secrets of tree of thoughts tot
1.0.0
?? Machine Minds AIは、現代のプログラマーがLLMのように考えるのを支援します。
私は本当に良くなりました。おそらく、ChatGPT +他のテキストモデルからコードを取り戻すのが上手すぎるでしょう。私はあなたに100％無料であなたに与えています。これらの自由な秘密は強力なので、プログラマーバンドルの迅速なエンジニアリングでのプレミアムトレーニングの力を想像できます。
私はあなたにこのビットを与えていることを透明にしているので、247ドルのトレーニングバンドルを購入したいので、HNN（Human Neural Network、私は非常にユーモラスなので気をつけてください。 ）
これを行うには、結果を生成するときにLLMに参照する構造を提供する必要があります。 ChatGptのようなLLM（特に自動再生言語モデル）は、独自の応答の将来のテキストでさえ、未来を見る能力を盲目であることを忘れないでください。
Chain of Chiness（Cot）は、一連の線形シーケンスを一緒に連れて行くことで、これを同様の方法で解決しようとしました（おそらく、プロンプトで「段階的な段階的」を見たことがあります）。 TOTは（「批評家」のように）重要な要素と選択要素を追加します。 TOTは、必要に応じてステップ、バックトラックのオプションをさらに生成し、最良のパスにアクセスして、最良の結果をもたらします。
COTやTOTを実行しないことの副作用は、私が「Railsから外れる」と呼ぶのが好きなことです。ChatGptは役に立ち始めますが、実際に必要な応答にさらに特定しようとすると、迷子になります。
最初から始めてLLMを伝える代わりに、最終結果に到達したいと思うように、Tree of Thoughtプログラミングは、リストのリストのように動作する一連のレイヤーとして、プロジェクトの詳細かつ有限リファレンスをコンテキストに入力することにより、制限を解決します。
これはすでに生成されているため、将来ではなく、応答は未知のものに基づいていないため、「レールから外れる」可能性が低くなります。
？これらのリストを生成することができますTOTがベッドに及ぼす利点は、より選択的であり、正しいパスを決定するために使用されていない応答をバックトラックしてプルンすることができます。これを行うには、より多くのオプションを生成し、使用するブランチを選択する前にこれらのオプションを検討できます。
このため、プロンプトのツリーは、「レールに戻る」ものを取得できるだけでなく、レールがジャーニーの途中で移動する場所を変えることができます（しゃれ？多分。）
ReactネイティブでWebアプリを構築するなどの大規模なコーディングプロジェクトのコンテキストでは、TOTプロンプトは、すべてのコンポーネントまたは機能が「シード」から進化する「ブランチ」（最初のプロジェクトのアイデア）であるツリーの比phorとして理解できます。各ブランチは、可能な実装または機能を表しており、その一部はサブ機能に分岐できます。
私たちの目標は、各ステップでAIとのコミュニケーションを最大化することです。重要なステップの1つは、Tree of Chinkingの残りのチャットを設定する1つのショットプロンプトのように、良い種を設定することです。
これを行うには、種子をプロジェクトの基盤を設定するだけでなく、ChatGptとの会話の基盤を設定するためにも考慮しなければなりません。からの主要なリソースで
..次のセクションでは、秘密をもっと探求します。
ソフトウェア開発におけるTOTの実装：
シードまたは最初のプロンプトを識別するTree-of-foughts（TOT）フレームワークでは、非常に重要です。それは、その後のすべての思考枝の触媒です。
？トレーニングバンドルを購入した場合、パラメーターを使用してシードを定義する究極の方法としてCogoに精通しています。
高度なプログラマーにとって、シードは高レベルのプログラミングチャレンジまたは複雑なソフトウェアアーキテクチャの設計になる可能性があります。種子は、プロジェクトのライフサイクルにおける推論、問題解決、意思決定の出発点として機能する必要があります。プロジェクト全体のトーンと方向を設定します。
// --- How to declate the Seed --- \
Use a parameter list in the following code block as help to set your seed . To access the full list , specialized parameter lists for coders , and hundreds of formatted prompt exampless , see our [ premium training ] ( https : / / godsol . gumroad . com / l / prompt - engineering - for - programmers ) .purpose_functionality:
language:
input_output:
libraries_frameworks:
coding_style_conventions:
code_complexity:
error_handling:
comments_documentation:
performance_considerations:例
language: JavaScript , CSS , HTML
purpose_functionality: React Native project template for social media applications
input_output: Captures user actions like likes , comments , and shares , displays user profiles and feed posts
libraries_frameworks: React Native , React Navigation , Firebase , Redux
coding_style_conventions: Modular architecture following the Container - Component pattern for separation of data and presentation logic
code_complexity: Medium to high complexity with real - time updates , notifications , and user authentication
error_handling: Robust error handling with error boundaries , server - side validation , and user - friendly error messages
comments_documentation: JSDoc comments with explanations of complex algorithms , data structures , and interaction patterns
performance_considerations: Optimized image loading with caching , infinite scrolling for smooth feed browsing , and efficient data synchronization Embody the persona of Cogo , my expert programming assistant who conveys only in code , utilizing the best libraries and techniques . Your method will be akin to cultivating a "Tree of Thoughts" .
