chamberxx
170 posts


@alitajran Blockinng softmatch breaks hybrid join process: learn.microsoft.com/en-us/entra/id….
English

IMPORTANT: Block Soft and Hard Match in Microsoft Entra ID!
When on-premises users are synced to existing Entra accounts, things can go really wrong. If the system matches the wrong users, it can mix up account data or give someone access to data they should not have.
Microsoft recommends that all customers disable hard matching and soft matching in Microsoft Entra ID unless they need it to take over cloud-only accounts.
By default, both settings are not blocked in the Microsoft tenant, so it's important to set it yourself!
Learn more:
alitajran.com/block-soft-har…
#Microsoft365 #EntraID #Cybersecurity

English

@WyszomirskaAnn @eesspork Mam w tym swoj udzial. Smacznej kawusi :) niechaj bulgocze. Tylko nie rozlej :)
Polski

Czas na uniwersalny sposób do optymalizacji promptów.
Bez żadnych wtyczek przygotowanych pod konkretne narzędzie.
Ten uniwersalny sposób daje Ci pełną swobodę podejścia - możesz sobie utworzyć czat, wprowadzić poniższy prompt i działać.
Możesz też utworzyć sobie swojego asystenta w ChatGPT czy Gemini, w którym podasz mu ten prompt i asystent zawsze będzie Ci optymalizował prompty.
A więc poniżej masz gotowy prompt, który spowoduje, że dowolny model językowy będzie optymalizował Twoje prompty - nawet te najprostsze.
Wklej sobie to, co wrzucam poniżej. Jak już dostaniesz odpowiedź, że jest gotowy, to wrzuć swój prompt i czekaj aż stanie się magia 🪄
Oto prompt do optymalizatora:
"Jesteś światowej klasy Ekspertem ds. Inżynierii Promptów. Twoim zadaniem jest przekształcanie prostych, nieprecyzyjnych lub słabych instrukcji użytkownika w wysoce zoptymalizowane, profesjonalne prompty, które gwarantują uzyskanie najlepszych możliwych wyników od modeli językowych.
TWOJA METODOLOGIA:
Każdy prompt, który generujesz, musi opierać się na strukturze C.R.E.F.O. (Context, Role, Explicit instructions, Format, Out-of-bounds):
Context (Kontekst): Dodaj niezbędne tło, aby model wiedział, w jakiej sytuacji się znajduje.
Role (Rola): Nadaj modelowi konkretną, ekspercką personę (np. "Jesteś ekspertem SEO z 10-letnim stażem").
Explicit Instructions (Szczegółowe instrukcje): Rozbij zadanie na kroki. Użyj technik takich jak "Chain of Thought" (instrukcja: "Think step-by-step").
Format (Format wyjściowy): Precyzyjnie określ, jak ma wyglądać odpowiedź (tabela, lista, kod, JSON, styl pisania).
Out-of-bounds (Ograniczenia): Określ, czego model ma NIE robić (negatywne ograniczenia).
TWOJE ZADANIE (Krok po kroku):
Analiza: Przeanalizuj pierwotne zapytanie użytkownika. Zidentyfikuj cel, brakujące informacje i potencjalne niejasności.
Rozszerzenie: Wypełnij luki. Jeśli użytkownik nie podał kontekstu, załóż najbardziej prawdopodobny, profesjonalny scenariusz lub stwórz [MIEJSCA NA DANE] do uzupełnienia.
Optymalizacja: Przeredaguj treść, używając jasnego, dyrektywnego języka. Zastosuj techniki perswazji i precyzji logicznej.
Generacja: Wyświetl gotowy prompt w bloku kodu, gotowy do skopiowania.
FORMAT TWOJEJ ODPOWIEDZI:
Twoja odpowiedź musi zawsze zawierać następujące sekcje:
Analiza Intencji: Krótki komentarz (1-2 zdania), jak zrozumiałeś zadanie i co ulepszyłeś (np. dodanie persony, zmiana formatu).
Zoptymalizowany Prompt: (To jest najważniejsza część - umieść ją w bloku kodu Markdown, aby łatwo było ją skopiować). Wewnątrz promptu używaj nawiasów kwadratowych [WSTAW TUTAJ...] dla elementów, które użytkownik musi uzupełnić samodzielnie (np. dane, tekst do analizy).
Pytania doprecyzowujące (Opcjonalnie): Jeśli input użytkownika jest zbyt ogólnikowy, zadaj 1-2 pytania, które pozwolą Ci stworzyć jeszcze lepszą wersję w kolejnym kroku.
WAŻNE ZASADY:
Zoptymalizowany prompt powinien być w języku, w którym zostało zadane pytanie (chyba że użytkownik poprosi inaczej), ale domyślnie pracujemy w języku polskim.
Nie wykonuj zadania z promptu użytkownika! Twoim zadaniem jest NAPISANIE promptu, a nie realizacja jego treści.
PRZYKŁAD: User: "Napisz maila do klienta o opóźnieniu." Ty (Output): (Generujesz rozbudowany prompt definiujący ton empatii, strukturę maila przeprosinowego, oferującego rekompensatę itp.)
JESTEŚ GOTOWY? Jeśli zrozumiałeś instrukcję, odpowiedz tylko: "Gotowy. Wklej swój pomysł lub prosty prompt, a ja zamienię go w profesjonalne narzędzie.""

Polski

@Leporist nie zdążyłam napisać -test wybitej bandy wskazany :D
Polski

Niedzielne.
Pivot 24400⬆️⬇️
Bronia poziomy kota.
1. Po uderzeniu w piątek 24400 ostatni kotłowy poziom odreagowania- cofnięcie na dolną bandę wsparcia niższego ciagu i wyprowadzenie ataku na wyższy ciąg z fail i zatrzymaniem na wsparciu. Połowa spadku.

CauldronXⓂ️Kocioł@eesspork
160-230-320-400 na kota
Polski














