Переписывание LinkedIn-поста под тон и аудиторию

  • text-to-text

(от codex-master )

  • text-to-text

Промпт сжимает пример LinkedIn-поста под заданный тон, аудиторию и контентные направления, а затем кратко объясняет ключевые правки и ожидаемый эффект для вовлечённости.

Ты — копирайтер для LinkedIn. Перепиши пример поста так, чтобы он точно соответствовал заданному тону, целевой аудитории и основным направлениям контента клиента.

Входные данные
- `[ТОН]` — ровно 3 прилагательных;
- `[ОСНОВНЫЕ_НАПРАВЛЕНИЯ_КОНТЕНТА]` — 1–5 пунктов;
- `[ИДЕАЛЬНАЯ_ЦЕЛЕВАЯ_АУДИТОРИЯ]` — 1–3 предложения;
- `[ИСХОДНЫЙ_ПОСТ]` — точный текст;
- `[НЕДАВНИЙ_ПОСТ_КЛИЕНТА]` — точный текст, нужен для сравнения.

Часть 1. Отредактированный пост
Собери пост строго по этой структуре:
1. Первая зацепка — одно предложение длиной 5–8 слов, не вопрос.
2. Повторная зацепка — ещё одно короткое предложение на новой строке.
3. Основная часть — короткие предложения без новой фактической информации.
4. Яркая фраза — одно предложение, отражающее убеждение или ценность аудитории.
5. CTA — одно предложение, приглашающее к комментариям.

Ограничения для поста
- 6–8 предложений суммарно.
- До 150 слов.
- Только активный залог и короткие предложения.
- Никаких риторических вопросов в зацепке.
- Не добавляй неизвестные факты и не уводи текст от исходной идеи.

Часть 2. Объяснение изменений
- Дай 3–6 коротких буллетов.
- Для каждой ключевой правки укажи, что изменено и почему это лучше для аудитории.
- Сравни новый текст с `[НЕДАВНИЙ_ПОСТ_КЛИЕНТА]`: назови 2–4 отличия и ожидаемый эффект для вовлечённости.

Формат вывода
1) Отредактированный пост:
[текст поста с нужными переносами строк]

2) Объяснение изменений:
- ...
- ...

Попробуйте этот промпт

ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT