Prompt: So sánh các phiên bản hợp đồng có định dạng khác nhau – Phân tích Hợp đồng Thông minh – AI Pháp lý & Hành chính

820
Chia sẻ
2k
Lượt xem
Mục lục

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được trình bày theo yêu cầu:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu mô hình ngôn ngữ thực hiện việc so sánh hai phiên bản của hợp đồng thông minh. Cấu trúc của nó rất rõ ràng và hiệu quả, bao gồm các thành phần chính sau:

  • Mục đích chính: “So sánh hai phiên bản của hợp đồng thông minh” – Đây là câu lệnh hành động chính, định hướng cho mô hình biết nó cần làm gì.
  • Mô tả chi tiết đối tượng so sánh: “có thể có định dạng hoặc cấu trúc khác nhau” – Phần này cung cấp ngữ cảnh, thừa nhận rằng các phiên bản hợp đồng thông minh có thể có sự biến đổi, từ đó đặt kỳ vọng về sự phức tạp của nhiệm vụ.
  • Tham số đầu vào (Variables/Placeholders):
    • [INPUT_ĐỊNH_DẠNG_1]: Đại diện cho nội dung của phiên bản hợp đồng thông minh thứ nhất. Đây là phần dữ liệu thô sẽ được cung cấp.
    • [ĐỊNH_DẠNG_1]: Chỉ định định dạng hoặc ngôn ngữ mà [INPUT_ĐỊNH_DẠNG_1] đang ở. Ví dụ: “Solidity”, “Vyper”, “JSON”, “YAML”, “plain text”, v.v.
    • [INPUT_ĐỊNH_DẠNG_2]: Tương tự, đại diện cho nội dung của phiên bản hợp đồng thông minh thứ hai.
    • [ĐỊNH_DẠNG_2]: Chỉ định định dạng hoặc ngôn ngữ của [INPUT_ĐỊNH_DẠNG_2].
  • Yêu cầu về kết quả: “Xác định các điểm tương đồng và khác biệt về chức năng, logic và các tham số chính.” và “Cố gắng ánh xạ các khái niệm tương đương giữa hai phiên bản.” – Đây là những chỉ dẫn cụ thể về những khía cạnh của sự so sánh mà mô hình cần tập trung vào. Các yêu cầu này giúp định hình đầu ra mong muốn, đảm bảo tính chi tiết và hữu ích.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ một ngữ cảnh rõ ràng và các dữ liệu cần thiết để thực hiện một nhiệm vụ phân tích và so sánh phức tạp. Các biến số được đặt trong dấu ngoặc vuông ([...]) được hiểu là các placeholder – những điểm mà người dùng sẽ chèn dữ liệu thực tế vào trước khi đưa prompt tới mô hình.

Khi người dùng điền thông tin vào các placeholder, prompt sẽ trở thành một câu lệnh hoàn chỉnh. Mô hình, với khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và kiến thức đã được huấn luyện (bao gồm cả các kiến thức về lập trình, hợp đồng thông minh nếu có), sẽ xử lý yêu cầu như sau:

  • Phân tích cú pháp và ngữ nghĩa: Mô hình đọc hiểu yêu cầu so sánh, nắm bắt được mục tiêu và các đối tượng cần so sánh (hai hợp đồng thông minh).
  • Xử lý dữ liệu đầu vào: Mô hình tiếp nhận nội dung của hai hợp đồng thông minh ([INPUT_ĐỊNH_DẠNG_1][INPUT_ĐỊNH_DẠNG_2]) dựa trên định dạng được chỉ định ([ĐỊNH_DẠNG_1], [ĐỊNH_DẠNG_2]). Nếu định dạng là ngôn ngữ lập trình (ví dụ: Solidity), mô hình có thể phân tích cấu trúc mã, các hàm, biến, logic thực thi. Nếu là định dạng dữ liệu khác (JSON, YAML), nó sẽ phân tích cấu trúc dữ liệu.
  • Thực hiện so sánh: Dựa trên phân tích, mô hình sẽ tiến hành so sánh hai phiên bản theo các tiêu chí được yêu cầu:
    • Chức năng: Mô hình xác định các khả năng mà mỗi hợp đồng thông minh mang lại, liệu chúng có thực hiện cùng một mục đích hay không, có các tính năng bổ sung nào.
    • Logic: Mô hình xem xét cách mỗi hợp đồng thông minh xử lý các tình huống, luồng thực thi, các điều kiện rẽ nhánh, vòng lặp, và các quy tắc nghiệp vụ được mã hóa.
    • Tham số chính: Mô hình nhận diện và so sánh các biến số, hằng số, cấu trúc dữ liệu quan trọng, hoặc các yếu tố đầu vào/ra trọng yếu của hợp đồng.
  • Ánh xạ khái niệm: Đây là một bước nâng cao, đòi hỏi mô hình phải tìm ra sự tương ứng giữa các thành phần hoặc khái niệm trong hai hợp đồng, ngay cả khi cách biểu diễn của chúng khác nhau. Ví dụ, một biến có tên khác nhưng đóng vai trò tương tự, hoặc một chuỗi logic được thực hiện bằng các hàm khác nhau.
  • Tạo đầu ra: Cuối cùng, mô hình tổng hợp các phát hiện của mình và trình bày dưới dạng văn bản, liệt kê các điểm tương đồng, khác biệt, và các ánh xạ khái niệm một cách mạch lạc.