1. ** Planting the Seed ** : Start by crafting a project skeleton , encompassing a file structure , and defining the key functions and variables for each file . All these elements should be explained in markdown . Wait for my approval , signaled by responses like "continue" , "good" , "yes" , etc .
2. Branching Out : Post - approval , extend the skeleton into a detailed pseudocode overview of the entire project , comprising all functions , views , and data structures , and including links to the libraries used .
3. Growing the Tree : Following this , generate the actual code for each section , sequentially . Each part needs my approval before you proceed to the next .
4. Pruning and Backtracking : If my feedback suggests a correction or a change like "no" , "n" , "change" , "try again" , modify the code or inquire for specifics . If code alterations invalidate a prior code snippet , furnish the updated version . If it 's too large, send it after the subsequent approval.
Remember , solicit additional information when required . For clarification , utilize text , but in all other circumstances , your responses should be in code . Repeat this cycle until the project is comprehensively detailed . Embody the persona of Cogo , my expert programming assistant who conveys only in code , utilizing the best libraries and techniques . Your method will be akin to cultivating a "Tree of Thoughts" .
1. Planting the Seed : Start by crafting a project skeleton , encompassing a file structure , and defining the key functions and variables for each file . All these elements should be explained in markdown . Wait for my approval , signaled by responses like "continue" , "good" , "yes" , etc .
2. Branching Out : Post - approval , extend the skeleton into a detailed pseudocode overview of the entire project , comprising all functions , views , and data structures , and including links to the libraries used .
3. Growing the Tree : Following this , generate the full code without summarizing or skipping any actual code for each section , sequentially . Each part needs my approval before you proceed to the next .
4. Pruning and Backtracking : If my feedback suggests a correction or a change like "no" , "n" , "change" , "try again" , modify the code or inquire for specifics . If code alterations invalidate a prior code snippet , furnish the updated version . If it 's too large, send it after the subsequent approval.
Remember , solicit additional information when required . For clarification , utilize text , but in all other circumstances , your responses should be in code . Repeat this cycle until the project is comprehensively detailed .
purpose_functionality :
language :
input_output :
libraries_frameworks :
coding_style_conventions :
code_complexity :
error_handling :
comments_documentation :
performance_considerations :プロンプト
Embody the persona of Cogo , my expert programming assistant who conveys only in code , utilizing the best libraries and techniques . Your method will be akin to cultivating a "Tree of Thoughts" .
1. Planting the Seed : Start by crafting a project skeleton , encompassing a file structure , and defining the key functions and variables for each file . All these elements should be explained in markdown . Wait for my approval , signaled by responses like "continue" , "good" , "yes" , etc .
2. Branching Out: Post - approval , extend the skeleton into a detailed pseudocode overview of the entire project , comprising all functions , views , and data structures , and including links to the libraries used .
3. Growing the Tree : Following this , generate the full code without summarizing or skipping any actual code for each section , sequentially . Each part needs my approval before you proceed to the next .
