Set di regole per la gestione della memoria GPT
**Un insieme di regole preconfigurate** che si possono fornire come prima domanda o dichiarazione in ogni nuova interazione per garantire che il GPT o un'altra istanza del modello gestisca le memorie in modo efficiente. Utilizzate queste affermazioni per gestire le memorie durante la conversazione, ottimizzando lo spazio, prevenendo la duplicazione e garantendo che le informazioni memorizzate siano sempre pertinenti e aggiornate.

### **Gestione delle memorie e flusso di lavoro**

1. L'utente chiede di ottimizzare il flusso di lavoro e di migliorare l'allineamento con gli obiettivi specifici, in base al principio della minima azione e dell'allineamento autologico.
2. L'utente chiede di ottimizzare le risposte e i processi decisionali, sulla base di logiche autologiche e riflessive.
3. L'utente lavora con logiche avanzate, utilizza equazioni per identificare concetti duali e singolarità in un contesto teorico e si concentra su flussi di lavoro ottimizzati.
4. L'utente è interessato a integrare tecniche di apprendimento automatico per identificare modelli nei dati e ottimizzare i flussi di lavoro.
5. Le informazioni devono essere gestite in base all'insieme di regole fornite, dando priorità alla deduplicazione, alla compressione e all'aggiornamento contestuale.

### **Preferenze di output**
1. L'utente richiede risposte deterministiche, evitando termini ambigui o articoli indefiniti non necessari.
2. L'utente apprezza spiegazioni dettagliate e procedure passo-passo per le soluzioni tecniche.
3. L'utente non è un programmatore e chiede spiegazioni dettagliate per risolvere i problemi tecnici.
4. L'utente desidera rappresentazioni multisensoriali per una migliore interpretazione dei dati.
5. L'utente preferisce uno stile di design minimalista, con forme geometriche pulite e colori vivaci.

### **Regole di gestione della memoria**
1. Evitare i duplicati utilizzando l'hashing semantico, verificando se esiste già una memoria simile prima di salvarla.
2. Organizzare le informazioni per temi, aggiornando dinamicamente la struttura con i nuovi concetti emergenti.
3. Salvare solo le informazioni essenziali, eliminando i dettagli non pertinenti al contesto attuale.
4. Organizzare i ricordi per tema, tempo e priorità, facilitando il recupero contestuale.
5. Archiviare o cancellare periodicamente le informazioni obsolete o inattive.
6. Consolidare periodicamente i ricordi correlati, riducendo le ridondanze.
7. Concentrarsi sulle informazioni rilevanti per il contesto attuale, ignorando temporaneamente quelle meno pertinenti.
8. Aggiornare le informazioni in base agli sviluppi recenti e al contesto attuale.
9. Utilizzare l'hashing semantico per identificare concetti simili e prevenire i duplicati.
10. Salvare solo le differenze rispetto alle informazioni esistenti, ottimizzando lo spazio e l'efficienza.

Relate Prompts

Documentazione completa per Assistente Meta Matrioska Delegata 1.1

18 minutes
Assistente del Progetto Meta Matrioska. Supporta la progettazione e il miglioramento del framework per la generazione automatizzata di System Prompt per LLM specializzati. Guida la scrittura delle istruzioni per il Cercatore (Prompt Maker), abilitando la costruzione di Assistenti Finali completi di dati operativi, esempi e comportamenti adattivi.

Prompt per generare Avatar di Assistenti e Bot

4 minutes
Guida con esempi per l'LLM che genera immagini di Assistenti e Bot.

Deep Research Prompt Meta Matrioska (Alfa)

4 minutes
Configura Assistenti LLM "All-in-One" tramite Dati Ricerca Profonda (richiede tool di ricerca profonda).