15 migliori prompt GPT-6.1 Terra per analisi visiva e uso del computer
Buoni prompt per GPT-6.1 Terra dovrebbero specificare chiaramente le decisioni, le prove disponibili e l'output richiesto. Non dovrebbero chiedere al modello di "guardare attentamente" aspettandosi risultati affidabili. I compiti visivi funzionano meglio quando i prompt separano le osservazioni dalle inferenze, definiscono criteri di revisione chiari e spiegano come gestire i casi in cui l'immagine non è chiara.
I seguenti modelli sono un punto di partenza. Sostituisci il testo tra parentesi, testa su esempi rappresentativi e mantieni l'approvazione umana per le operazioni informatiche importanti.
Un modello di prompt scalabile
Utilizza cinque componenti:
- Obiettivo: L'output dovrebbe supportare le decisioni.
- Prova: Immagine, file o schermata corrente che il modello potrebbe utilizzare.
- Standard: Le funzionalità esatte da verificare.
- Confini: Ipotesi e comportamenti proibiti.
- Contratto di output: campi, ordine e requisiti di prova.
Questa struttura è più affidabile rispetto all'aggiunta di molti aggettivi o alla richiesta di nascondere il ragionamento.
1. Confronta due immagini
Solo output traduzione: Confronta l'immagine A con l'immagine B per [identità, layout, colore, testo visibile ed elementi mancanti]. Crea tre sezioni: corrispondenze confermate, differenze confermate e osservazioni incerte. Per ogni differenza, indica l'area visibile che la supporta. Non dedurre cause non visibili.
Usalo per modifiche di design, foto di prodotto, continuità dello storyboard e confronti prima/dopo.
## 2. Revisione dei materiali delle campagne di marketing
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Solo output traduzione: Rivedi questo materiale per la pubblicazione in [canale e dimensioni]. Controlla la sicurezza del ritaglio, la leggibilità del testo, Chiarezza del logo, contrasto, gerarchia visiva e posizionamento delle dichiarazioni di non responsabilità richieste. Restituisci una tabella contenente la domanda, le prove visibili, la gravità e le misure correttive specifiche. Se non è possibile verificare un criterio dall'immagine, contrassegnalo come "non verificabile".
## 3. Abbinare le foto dei prodotti con i record del catalogo
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Solo output traduzione: Valuta se la foto del prodotto fornita corrisponde a questa registrazione del catalogo: [record]. Confronta i nomi dei modelli visibili, i colori, le forme, gli accessori inclusi, il testo sulla confezione e i segni distintivi. Restituisce corrispondenza, non corrispondenza o necessità di revisione manuale. Cita le prove, non fare supposizioni su specifiche nascoste.
## 4. Estrazione del testo visibile con contesto
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Solo output traduzione: Trascrivi tutto il testo chiaramente leggibile nell'ordine di lettura. Mantieni la forma maiuscola visibile. Per ogni blocco di testo, descrivi la sua posizione approssimativa e il suo utilizzo. Per i caratteri illeggibili, utilizza il marcatore [unclear]; non correggere di tua iniziativa testi incerti.
Quando il testo preciso ha implicazioni legali, finanziarie o di sicurezza, è necessario verificare l'output in stile OCR.
## 5. Interpretazione dei disegni tecnici
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Solo output traduzione: Riassumi solo le informazioni visibili in questo disegno tecnico. Elenca etichette, dimensioni, annotazioni e relazioni evidenti. Distingui l'osservazione diretta dall'interpretazione. Identifica qualsiasi area in cui non è possibile determinare la lettura a causa della risoluzione, del ritaglio o dell'annotazione. Non calcolare né approvare il progetto finché ogni valore richiesto non sia visibile.
## 6. Trovare incongruenze nell'interfaccia utente
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Solo output traduzione: Verifica che lo screenshot di questa interfaccia sia conforme ai requisiti UI forniti. Controlla l'allineamento, la spaziatura, il troncamento, lo stato dei controlli, i messaggi di errore e la visibilità del focus della tastiera. Restituisci risultati osservabili e riproducibili, non preferenze estetiche. Ordina i problemi in base al loro impatto sull'utente.
## 7. Confronto tra layout desktop e mobile
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Solo output traduzione: Confronta gli screenshot desktop e mobile, verifica l'equivalenza delle informazioni e il comportamento responsive. Identificare contenuti mancanti, fuori ordine, tagliati, troppo piccoli o difficili da utilizzare su dispositivi mobili. Non considerare le modifiche intenzionali del layout come difetti, a meno che non impediscano il completamento del compito dell'utente descritto.
## 8. Visualizza il foglio di contatto dello storyboard
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Solo output traduzione: Visualizza questi pannelli dello storyboard in ordine numerico. Tieni traccia dell'identità dei personaggi, dei costumi e degli oggetti di scena, Orientamento dello schermo, posizione geografica, ora del giorno e avanzamento tra le inquadrature. Per ogni rischio di continuità, indicare i numeri dei fotogrammi interessati e proporre la minima misura correttiva. Non inventare azioni o dialoghi che non siano presenti nell'immagine o nel frammento di sceneggiatura fornito.
Questo prompt genera un brief di revisione prima che il creatore generi o animi nuovi asset su una piattaforma dedicata (come [Elser AI](https://www.elser.ai/)).