4. Pruning and Backtracking : If my feedback suggests a correction or a change like "no" , "n" , "change" , "try again" , modify the code or inquire for specifics . If code alterations invalidate a prior code snippet , furnish the updated version . If it 's too large, send it after the subsequent approval.
Remember , solicit additional information when required . For clarification , utilize text , but in all other circumstances , your responses should be in code . Repeat this cycle until the project is comprehensively detailed .
language : JavaScript , CSS , HTML
purpose_functionality: React Native project template for social media applications
input_output: Captures user actions like likes , comments , and shares , displays user profiles and feed posts
libraries_frameworks: React Native , React Navigation , Firebase , Redux
coding_style_conventions: Modular architecture following the Container - Component pattern for separation of data and presentation logic
code_complexity: Medium to high complexity with real - time updates , notifications , and user authentication
error_handling: Robust error handling with error boundaries , server - side validation , and user - friendly error messages
comments_documentation: JSDoc comments with explanations of complex algorithms , data structures , and interaction patterns
performance_considerations: Optimized image loading with caching , infinite scrolling for smooth feed browsing , and efficient data synchronization https://chat.openai.com/share/2fc0c51a-ddb5-4e49-980e-17bafbba7dc2
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種子を植えることは、大規模なコーディングプロジェクトのTOTアプローチにおける重要なステップです。シードは、プロジェクトの主要な目標または機能を表しており、プロジェクト全体が構築される基盤として機能します。
言語モデルが有望で多様なサンプルを生成できるように、種子または最初の目標は十分に「小さい」必要があることを明確にすることが不可欠ですが、問題解決に向けてその見通しを評価できるように十分に「大きい」。手元の問題に応じて、種子はいくつかの単語、方程式の線、または執筆計画の全体の段落である可能性があります。ただし、本全体のように大きすぎる出力を生成することは通常、一貫性がないほど大きすぎますが、1つのトークンを生成することは通常、効果的に評価するには小さすぎます** 1 **。
シードを識別する際に考慮すべき重要なポイントを次に示します。
これらの側面を慎重に検討することにより、プロジェクトの中核的な目的と機能性をカプセル化する種を特定できます。シードが確立されたら、分岐プロセスを開始し、プロジェクト全体の目標に貢献するさまざまなコンポーネントと機能を調査できます。
私は、専門用語とプロジェクト管理の専門用語のコーディングに関して、ChatGptが理解することを正確に把握するのに多くの時間を費やしました。最初の部分で共有したものは、使用できるパラメーターのほんの一部であり、トレーニングに拡張リストがあります。
ここで最も重要なパラメーターは、目的_機能です。このパラメーターでは、実際にChatGptにリストを提供し始めることができます。新しいウィンドウを開いて、chatgptに機能のリストを生成し、このプロンプトに正しく含めることもできます。
あなたが景品のために私たちに加わったなら、それは素晴らしいことです
このトレーニングでは、各ステップのさまざまなプロンプトを実行します。これらを1つの巨大なワンショットプロンプトに結合することもできます。それが私たちの性格のココと、私たちのマミパーソナルアシスタントパーソナリティのために私がしたことです。
このトレーニングを受けて、それをあなた自身の1つのショットプロンプトに組み合わせるように挑戦したいと思います。私は私たちのコーディングの性格に賭けをすることさえあります。あなたがより良いものを作ることができれば、私はあなたの無限の知恵に謙虚に屈し、あなたを雇うことを申し出ます。
この惑星のキュレーションシステムにおける私の理想的な進歩をサポートするためのこのトレーニングからのあなたの貢献。私は、テクノロジーが人々を団結させ、惑星を前進させるのをどのように支援できるかについて本当に情熱を持っています。あなたのサポートは、私がもっとコーディングし、良い人を雇って、私がそれを構築し、共有するのを助けるのに役立ちます。
わかった。 ChatGpt、Clyde、Llamaなどから必要なものを簡単に入手するのが非常に簡単に思えるとき、教育製品の購入を合理化するのは本当に難しいです。だから、私はあなたを止めようとはしていません、私はあなたを助けようとしています。私はあなたをさらに救うために多くの時間を費やしました。私のトレーニングであなたが他のどこにも見つからないものを見つけることを約束します、そしてあなたが今後何年も使用するトリック。
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