دليل هندسة المطالبات

تعلم تقنيات التواصل الفعال لفتح 100% من أداء الذكاء الاصطناعي.

ما هي هندسة المطالبات؟

هندسة المطالبات هي فن تصميم وتحسين المدخلات (المطالبات) للحصول على أفضل النتائج الممكنة من نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و Claude و Gemini. بعيدًا عن مجرد طرح الأسئلة، يتعلق الأمر بجعل الذكاء الاصطناعي يفهم السياق بدقة ويستجيب بالتنسيق والنبرة المطلوبين.

3 قواعد ذهبية

01

تعيين الدور

قم بتعيين هوية خبير محددة للذكاء الاصطناعي.

02

القيود

كن واضحًا بشأن ما يجب عدم القيام به.

03

التعلم ببضع أمثلة

قدم أمثلة على أزواج المدخلات/المخرجات المتوقعة.

5 تقنيات أساسية للمطالبة

🎯

مطالبة بدون أمثلة (Zero-Shot Prompting)

التقنية الأساسية للحصول على نتائج من خلال التوجيه المباشر بدون أمثلة.

مثال
حلل مشاعر الجملة التالية: 'الطقس جميل جدًا اليوم'

نصيحة للمحترفين: فعال للمهام الواضحة مثل التصنيف البسيط والتلخيص والترجمة.

📝

مطالبة بالأمثلة (Few-Shot Prompting)

تقنية لتدريب الذكاء الاصطناعي على الأنماط المطلوبة من خلال تقديم 2-5 أمثلة للمدخلات/المخرجات.

مثال
إيجابي: طقس جيد ← 😊، سلبي: تمطر ← 😢، تحليل: أشعر بالسوء اليوم ← ؟

نصيحة للمحترفين: فعال جدًا عندما تكون النتائج بتنسيق أو منطق أو أسلوب محدد مطلوبة.

🔗

سلسلة الأفكار (Chain of Thought - CoT)

تقنية توجه الذكاء الاصطناعي لـ 'التفكير خطوة بخطوة' لخوض عملية التفكير المنطقي.

مثال
حل هذه المشكلة خطوة بخطوة. اشرح الأساس المنطقي لكل خطوة.

نصيحة للمحترفين: يحسن الدقة بشكل كبير في التحليلات المعقدة مثل مسائل الرياضيات والتفكير المنطقي وتصحيح الكود.

🔗

لعب الأدوار (Role Playing)

تقنية تعين للذكاء الاصطناعي دورًا كخبير أو شخصية أو منظور محدد.

مثال
أنت قائد تصميم UX بخبرة 10 سنوات. يرجى مراجعة تدفق الانضمام لهذا التطبيق بشكل نقدي.

نصيحة للمحترفين: قابل للتطبيق في النصائح المهنية، والتحليل متعدد الأوجه، وممارسة المقابلات، إلخ.

🔗

إخراج منظم

تقنية للحصول على نتائج منظمة من خلال تحديد تنسيق مثل JSON أو جداول أو Markdown.

مثال
أخرج نتائج التحليل بتنسيق JSON التالي: {"sentiment": string, "score": number}

نصيحة للمحترفين: أساسي عندما تكون المعالجة الآلية مطلوبة، مثل خطوط معالجة البيانات أو توليد استجابة API.

مقارنة: أمثلة جيدة مقابل سيئة

مثال سيء
اكتب قصة قصيرة عن قطة.

غامض للغاية. لا يمكن للذكاء الاصطناعي معرفة سياق النبرة أو الطول أو الحبكة.

مثال جيد
تصرف ككاتب إبداعي محترف. اكتب قصة قصيرة بارعة من حوالي 300 حرف عن قطة هي في الواقع عميل سري. ركز على اجتماع متوتر في زقاق ممطر.

يتضمن شخصية واضحة، وقيودًا محددة، وسياق حبكة واضح.

مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي

🤖

ChatGPT (OpenAI)

تفكير قوي ومعرفة عامة. ممتاز في CoT.

🎨

Claude (Anthropic)

برمجة طبيعية وكتابة إبداعية. معايير أمان عالية.

🌐

Gemini (Google)

تكامل عميق مع خدمات جوجل. خبير متعدد الوسائط.

نصائح حسب الفئة

✍️ الكتابة

قم بتعيين دور دقيق، وحدد النبرة والطول والجمهور المستهدف المطلوبة.

💻 البرمجة

حدد لغات البرمجة، وإصدارات أطر العمل، والتقنيات المستخدمة، وتنسيق الإخراج المطلوب (مثل قوالب الكود، مع التعليقات).

📊 الأعمال

صف الحالة والغرض المحددين، مثل كتابة البريد الإلكتروني أو تلخيص التقارير.

🎓 التعلم

عين دور المعلم للذكاء الاصطناعي واطلب تفسيرات تناسب مستواك.

💡 الأفكار

قم بتعيين أوضاع مثل 'التفكير الحر' أو 'المراجعة النقدية' أثناء تبادل الأفكار.

🎨 التصميم/التخطيط

قدم تفاصيل مثل المستخدمين المستهدفين، وخصائص الخدمة، وإرشادات التصميم.

أخطاء شائعة

تعليمات غامضة للغاية

تجنب المطالبات غير المحددة مثل 'اكتب مقالاً جيداً'.

الحل: حدد الموضوع، والطول، والنبرة، والجمهور المستهدف، وتنسيق الإخراج.

نقص السياق

لا تدع الذكاء الاصطناعي يجيب دون أي معرفة خلفية.

الحل: قدم معلومات خلفية ذات صلة كافية وقيوداً.

قاموس المصطلحات

LLM
نموذج لغوي كبير. نموذج لغة ذكاء اصطناعي مدرب على كميات هائلة من البيانات.
Hallucination (هلوسة)
ظاهرة يتلاعب فيها الذكاء الاصطناعي بالمعلومات أو يتحدث بإجابات غير صحيحة بثقة.
Context Window (نافذة السياق)
كمية المعلومات التي يمكن للذكاء الاصطناعي تذكرها ومعالجتها في وقت واحد.

ابدأ استخدامه في الممارسة الآن

استكشف أكثر من 90 مطالبة موثقة في مكتبة PromptGenie وأنشئ مطالباتك المخصصة الخاصة.