Раздел диплома из своих тезисов: каркас с пометками в ChatGPT
Промпт для ChatGPT: собрать раздел диплома из ваших черновых тезисов — план, что и чем доказывать, каркас абзацев с пометками «мой вывод» и «мой расчёт». Фактов от себя не добавляет.
Помоги написать раздел диплома с нуля — из моих собственных тезисов, чтобы потом не переписывать за машиной.
Раздел и тема: [РАЗДЕЛ: вторая глава, анализ издержек на производстве мебели; работа про снижение
себестоимости]
Мои тезисы своими словами (черновые, как думаю): [ТЕЗИСЫ: постоянные издержки у нас растут
из-за аренды цеха; сдельная оплата съедает маржу на мелких заказах; сырьё подорожало на 18% за год,
но цену подняли только на 7%]
Мои данные: [ДАННЫЕ: таблица издержек за 2024–2025, отчёт по заказам, интервью с начальником цеха]
Что требует кафедра: [ТРЕБОВАНИЯ: 8–10 страниц, ссылки по ГОСТ, обязательно свой расчёт и вывод]
Что нужно:
1. Из моих тезисов собери план раздела: что идёт первым, что вторым, где место расчёту.
2. По каждому пункту скажи, что мне нужно доказать и какими из моих данных.
3. Дай каркас текста: первые фразы абзацев и связки между ними, а сами утверждения оставь мне
пометками `[мой вывод]`, `[мой расчёт]`, `[пример из интервью]`.
4. Покажи, где мои тезисы слабые: что звучит как мнение и требует цифры или ссылки.
5. Три формулировки, которых надо избегать в этом разделе, и чем заменить.
Отсечка. Не пиши текст за меня целиком: раздел, написанный моделью, потом всё равно придётся
переписывать, потому что руководитель спросит, откуда взялся вывод. Не добавляй фактов, авторов
и цифр, которых нет в моих тезисах и данных. Не превращай мои живые формулировки в канцелярит:
«постоянные издержки растут из-за аренды» лучше, чем «наблюдается тенденция к увеличению
постоянной составляющей затрат».
Проверка перед выдачей: пройди по каркасу и убедись, что каждое утверждение либо помечено как моё,
либо опирается на мои данные. Утверждений без источника быть не должно.
Собрать под себя — поля заполнены рабочими значениями, меняйте их и промпт выше обновится сам
Исходный фрагмент (машинный):
«Внедрение цифровых технологий в сферу управления городским транспортом является актуальным направлением развития государственного управления в условиях цифровой экономики.»
После обработки:
«Городской транспорт — одна из сфер, где цифровые инструменты дают измеримый результат быстрее всего. Датчики на остановках, адаптивные светофоры и единое мобильное приложение — это не футуризм, а уже реализованные кейсы Хельсинки и Сингапура. Казань пока на полпути: светофорная сеть адаптивна лишь на 34%, а пассажир с двумя пересадками по-прежнему вынужден держать в голове три разных расписания.»
Изменено: убраны 4 канцеляризма, добавлены конкретные цифры и географический контекст. Объём сохранён (±5%).
