1. Описание товара для маркетплейса

DeepSeek V3.1

E-commerce

Напиши описание товара для Wildberries на основе данных. Структура: 1) название; 2) краткое преимущество (2 строки); 3) 5 ключевых особенностей; 4) состав/материалы; 5) уход; 6) для кого. Объём — 800-1200 знаков.

[данные]

2. Перевод каталога

DeepSeek V3.1

Локализация

Переведи приложенный JSON-каталог товаров с английского на русский. Сохрани структуру JSON, переведи только значения полей name, description, features. Не добавляй своих интерпретаций.

[JSON]

3. Классификация писем

DeepSeek V3.1

Customer Support

Я отправлю текст входящего письма. Классифицируй в одну из категорий: 1) sales-lead; 2) support-question; 3) complaint; 4) spam; 5) other. Верни в формате JSON: {category: «...», confidence: 0-1, reason: «...»}.

[письмо]

4. Извлечение данных из текста

DeepSeek V3.1

Data extraction

Извлеки из приложенного текста структурированные данные: ФИО, телефон, email, адрес, должность. Верни в формате JSON. Если поля нет — null. Не выдумывай.

[текст]

5. SEO-описание категории

DeepSeek V3.1

SEO

Напиши SEO-описание категории «[название]» для интернет-магазина. Включи: 1) что в категории; 2) для кого; 3) ключевые подкатегории; 4) призыв. Объём — 500-700 знаков, читаемо.

6. Шаблон ответа клиенту

DeepSeek V3.1

Customer Support

Напиши шаблон ответа на типовой вопрос клиента «[тип вопроса]». Тон — дружелюбный, конкретный. Структура: 1) приветствие; 2) суть ответа в 2-3 предложения; 3) если нужно действие — что делать; 4) контакты для уточнения. Не более 100 слов.

7. Генерация title/description SEO

DeepSeek V3.1

SEO

Я отправлю URL и краткое описание страницы. Сгенерируй: 1) Title (50-60 символов); 2) Meta description (150-160 символов). Используй ключевое слово в обоих. Призыв в description.

[URL + описание]

8. Резюмирование статей

DeepSeek V3.1

Content curation

Резюмируй приложенную статью в 3 пунктах: 1) главная мысль (1 предложение); 2) 3 ключевых факта; 3) выводы автора (1-2 предложения). Без воды.

[статья]

9. Sentiment-анализ отзывов

DeepSeek V3.1

Customer Insights

Я отправлю список отзывов клиентов. Для каждого: 1) sentiment (positive/negative/neutral); 2) topic (1-3 слова); 3) actionable insight для продукта. Верни JSON-массив.

[отзывы]

10. Транскрибирование разметки

DeepSeek V3.1

Data extraction

Из приложенного скрина / расшифровки выгрузи структурированные поля по схеме [схема]. Если поля нет — пропусти. Верни JSON. Без интерпретаций.

[данные]

Все промпты — в одной подписке gptrf.ru

Запустить DeepSeek

Частые вопросы

Почему DeepSeek для массовой обработки?

В 10-15 раз дешевле флагманов при сопоставимом качестве на рутине.

Сколько стоит обработать 1000 товаров?

200-1000₽ в зависимости от длины описаний.

Можно ли через API?

Да, OpenAI-совместимый API на gptrf.ru без VPN.

Безопасно для бизнеса?

Через серверы РФ. Open-source веса позволяют локальное развёртывание для критичных данных.