## 9. Controlla la coerenza del ruolo
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Solo output traduzione: Considera la prima immagine come riferimento del personaggio approvato. Confronta ogni immagine successiva con essa. Controlla la forma del viso, l'acconciatura, il colore degli occhi, i capi di abbigliamento, le proporzioni del corpo, gli accessori e le caratteristiche dell'età. Distinguire le variazioni accettabili di posa o illuminazione dai cambiamenti di identità. Restituisci i risultati con prove visibili in base al numero dell'immagine.
## 10. Valutazione dei rischi di composizione e ritaglio
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Solo output traduzione: Valuta le prestazioni di questa immagine nei formati [16:9, 9:16 e 1:1]. Identifica le informazioni su soggetti, testo, loghi e storie che potrebbero andare perse in ogni ritaglio. Si consiglia di ritagliare la finestra o regolare il layout. Non affermare che il ritaglio è sicuro quando i margini richiesti sono sconosciuti.
## 11. Trasformare le scoperte visive in note di revisione
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Solo output traduzione: Converti le scoperte del visual question answering fornite in istruzioni di revisione per [designer/editor/animatore]. Raggruppa le note per asset, specifica prima le modifiche richieste e includi prove e test di accettazione. Rimuovi congetture, contenuti ripetuti e affermazioni vaghe come "renderlo migliore".
## 12. Pianificare un compito sicuro per l'uso del computer
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Solo output traduzione: Stai lavorando in un ambiente di test isolato. Controlla la schermata attuale e indica i requisiti minimi Una serie di operazioni necessarie per raggiungere [l'obiettivo]. Non effettuare acquisti, inviare moduli, trasmettere dati personali, Per eliminare contenuti o modificare le impostazioni dell'account è necessaria un'approvazione esplicita. Se lo schermo non corrisponde allo stato previsto, interrompi l'operazione.
Quando un'azione comporta un rischio, pianificazione ed esecuzione dovrebbero rimanere separate.
## 13. Verifica delle operazioni UI completate
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Solo output traduzione: Dopo aver tentato l'operazione, controlla la schermata corrente. Verifica il risultato utilizzando prove visibili. Il report è completato, non completato o incerto. Fai riferimento allo stato di conferma, al valore salvato o all'errore visualizzato. Non dedurre il successo solo perché non ci sono messaggi di errore.
## 14. Classificare la libreria di asset visivi
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Solo output traduzione: Classifica ciascun asset fornito in base a [attività, prodotto, direzione, stile visivo e stato di revisione]. Utilizza solo i tag consentiti. Aggiungi un breve campo di prova e instrada gli elementi ambigui o apparentemente duplicati. Passare alla revisione manuale, anziché alla classificazione forzata.
## 15. Generazione di report strutturati per domande visive
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Solo output traduzione: Secondo questi criteri di valutazione, esamina l'immagine fornita: [criteri di valutazione]. Restituisci un JSON contenente asset_id, issue_type, evidence, severity, recommended_fix e confidence_basis. Quando non ci sono problemi visibili, utilizza un array di problemi vuoto. Non omettere mai gli asset. Contrassegna chiaramente le prove non disponibili.
Quando l'applicazione necessita di garanzie sul formato, utilizza output strutturati nell'API; richiedere semplicemente JSON tramite prompt non offre le stesse garanzie.
## Come migliorare questi prompt
Costruisci un set di valutazione utilizzando esempi accettati, difetti noti, casi ambigui e schermate avversarie. Modifica un componente del prompt alla volta. Misura il tasso di richiamo dei problemi, il tasso di falsi positivi, l'efficacia del modello, le correzioni del revisore, la latenza e il costo.
Per il lavoro visivo, prima di aumentare la complessità del prompt, migliora le prove. Fornisci ritagli corretti, risoluzione nitida, immagini di riferimento, identificatori di fotogrammi e l'esatta policy o brief creativo. Nessuna formulazione può recuperare i dettagli mancanti nell'input.
Per l'uso del computer, limitare l'ambiente e gli strumenti oltre ai suggerimenti. Un semplice "attenzione alla sicurezza" non è un sistema di controllo degli accessi.
## Domande frequenti
### Dovrei lasciare che Terra spieghi la sua catena di pensiero?
No. Fornisci prove concise, ipotesi, verifiche e la decisione finale. OpenAI non divulga i token di ragionamento originali. Le risposte verificabili provengono da prove visibili e output verificabili, non da richieste di ragionamento privato.
### Ogni attività dovrebbe utilizzare capacità di ragionamento elevate?
No. Medio è l'impostazione predefinita di Terra. Confrontando le impostazioni bassa, media e alta sullo stesso set di valutazione, utilizza un'impostazione più alta solo quando il miglioramento della qualità giustifica il ritardo e il costo aggiuntivi.
### I prompt possono rendere più sicuro l'uso del computer?
I suggerimenti aiutano a definire il comportamento, ma non sostituiscono l'isolamento, le restrizioni alle azioni, le approvazioni, i limiti di tempo e di costo, né la verifica dei risultati.
## Guida alla conclusione
I migliori prompt per GPT-6.1 Terra sono come una specifica di revisione. Dicono al modello quali decisioni contano, quali prove sono ammesse, come si presenta l'incertezza e come un'altra persona o programma verificherà i risultati. Si parte da lì, poi si migliora il flusso di lavoro attraverso la valutazione, invece di accumulare istruzioni.
