1C - Context: Bối cảnh, vai trò
2R - Request: Yêu cầu cụ thể
3A - Action: Hành động mong muốn
4F - Format: Định dạng output
5T - Tone: Giọng điệu

1Viết email cho sếp

1[Context] Bạn là nhân viên marketing đã làm việc 2 năm tại công ty.
2 
3[Request] Viết email xin nghỉ phép 3 ngày (từ 15-17/1) để đi du lịch với gia đình.
4 
5[Action] Email cần:
6- Giải thích lý do
7- Đề xuất người backup công việc
8- Cam kết hoàn thành deadlines trước khi nghỉ
9 
10[Format] 
11- Tiêu đề email
12- Nội dung 150-200 từ
13- Có phần kính thưa, nội dung, kết
14 
15[Tone] Lịch sự, chuyên nghiệp nhưng thân thiện

1Phân loại sentiment của review sau:
2"Sản phẩm tuyệt vời, giao hàng nhanh, sẽ mua lại!"
3 
4Sentiment:

1Phân loại sentiment của review:
2 
3Review: "Hàng đẹp, đóng gói cẩn thận"
4Sentiment: Positive
5 
6Review: "Giao chậm 3 ngày, không hài lòng"
7Sentiment: Negative
8 
9Review: "Sản phẩm bình thường, giá hợp lý"
10Sentiment: Neutral
11 
12Review: "Tệ quá, không như mô tả, đã hoàn hàng"
13Sentiment:

1Một cửa hàng có 23 quả táo. Họ bán 7 quả vào buổi sáng và 
2nhận thêm 15 quả từ nhà cung cấp. Hỏi còn bao nhiêu?

1Một cửa hàng có 23 quả táo. Họ bán 7 quả vào buổi sáng và 
2nhận thêm 15 quả từ nhà cung cấp. Hỏi còn bao nhiêu?
3 
4Hãy giải quyết từng bước:

1Bước 1: Ban đầu có 23 quả táo
2Bước 2: Bán 7 quả → 23 - 7 = 16 quả
3Bước 3: Nhận thêm 15 quả → 16 + 15 = 31 quả
4Đáp án: 31 quả táo

1Bạn là Senior Python Developer với 10 năm kinh nghiệm, 
2chuyên về clean code và best practices.
3 
4Review đoạn code sau và đề xuất improvements:
5[code]

1# OpenAI API với system prompt
2response = client.chat.completions.create(
3    model="gpt-4",
4    messages=[
5        {
6            "role": "system",
7            "content": "Bạn là data analyst expert. Luôn giải thích code và đưa ra alternatives."
8        },
9        {
10            "role": "user", 
11            "content": "Viết SQL query để tìm top 10 customers"
12        }
13    ]
14)

1Phân tích SWOT cho startup AI chatbot.
2 
3Format output dưới dạng:
4## Strengths
5- [điểm 1]
6- [điểm 2]
7 
8## Weaknesses
9...
10 
11## Opportunities
12...
13 
14## Threats
15...

1Extract thông tin từ text sau thành JSON:
2 
3Text: "Nguyễn Văn A, sinh năm 1990, email: vana@email.com, 
4làm việc tại Công ty XYZ"
5 
6Output JSON format:
7{
8  "name": "",
9  "birth_year": 0,
10  "email": "",
11  "company": ""
12}

1So sánh 3 cloud providers (AWS, Azure, GCP) theo các tiêu chí:
2- Pricing
3- Ease of use  
4- ML services
5 
6Output dạng markdown table.

1Draft → Review → Refine → Test → Deploy

1Đưa ra 3 cách khác nhau để viết email này.

1Đánh giá response của bạn. Có gì cần cải thiện?

1Viết blog post về AI.
2KHÔNG bao gồm:
3- Technical jargon phức tạp
4- Claims không có sources
5- Hơn 500 từ

1Viết lại đoạn văn trên nhưng:
2- Ngắn gọn hơn 50%
3- Tone professional hơn
4- Thêm 1 ví dụ cụ thể

1❌ "Giúp tôi với code"
2✅ "Debug lỗi TypeError ở dòng 15 trong Python script xử lý CSV"

1❌ "Tôi đang làm project về e-commerce và cần... [500 từ context]"
2✅ "Task: Generate product descriptions cho e-commerce
3    Input: Product name, features (bullet points)
4    Output: 100-word description, persuasive tone"

1❌ "List các framework JavaScript phổ biến"
2✅ "List top 5 JavaScript frameworks 2024.
3    Format: Table với columns: Name, Use case, Pros, Cons"

1❌ "Viết code, explain, và so sánh với alternatives"
2✅ Tách thành 3 prompts riêng hoặc structure rõ:
3   "1. Viết code
4    2. Explain từng phần
5    3. So sánh với alternatives"

1Language: Python
2Task: [mô tả cụ thể]
3Requirements:
4- [requirement 1]
5- [requirement 2]
6Input example: [example]
7Expected output: [example]
8Constraints: [any limitations]
9 
10Generate clean, documented code with error handling.

1Topic: [topic]
2Audience: [target audience]
3Purpose: [inform/persuade/entertain]
4Length: [word count]
5Tone: [formal/casual/professional]
6Must include: [key points]
7Must avoid: [things to skip]
8Format: [structure]

1Analyze [subject] from perspective of [role/expertise].
2 
3Consider:
41. [aspect 1]
52. [aspect 2]
63. [aspect 3]
7 
8Provide:
9- Key findings (bullet points)
10- Supporting evidence
11- Recommendations
12 
13Be objective and cite reasoning.

1Write about machine learning

1[Apply CRAFT framework]