[[T0]는 모델이 나쁜 표현 습관을 출력하는 Agent Skill입니다.

명시적으로 [[T1]라고 불릴 때만 효력이 발생합니다.

어디서 왔어요

GPT에서 3년 이상 근무했습니다. 지난 몇 달 동안, 나는 실제 임무의 맥락에서 반복적으로 수정 된 표현의이 기술 문제를 함께 넣어.

그것은 “아니, 아니, 아니.”

인간의 말의 밑바닥 선

• ** 사람들은 내용 자체에서 나온다**: 특정 개체, 실제 행동, 명확한 관계 및 통보 판단은 단어, 짧은 문장 또는 “human” 음색보다 더 중요합니다. -AI 맛은 종종 쓰기 이동: 문제는 몇 단어 만 아니라 모델이 결론을 구성하는 방법에뿐만 아니라, 무결성의 감각을 만들, 값과 끝 단어를 추가. -** 이 변경은 왜곡의 비용으로 만들 수 없습니다**: 더 짧은, 더 직접 텍스트, 그러나 사실, 정도, 본질 또는 불확실이 변경되는 경우에 더 자신감있는 misinterpretation.
• ** 최종 초안 만 제어 ** : 이 Skyll은 독자가 실제로 본 텍스트를 처리하고 전체 에이전트 사고, 협업 및 임무 중심 접근 방식을 가정하지 않습니다.

빠른 사용

한 키 설치

이 기술을 사용하려는 Git 프로젝트 디렉토리에서 실행:

명령은 현재 프로젝트 [[T2]에서 기술을 설치합니다.

수동 설치

이 저장소를 다운로드하고 Skills CLI가 사용되지 않을 때 루트 디렉토리에서 실행하십시오.

클라이언트가 다른 스킬 디렉토리를 사용한다면 해당 위치로 대상 경로를 대체합니다.

이름 *

요청시 Explicitly 호출 [(T3]:

0에서 생성 할 수도 있습니다.

당신이 할 일을하고 싶은 것은

• ** 일로 이동**: 첫 번째 개체, 대답 또는 판단을 작성하고 분석 계획 및 프레임 워크를 시작할 수 없습니다.
• ** 특정한 사람들과 물건을 리드 ** : 무슨 일이 있었는지, 무슨 일이 있었는지, 무슨 일이 있었는지, 추상적인 용어로 실제 행동을 대체하지.
• ** 심사는 증거의 기초에 나타날 수 있습니다 ** : 지원하기 전에 값을 선언하지 않고 판단 근처의 사실, 행동, 인물 또는 관계를 넣어.
• ** 각 문장에 새로운 요소를 추가하려면 ** : 새로운 사실, 이유, 구별, 결과 또는 결정은 앞으로 이동하고 재검토는 포함되지 않습니다.
• 재료로 성장하는 구조 : 사실에 근거한 조직적인 내용, causality, 타이밍 및 질문은 독자에 의해, 미리 설치 구조 없이 물었습니다. - 이야기의 끝: 이전을 반복하지 마십시오, 강제적인 summation, 승진 또는 완전한 술을 위한 시각.

피해야 할 일

이 단어는 금지되지 않습니다. 문장을 판단하고 변경하는 방법을 결정하기 위해.

-Perfectively: 진공에 대한 거짓 이해를 만들기 위해, 다음 단어와 결론을 올리려면 “not … but …” “appears to be … true …”. 진정한 비교는 존재하고 특정 차이가 기록되어야하는 곳에 보관해야합니다. -** Values Watch**: “실제적인 중요성” “주의하지 않음” “미들” pre-declared value를 사용하여, 직접 변화와 결과에 대해 쓰기 없이.

• ** Insight Road Signs**: "More Deeper"및 "More Point"와 같은 힌트와 사실, 원인 및 문제 사이의 진정한 연결을 대체합니다. -** 프로세스 byeword**: 분석 및 조직 프로세스를 "I first combo"및 "Ensure 완전성"과 같은 남겨주세요. -** Abstract action**: "optimization, upgrading, 권한 부여, 마감"과 특정 주제, 행동 및 결과를 대체합니다。