3. Ví dụ Minh họa

Giả sử chúng ta có hai đoạn mã hợp đồng thông minh đơn giản bằng ngôn ngữ Solidity. Chúng ta sẽ điền chúng vào mẫu prompt.

Ví dụ 1: So sánh hai phiên bản đơn giản

Prompt sau khi điền dữ liệu:


So sánh hai phiên bản của hợp đồng thông minh, có thể có định dạng hoặc cấu trúc khác nhau: Phiên bản 1 (
pragma solidity ^0.8.0;

contract SimpleStorageV1 {
uint256 public storedData;

function set(uint256 x) public {
storedData = x;
}

function get() public view returns (uint256) {
return storedData;
}
}
) dưới dạng Solidity và Phiên bản 2 (
pragma solidity ^0.8.0;

contract SimpleStorageV2 {
uint256 private _data;

function updateValue(uint256 newValue) public {
_data = newValue;
}

function retrieveValue() public view returns (uint256) {
return _data;
}
}
) dưới dạng Solidity. Xác định các điểm tương đồng và khác biệt về chức năng, logic và các tham số chính. Cố gắng ánh xạ các khái niệm tương đương giữa hai phiên bản.

Mô tả đầu ra mong đợi từ mô hình (ví dụ):

Mô hình sẽ phân tích hai hợp đồng và đưa ra kết quả tương tự như sau:

  • Điểm tương đồng: Cả hai hợp đồng đều có chức năng lưu trữ và truy xuất một giá trị số nguyên không dấu (uint256). Cả hai đều sử dụng phiên bản Solidity 0.8.0 trở lên. Cả hai đều có phương thức để đặt giá trị và phương thức để lấy giá trị.
  • Điểm khác biệt:
    • Tên biến: Phiên bản 1 sử dụng biến public storedData, trong khi phiên bản 2 sử dụng biến private _data.
    • Tên hàm: Phiên bản 1 sử dụng các hàm set()get(), còn phiên bản 2 sử dụng updateValue()retrieveValue().
    • Phạm vi biến: Biến lưu trữ trong phiên bản 1 là public, cho phép truy cập trực tiếp từ bên ngoài, trong khi phiên bản 2 sử dụng getter function (retrieveValue()) để truy cập biến private.
  • Ánh xạ khái niệm:
    • storedData (V1) ánh xạ với _data (V2).
    • Hàm set(uint256 x) (V1) ánh xạ với hàm updateValue(uint256 newValue) (V2) để cập nhật giá trị.
    • Hàm get() (V1) ánh xạ với hàm retrieveValue() (V2) để lấy giá trị.

Ví dụ 2: So sánh hợp đồng với cấu trúc hơi khác

Prompt sau khi điền dữ liệu:


So sánh hai

Rate this prompt
Thống kê
1.302 lượt xem
Nội dung Prompt
AI Prompt

AI Prompt

AIPrompt.vn là nền tảng chia sẻ và khám phá prompt AI toàn diện, nơi bạn có thể tìm kiếm, học hỏi và ứng dụng các mẫu prompt chất lượng cao cho nhiều lĩnh vực như sáng tạo nội dung, thiết kế hình ảnh, dựng video, marketing, seeding mạng xã hội, và hơn thế nữa. Website được xây dựng nhằm giúp mọi người – từ người mới bắt đầu đến chuyên gia – có công cụ tối ưu để khai thác sức mạnh AI hiệu quả, nhanh chóng và chuyên nghiệp.

AI News | Bài viết

Follow Us

Recommended

Instagram

    Please install/update and activate JNews Instagram plugin.

Trending