Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được trình bày theo cấu trúc yêu cầu bằng tiếng Việt và định dạng HTML.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu một phân tích sâu về sự tiến bộ cá nhân của một người dùng trong một khoảng thời gian nhất định, tập trung vào các khía cạnh của tập luyện và cá nhân hóa chương trình. Cấu trúc của nó dựa trên việc điền vào các biến số (placeholders) để tạo ra một yêu cầu cụ thể. Các biến số bao gồm:
[TÊN_NGƯỜI_DÙNG]: Đại diện cho tên hoặc định danh của người dùng. Đây là yếu tố cốt lõi để cá nhân hóa phân tích.[KHOẢNG_THỜI_GIAN]: Xác định phạm vi thời gian mà phân tích sẽ tập trung vào (ví dụ: “tháng qua”, “3 tháng gần đây”, “năm nay”).[MỤC_TIÊU_CỤ_THỂ]: Mô tả rõ ràng mục tiêu ban đầu hoặc mục tiêu chính mà người dùng đang hướng tới (ví dụ: “giảm 5kg”, “xây dựng cơ bắp”, “cải thiện sức bền”).[LỊCH_SỬ_TẬP_LUYỆN]: Đây là biến số quan trọng nhất, yêu cầu cung cấp dữ liệu chi tiết về quá trình tập luyện của người dùng. Nó bao gồm các “mốc phát triển nhỏ hơn” và “các thành tựu đạt được”. Dữ liệu này có thể ở dạng danh sách các bài tập, số hiệp, số lần lặp, thời gian nghỉ, khối lượng tạ, cảm giác về buổi tập, hoặc bất kỳ thông tin nào khác thể hiện sự thay đổi và tiến bộ.
Prompt yêu cầu một đánh giá về tính hiệu quả của chương trình tập luyện trong việc đáp ứng sự tiến bộ và gợi ý hướng đi tiếp theo.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách hướng dẫn mô hình ngôn ngữ (LLM) thực hiện các bước phân tích theo một trình tự logic:
- Xác định đối tượng và thời gian: Bắt đầu bằng việc nhận diện người dùng (
[TÊN_NGƯỜI_DÙNG]) và khoảng thời gian cần xem xét ([KHOẢNG_THỜI_GIAN]). - Thiết lập bối cảnh ban đầu: Đặt mục tiêu ban đầu (
[MỤC_TIÊU_CỤ_THỂ]) làm điểm tham chiếu. - Phân tích dữ liệu chi tiết: Yêu cầu đi sâu vào dữ liệu thực tế (
[LỊCH_SỬ_TẬP_LUYỆN]). Đây là nơi mô hình cần xử lý thông tin phức tạp, nhận diện xu hướng, các cột mốc nhỏ (ví dụ: tăng số lần lặp, có thể nâng được mức tạ mới, cảm thấy khỏe hơn ở một bài tập nhấtđịnh) và các thành tựu cụ thể. - Đánh giá cá nhân hóa: So sánh sự tiến bộ quan sát được với cách chương trình tập luyện hiện tại đang được điều chỉnh. Mô hình cần đánh giá xem chương trình có đủ linh hoạt, có đang được thay đổi để phù hợp với khả năng mới của người dùng hay không.
- Đề xuất hành động: Dựa trên tất cả các phân tích trên, đưa ra các khuyến nghị mang tính xây dựng để người dùng tiếp tục phát triển.
Mô hình sẽ cố gắng tổng hợp thông tin từ [LỊCH_SỬ_TẬP_LUYỆN], đối chiếu với [MỤC_TIÊU_CỤ_THỂ], và đưa ra nhận định về tính phù hợp của chương trình, cuối cùng là các bước tiếp theo.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới dây là hai ví dụ minh họa về cách prompt này có thể được sử dụng để tạo ra các yêu cầu cụ thể cho LLM.
Ví dụ 1: Phân tích tiến bộ về sức bền
Prompt được điền đầy đủ:
Phân tích chi tiết sự tiến bộ cá nhân của người dùng Nguyễn Văn A trong 3 tháng gần đây. Bên cạnh mục tiêu ban đầu (chạy bền 10km dưới 50 phút), hãy xem xét các mốc phát triển nhỏ hơn và các thành tựu đạt được trong quá trình tập luyện:
- Tuần 1-4: Chạy 3 buổi/tuần, mỗi buổi 3km, tốc độ trung bình 7 phút/km.
- Tuần 5-8: Tăng lên 4 buổi/tuần, 2 buổi 4km, 2 buổi 3km. Bắt đầu có những đoạn chạy nhanh hơn.
- Tuần 9-12: Chạy 4 buổi/tuần. 1 buổi 5km, 1 buổi 6km, 1 buổi 4km (tốc độ). Kết thúc tuần 12 hoàn thành cự ly 8km với thời gian 48 phút.
Đánh giá liệu chương trình tập luyện có đang được cá nhân hóa hiệu quả để đáp ứng sự tiến bộ này hay không. Gợi ý các bước tiếp theo để duy trì đà phát triển.
Ví dụ 2: Phân tích tiến bộ về sức mạnh
Prompt được điền đầy đủ:
Phân tích chi tiết sự tiến bộ cá nhân của người dùng Trần Thị B trong tháng vừa rồi. Bên cạnh mục tiêu ban đầu (tăng 10kg squat), hãy xem xét các mốc phát triển nhỏ hơn và các thành tựu đạt được trong quá trình tập luyện:
- Tuần 1: Squat 3 hiệp x 8 lần với 50kg. Cảm thấy nhẹ nhàng.
- Tuần 2: Squat 3 hiệp x 8 lần với 55kg. Các lần lặp cuối khó khăn hơn.
- Tuần 3: Squat 3 hiệp x 7 lần với 60kg. Cảm nhận rõ sự mệt mỏi ở hiệp cuối.
- Tuần 4: Squat 3 hiệp x 8 lần với 58kg (thử nghiệm xem có giữ được số lần lặp với mức tạ tăng nhẹ). Thành công, có thể thực hiện tốt.
Đánh giá liệu chương trình tập luyện có đang được cá nhân hóa hiệu quả để đáp ứng sự tiến bộ này hay không. Gợi ý các bước tiếp theo để duy trì đà phát triển.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ mạnh mẽ để yêu cầu LLM thực hiện phân tích chuyên sâu về sự tiến bộ cá nhân, đặc biệt là trong bối cảnh tập luyện và phát triển kỹ năng. Bằng cách cung cấp đầy đủ các thông tin cần thiết thông qua các biến số được định nghĩa rõ ràng, người dùng có thể nhận được những đánh giá chi tiết, khách quan về quá trình của mình và những gợi ý hữu ích cho chặng đường phía trước. Sự linh hoạt của các biến số cho phép prompt này được áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau, miễn là có dữ liệu về sự tiến bộ và mục tiêu.
