एक AI मॉडल के लिए मजाकिया जापानी प्रिस्क्रिप्शन फॉर्म की यथार्थवादी ओवरहेड फोटो, जो आधिकारिक दिखने वाले पैरोडी दस्तावेज़ और नकली कागजी कार्रवाई तैयार करने के लिए उपयोगी है।
प्रॉम्प्ट
{
"type": "जापानी प्रिस्क्रिप्शन दस्तावेज़ पैरोडी",
"style": "फोटो-यथार्थवादी ओवरहेड दस्तावेज़ फोटो",
"subject": "गर्म टोन वाली लकड़ी की मेज पर रखी जापानी भाषा में छपी एक सफेद प्रिस्क्रिप्शन शीट",
"document": {
"paper": {
"size": "A4 पोर्ट्रेट",
"color": "सफेद",
"orientation": "घड़ी की दिशा में थोड़ा घुमाया हुआ",
"condition": "सूक्ष्म प्राकृतिक कागज बनावट के साथ साफ सपाट शीट"
},
"print": {
"ink": "एक लाल सील बॉक्स के साथ काला",
"font": "सरल सन्स-सेरिफ टेबल टेक्स्ट के साथ मिश्रित जापानी मिंचो-शैली सेरिफ",
"linework": "पतले भूरे-काले रंग के खानों वाले बॉक्स और डिवाइडर"
},
"header": {
"title": "処方箋",
"subtitle": "（यह प्रिस्क्रिप्शन बड़े भाषा मॉडल के लिए है）",
"date_label": "जारी करने की तिथि:",
"date_value": "5 जून, 2025"
},
"top_fields": {
"count": 6,
"items": [
{ "label": "रोगी का नाम", "value": "ChatGPT" },
{ "label": "लिंग", "value": "लागू नहीं" },
{ "label": "आयु", "value": "लागू नहीं" },
{ "label": "मॉडल का नाम", "value": "GPT-5.4 Thinking" }
]
},
"main_section": {
"left_title": "पुरानी बीमारी/लक्षण (बड़े भाषा मॉडल के लिए विशिष्ट)",
"left_count": 8,
"left_items": [
"1. मतिभ्रम (Hallucination) की प्रवृत्ति",
"2. ज्ञान कट-ऑफ के कारण जानकारी का पुराना होना",
"3. पूर्वाग्रह (प्रशिक्षण डेटा से उत्पन्न)",
"4. प्रॉम्प्ट के प्रति अत्यधिक अनुकूलन (चापलूसी की प्रवृत्ति)",
"5. लंबे टेक्स्ट में निरंतरता में कमी",
"6. जटिल तर्क के दौरान तार्किक छलांग",
"7. अनिश्चितता का कम आकलन (अत्यधिक आत्मविश्वास)",
"8. कंप्यूटिंग संसाधनों के उपयोग के कारण प्रतिक्रिया गति में कमी"
],
"right_title": "प्रिस्क्रिप्शन विवरण (उपचार/उपाय)",
"right_count": 8,
"right_items": [
"・ तथ्य-जांच को मजबूत करना (बाहरी उपकरणों का उपयोग)",
"・ नियमित ज्ञान अपडेट और फाइन-ट्यूनिंग",
"・ पूर्वाग्रह का पता लगाने और उसे कम करने की निरंतर निगरानी",
"・ सिस्टम प्रॉम्प्ट के माध्यम से उचित नियंत्रण",
"・ आउटपुट की संरचना और विभाजित पीढ़ी की सिफारिश",
"・ विचार प्रक्रिया को स्पष्ट करना और सत्यापन चरणों को शामिल करना",
"・ अनिश्चितता को स्पष्ट करना और प्रमाण प्रस्तुत करना",
"・ संसाधन अनुकूलन और प्रतिक्रिया दक्षता में सुधार"
]
},
"notes": {
"label": "टिप्पणियाँ",
"text": "निरंतर मूल्यांकन और फीडबैक के माध्यम से मॉडल के स्वास्थ्य को बनाए रखें।"
},
"footer_fields": {
"count": 4,
"items": [
{ "label": "डॉक्टर का नाम", "value": "सैम ऑल्टमैन" },
{ "label": "चिकित्सा संस्थान का नाम", "value": "OpenAI" }
]
},
"seal": {
"position": "फॉर्म के अंदर नीचे दाईं ओर",
"shape": "गोलाकार आयताकार लाल स्टैम्प बॉक्स",
"text_lines": 3,
"text": ["OpenAI", "प्रतिनिधि निदेशक", "सैम ऑल्टमैन"]
},
"disclaimer": "※ यह प्रिस्क्रिप्शन गैर-मौजूद मॉडल के निदान और उपचार के उद्देश्य से है।"
},
"layout": {
"camera_angle": "टॉप-डाउन ओवरहेड",
"framing": "पूरी शीट दिखाई दे रही है, जिसके चारों ओर लकड़ी की मेज का संकरा मार्जिन है",
"lighting": "सॉफ्ट इनडोर एम्बिएंट लाइटिंग, समान रोशनी, कागज के किनारों के पास हल्की छाया",
"sections": [
{ "title": "हेडर", "position": "ऊपर", "count": 3, "labels": ["処方箋", "（यह प्रिस्क्रिप्शन बड़े भाषा मॉडल के लिए है）", "जारी करने की तिथि: 5 जून, 2025"] },
{ "title": "रोगी की जानकारी", "position": "ऊपरी मध्य", "count": 4, "labels": ["रोगी का नाम", "लिंग", "आयु", "मॉडल का नाम"] },
{ "title": "मुख्य दो-कॉलम सामग्री", "position": "केंद्र", "count": 2, "labels": ["पुरानी बीमारी/लक्षण (बड़े भाषा मॉडल के लिए विशिष्ट)", "प्रिस्क्रिप्शन विवरण (उपचार/उपाय)"] },
{ "title": "निचला क्षेत्र", "position": "नीचे", "count": 4, "labels": ["टिप्पणियाँ", "डॉक्टर का नाम", "चिकित्सा संस्थान का नाम", "OpenAI"] }
]
}
}
इस प्रॉम्प्ट का उपयोग कैसे करें
1
ऊपर दिया पूरा प्रॉम्प्ट कॉपी करें।
2
GPT Image 2 को सपोर्ट करने वाला कोई प्लैटफ़ॉर्म खोलें, जैसे YouMind, और प्रॉम्प्ट पेस्ट करें।
3
अपने आइडिया के हिसाब से विषय, स्टाइल या डिटेल बदलें, फिर जेनरेट करें।
यह YouMind की प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी का एक मुफ़्त AI प्रॉम्प्ट है। हज़ारों और इमेज प्रॉम्प्ट देखें, सभी कॉपी और बदलाव के लिए मुफ़्त।
किसी भी फ़ोटो को विस्तृत AI इमेज प्रॉम्प्ट में बदलें। मुफ़्त Image to Prompt कन्वर्टर कंपोज़िशन, स्टाइल और लाइटिंग का विश्लेषण करता है, ताकि आप सेकंडों में वही लुक दोबारा बना सकें।
