.
Về cơ bản, prompt này hướng dẫn LLM hoạt động như một huấn luyện viên ảo, phân tích dựa trên các nguyên tắc kỹ thuật cơ bản của bài tập Row và đưa ra phản hồi mang tính xây dựng.
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1: Đánh giá chi tiết một bài tập cụ thể với lỗi đã biết
Tôi đang tập các bài Row như Barbell Row. Vui lòng đánh giá kỹ thuật của tôi, đặc biệt là:
1. Độ thẳng của cột sống.
2. Sự chuyển động của bả vai.
3. Phạm vi kéo.
4. Cảm nhận cơ xô và cơ lưng.
5. Các lỗi sai thường gặp như khom lưng quá nhiều (rounding the back) và cách sửa chúng.
Ví dụ 2: Yêu cầu đánh giá chung và LLM tự đề xuất lỗi sai
Tôi đang tập các bài Row như Dumbbell Row (một tay). Vui lòng đánh giá kỹ thuật của tôi, đặc biệt là:
1. Độ thẳng của cột sống.
2. Sự chuyển động của bả vai.
3. Phạm vi kéo.
4. Cảm nhận cơ xô và cơ lưng.
5. Các lỗi sai thường gặp và cách sửa chúng.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hiệu quả để yêu cầu phân tích kỹ thuật bài tập Row từ một mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp một cấu trúc rõ ràng, các tiêu chí đánh giá cụ thể và khả năng tùy chỉnh thông qua các placeholder, giúp người dùng nhận được phản hồi chi tiết và hữu ích, tập trung vào các khía cạnh quan trọng nhất của kỹ thuật tập luyện, đồng thời có khả năng xử lý các lỗi sai cụ thể hoặc đề xuất lỗi sai phổ biến để cải thiện.
