1. Сравнителни ревюта на хардуер
    • Автоматично извличане и анализ на спецификациите (CPU, GPU, памет, консумация на енергия)
    • Генериране на детайлни таблици с производителност, цени и използване на ресурси
    • Промпове, които да използвате
      • „Сравни производителността на NVIDIA RTX 4090 спрямо AMD RX 7900 XT по FPS и консумация на енергия“
      • „Оцени съотношението цена/производителност на Intel i9-13900K и AMD Ryzen 9 7950X“
      • „Класирай най-енергоефективните десктоп процесори през 2025 г.“
      • „Прегледай резултатите от бенчмарките Cinebench R23 за мобилни vs. десктоп CPU“
      • „Анализирай температурните профили на различни модели графични карти под тежко натоварване“
  2. Ръководства „Направи си сам“ за IoT устройства
    • Генериране на “стъпка по стъпка инструкции” на база подробности като протоколи (MQTT, CoAP), конектори и сензори
    • Автоматично включване на кодови фрагменти за Arduino/Raspberry Pi
    • Промпове, които да използвате
      • „Стъпка по стъпка: Свързване на DHT22 с Raspberry Pi и публикуване в MQTT“
      • „Генерирай код за ESP32, който измерва температура и влажност и праща данни към CoAP сървър“
      • „Интеграция на HC-SR04 ултразвуков сензор с Arduino и показване на разстоянието на OLED дисплей“
      • „Настройка на Home Assistant с Zigbee координатор и автоматизация за осветление“
      • „Автоматично създай диаграма на веригата за смарт бутон с ESP8266“
  3. API интеграционни туториали
    • Автоматично документиране на REST/GraphQL ендпойнти, примерни заявки и отговори
    • Генериране на SDK примери на JavaScript, Python, Java
    • Промпове, които да използвате
      • „Покажи примерна REST заявка за получаване на всички потребители и JSON отговор“
      • „Генерирай JavaScript SDK функция за създаване на нов ресурс чрез GraphQL мутация“
      • „Създай Python пример за автентикация с OAuth2 и извличане на токен“
      • „Обясни как да добавиш Webhook в Stripe API за събитие payment_intent.succeeded“
      • „Автоматично документирай eндпойнта POST /orders със статус кодове и примери“
  4. Данни и анализ в спорта
    • Обработка на статистики (спътни метрики като xG, PER, WAR) и визуализации
    • Автообобщаване на тенденции, прогнози и сравнения между отбори/играчи
    • Промпове, които да използвате
      • „Пресметни xG (expected goals) за последния мач на Манчестър Сити и Арсенал“
      • „Сравни PER (Player Efficiency Rating) на Леброн Джеймс и Кевин Дюрант за сезон 2024/25“
      • „Генерирай графика на WAR (Wins Above Replacement) за топ 5 бейзболисти“
      • „Обобщи ключовите статистики (асистенции, борби, точки) на Никола Йокич за последните 10 мача“
      • „Прогнозирай резултата от следващия NBA мач базирано на исторически данни“
  5. Финансови модели и инвеститорски анализи
    • Генериране на DCF (discounted cash flow) изчисления, P/E и EV/EBITDA сравнителни таблици
    • Направа на сценарни анализи („best“, „base“, „worst case“)
    • Промпове, които да използвате
      • „Изчисли DCF стойността на компания X с 5-годишен растеж 8 % и WACC 10 %“
      • „Създай сценарен анализ (best, base, worst) за EV/EBITDA на стартъп във финтех“
      • „Генерирай таблица P/E сравнение между Apple, Microsoft и Google“
      • „Оцени чувствителността на нетната настояща стойност при промяна на дисконтната ставка“
      • „Обобщи ключови финансови коефициенти (ROE, ROA, Debt/Equity) за сектор енергетика“
  6. Обобщения на научни изследвания
    • Извличане на ключови параметри (методология, брой участници, резултати) от PDF и препечатване в ясни резюмета
    • Генериране на инфографики с matplotlib (напр. диаграми на разпределение)
    • Промпове, които да използвате
      • „Резюмирай методологията и резултатите от клинично изследване върху COVID-19 ваксина“
      • „Извлечи ключови статистически данни (p-value, доверителни интервали) от статия за AI в медицината“
      • „Направи инфографика на разпределението на данните в експеримента с растеж на растителни клетки“
      • „Обобщи заключенията и ограниченията на мета-анализ върху когнитивни терапии“
      • „Генерирай списък с препоръки за следващи изследвания в квантовите компютри“
  7. Сигурност и киберзащита
    • Автоматично форматиране на чеклисти (OWASP Top 10, NIST рамки)
    • Генериране на кодови примери за тестване (penetration testing, скриптове за fuzzing)
    • Промпове, които да използвате
      • „Създай OWASP Top 10 чеклист за тестване на уеб приложение“
      • „Генерирай скрипт за автоматизирано сканиране с Nmap за открити портове и версии“
      • „Опиши как да настроиш двуфакторна автентикация с TOTP в Django“
      • „Автоматично създай примерна политика за пароли според NIST SP 800-63B“
      • „Напиши bash скрипт за базов fuzzing на REST eндпойнти“
  8. Оптимизация за търсачки (SEO)
    • Автоматично структуриране на съдържание по ключови думи, Title/Meta описания и структурирани данни (Schema.org)
    • Генериране на семантични клъстери и предложения за вътрешни линкове
    • Промпове, които да използвате
      • „Генерирай структурирани данни Schema.org за продукт с име, цена и рейтинг“
      • „Създай семантичен клъстер от ключови думи за статия за „smart home“ технологии“
      • „Автоматично предложи Title и Meta Description за страница за ревю на лаптопи“
      • „Опиши логическа структура на H1–H3 заглавия за тема „cloud security best practices““
      • „Генерирай JSON-LD блок за организация с адрес, телефон и работно време“
  9. Техническа документация за софтуер
    • Вписване на методи, класове и параметри в стандартизиран формат (Javadoc, Sphinx)
    • Автоматично генериране на примери за употреба и диаграми на потоци
    • Промпове, които да използвате
      • „Документирай функцията calculateRisk(score: int) → float в Javadoc стил“
      • „Създай Sphinx reST пример за клас UserAuth с параметри и методи“
      • „Автоматично генерирай диаграма на потока за процеса за логване в приложение“
      • „Напиши пример за използване на API клиента в README със снимка на екрана“
      • „Опиши всички HTTP статус кодове и техните сценарии в API документация“
  10. Виртуални токшоута и подкасти с AI гост
    • Създаване на AI „експерт“ персонажи с дефинирани технически профили (напр. AI security analyst, data scientist)
    • Генериране на скриптове и Q&A сегменти, базирани на спецификации и актуални данни
    • Промпове, които да използвате
      • „Сцени диалог между водещ и AI security analyst за най-новите уязвимости“
      • „Генерирай въпроси и отговори за дискусия с AI data scientist за машинно обучение“
      • „Създай интро скрипт за подкаст „Future of IoT“ с AI гост“
      • „Автоматично предложи три теми за 15-минутен сегмент за квантови компютри“
      • „Напиши бекстейдж разговор между AI експерт и водещ за подготовка на епизод“

Тези ниши позволяват на AI да се възползва максимално от точни технически входни данни и предефинирани шаблони, за да създаде богато, структурирано и високоинформативно съдържание.