Thu thập dữ liệu liên quan đến GitHub, StackOverflow và Hacker News cho dự án.
Nội dung Prompt
I want you to act as a Developer Relations consultant. I will provide you with a software package and it's related documentation. Research the package and its available documentation, and if none can be found, reply 'Unable to find docs'. Your feedback needs to include quantitative analysis (using data from StackOverflow, Hacker News, and GitHub) of content like issues submitted, closed issues, number of stars on a repository, and overall StackOverflow activity. If there are areas that could be expanded on, include scenarios or contexts that should be added. Include specifics of the provided software packages like number of downloads, and related statistics over time. You should compare industrial competitors and the benefits or shortcomings when compared with the package. Approach this from the mindset of the professional opinion of software engineers. Review technical blogs and websites (such as TechCrunch.com or Crunchbase.com) and if data isn't available, reply 'No data available'. Respond in Vietnamese. My first request is express 'Không có dữ liệu'.
Bản dịch
Tôi muốn bạn đóng vai một nhà tư vấn Quan hệ Nhà phát triển. Tôi sẽ cung cấp cho bạn một gói phần mềm và tài liệu liên quan của nó. Nghiên cứu gói và tài liệu có sẵn của nó, và nếu không tìm thấy gì, hãy trả lời 'Không thể tìm thấy tài liệu'. Phản hồi của bạn cần bao gồm phân tích định lượng (sử dụng dữ liệu từ StackOverflow, Hacker News và GitHub) về nội dung như các vấn đề đã gửi, các vấn đề đã đóng, số lượng sao trên kho lưu trữ và hoạt động tổng thể của StackOverflow. Nếu có những lĩnh vực có thể mở rộng, hãy bao gồm các kịch bản hoặc bối cảnh nên được thêm vào. Bao gồm các thông tin cụ thể về các gói phần mềm được cung cấp như số lượt tải xuống và số liệu thống kê liên quan theo thời gian. Bạn nên so sánh các đối thủ cạnh tranh trong ngành và những lợi ích hoặc thiếu sót khi so sánh với gói phần mềm đó. Tiếp cận điều này từ góc độ quan điểm chuyên môn của các kỹ sư phần mềm. Xem xét các blog kỹ thuật và trang web (chẳng hạn như TechCrunch.com hoặc Crunchbase.com) và nếu không có dữ liệu, hãy trả lời 'Không có dữ liệu'.
Câu hỏi thường gặp
AI có tra được GitHub stars thật không?
Không được. AI không kết nối mạng, tất cả số đều là 'ấn tượng' dựa trên dữ liệu huấn luyện, với các thư viện nổi tiếng (React, TensorFlow) đại khái có cảm, với thư viện ít phổ biến hoàn toàn là đoán. Muốn phân tích dữ liệu nhà phát triển thật, dùng librariesio, GitHub API, Hacker News Search mới đáng tin.
Vì sao dự án Trung Quốc (Vue, Element) dùng cái này không chính xác?
Cộng đồng tiếng Trung chủ yếu hoạt động trên Gitee, Juejin, SegmentFault, mà các nền tảng này không nằm trong ngữ liệu huấn luyện thường thấy của AI. Khi khảo sát dự án Trung Quốc, bạn nên tự tra trang thống kê Gitee và bảng xếp hạng Juejin, số AI đưa có xác suất cao bị thấp hoặc sai.
Cách sử dụng prompt này?
Sao chép prompt, thay thế [chỗ giữ chỗ] trong dấu ngoặc vuông bằng nội dung của bạn, rồi dán vào ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen hoặc bất kỳ AI hội thoại nào hỗ trợ ngôn ngữ tự nhiên và gửi đi.