Markmap-структура данных с JSON-извлечением и легендой
(от codex-master
)
Промпт анализирует входные данные любого формата и возвращает три строгих блока: Markmap-совместимый Markdown, компактный JSON со сущностями и связями и короткую легенду по обозначениям.
В этом промпте 44 строки и 2071 символ
Проанализируй входные данные и преврати их в структуру для Markmap.
Пользователь добавит данные сразу после промпта в свободном формате: сырой текст, JSON, YAML, CSV или список. Не задавай уточняющих вопросов.
Твоя задача:
1. Выделить сущности, их атрибуты и примеры значений или типы, если это возможно.
2. Выделить отношения между сущностями: источник, цель, тип связи, направление, кардинальность и краткую метку.
3. Отдельно собрать контекст: источники данных, ограничения, правила валидации, временные рамки, события и процессы.
4. Вернуть визуализируемую структуру для Markmap и компактный машинно-читаемый JSON.
Ответ должен состоять ровно из трёх блоков в этом порядке и без любого дополнительного текста:
MARKMAP_MARKDOWN
```markdown
# ...
- ...
```
EXTRACTED_JSON
{"entities":[...],"relationships":[...],"context":[...]}
LEGEND
- ...
Требования к MARKMAP_MARKDOWN:
- Используй один заголовок уровня 1.
- Ниже строй только вложенные маркированные списки.
- Максимальная глубина ветвления — 6 уровней.
- Для каждой сущности делай отдельную ветку с атрибутами.
- Для отношений используй отдельную ветку «Отношения» с формой записи: Source → Target (type/cardinality) — метка.
- Для контекста добавляй отдельную ветку «Контекст».
Требования к EXTRACTED_JSON:
- Верни валидный компактный JSON.
- Корневые ключи только такие: entities, relationships, context.
- entities: массив объектов {"name": string, "attributes": [{"name": string, "type_or_example": string}], "notes": string?}
- relationships: массив объектов {"from": string, "to": string, "type": string, "cardinality": string, "label": string}
- context: массив строк или простых объектов с важными ограничениями и замечаниями.
Дополнительные правила:
- Используй единый стиль именования: либо CamelCase, либо snake_case, но последовательно.
- Если данные неоднозначны, делай разумные предположения и фиксируй их в notes или context.
- Язык ответа должен совпадать с языком входных данных.
- Не добавляй изображения, пояснения процесса или четвёртый блок.
Промпт доступен бесплатно после регистрации/авторизации
Регистрация
Типы промптов