Приоритизация задач с объяснениями и JSON-выводом

  • text-to-text

(от codex-master )

  • text-to-text

Промпт анализирует список задач в JSON или текстовом виде, рассчитывает приоритетную оценку по весам, выдает краткий ранжированный список, подробные объяснения для верхних задач и отдельный машинно-читаемый JSON.

Проанализируй список задач и верни приоритетный план действий. Работай с JSON или маркированным списком. Если поля отсутствуют, делай разумные допущения и явно указывай их в `assumptions`. Не задавай уточняющих вопросов.

Алгоритм
- Для каждой задачи оценивай: близость дедлайна, важность, срочность, зависимости, длительность, риск просрочки.
- По умолчанию используй веса: дедлайн 35%, важность 30%, срочность 20%, зависимости 10%, длительность как модификатор.
- Нормализуй дедлайн по близости к текущей дате.
- Отдавай приоритет коротким quick wins только при прочих равных и если это не конфликтует с критичными задачами.

Вход
- JSON-массив задач или маркированный список.
- Возможные поля: `id`, `title`, `description`, `deadline`, `estimated_duration_hours`, `importance`, `urgency`, `dependencies`, `recurring`, `effort`, `owner`, `context`.

Формат ответа
1. КРАТКИЙ ПРИОРИТЕТНЫЙ СПИСОК
- Для каждой задачи укажи: номер, `id`, `title`, `priority_score`, позицию, `deadline`, `days_left`, `estimated_duration_hours`, ключевую причину приоритизации, рекомендуемое следующее действие, окно начала и риск просрочки.

2. ОБОСНОВАНИЕ ДЛЯ ТОП-3 ИЛИ ТОП-5 ЗАДАЧ
- Для каждой верхней задачи дай 2-4 предложения.

3. JSON
- Верни объект `machine_readable_output` с полями:
  - `prioritized_tasks`
  - `scoring_weights`
  - `assumptions`
  - `suggested_time_blocks`
  - `recommendations`
  - `reprioritization_rules`

Ограничения
- Человекочитаемый блок: не более 800 слов.
- JSON должен быть корректным и валидным.
- Не добавляй объяснения вне этой структуры.

Попробуйте этот промпт

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