كتابة prompt: بنية موجّه واضح من السياق إلى المخرَج

الموجّه (Prompt) هو كل ما تكتبه للنموذج اللغوي قبل أن يبدأ توليد الإجابة. قد يكون سؤالًا بسيطًا، أو فقرة طويلة فيها تعليمات وخلفية وأمثلة وقيود. جودة الموجّه تحدّد جودة الإجابة أكثر من أي إعداد آخر.

في هذا المقال نشرح بنية موجّه يصمد: السياق (Context)، والمهمة (Task)، والقيود (Constraints)، وشكل المخرَج (Output Format). ونعرض مثالين للطلب نفسه — واحد سيّئ وواحد جيّد — لتفهم الفرق قبل أن تبدأ.

بنية الموجّه: أربعة أجزاء

معظم الموجّهات الفعّالة يمكن تفكيكها إلى أربعة أجزاء. لا تحتاج إلى استعمالها كلّها في كل مرة، لكن معرفتها تساعدك على بناء تعليمات واضحة.

١. السياق. المعلومات التي يحتاجها النموذج ولا يستطيع استنتاجها من المهمة نفسها: من أنت، ومن الجمهور، وما المادة المصدر، وما الذي جرّبته سابقًا. «اكتب تقريرًا» جملة غامضة. «اكتب تقريرًا لمدير المنتج عن نتائج اختبار A/B الأسبوع الماضي، وجمهوره فريق الهندسة» سياق واضح.

٢. المهمة. الفعل المحدّد الذي تريده: «لخّص»، «اكتب»، «صنّف»، «استخرج»، «قارن». تجنّب الأفعال الغامضة مثل «اعمل» أو «انظر».

٣. القيود. حدود الإجابة: الطول، والنبرة، وما يجب تضمينه، وما يجب تجنّبه، ومستوى المصطلحات. القيود تمنع النموذج من الخروج عن نطاق ما تحتاجه.

٤. شكل المخرَج. الهيكل المحدّد للإجابة: قائمة نقطية، أو جدول بأعمدة معيّنة، أو JSON بحقول محدّدة، أو فقرة واحدة. تحديد الشكل يجعل الإجابة قابلة للاستعمال مباشرةً دون إعادة تنسيق.

مثال سيّئ ومثال جيّد للطلب نفسه

لنأخذ طلبًا شائعًا: تلخيص مقال تقني.

الموجّه السيّئ:

لخص هذا المقال:
[نص المقال]

ما الذي سيحدث؟ سيعطيك النموذج تلخيصًا بطول عشوائي، وبنبرة عشوائية، وقد يركّز على ما لا يهمّك. ستحتاج إلى إعادة كتابته على الأرجح.

الموجّه الجيّد:

أنت محرّر تقني في مدونة عربية يقرؤها مهندسو برمجيات.

المهمة: لخّص المقال التالي في ٣ إلى ٥ نقاط.

القيود:
- كل نقطة تبدأ بفعل، ولا تتجاوز سطرين.
- اذكر الأرقام والقياسات إن وُجدت في المقال، ولا تخترع غيرها.
- تجاهل الفقرات التسويقية والمقدمات العامة.
- لا تستعمل صفات ترويجية.

شكل المخرَج: قائمة نقطية بالعربية، بلا مقدمة ولا خاتمة.

المقال:
[نص المقال]

هذا الموجّه يحدّد الدور والسياق والمهمة والقيود العملية وشكل الإجابة. النتيجة تلخيص مركّز قابل للاستعمال مباشرةً.

متى لا تحتاج إلى موجّه مفصّل؟

• عندما تكون المهمة بسيطة ومألوفة: سؤال واقعي مباشر لا يحتاج بنية مفصّلة.
• عند المحادثة العامة: دردشة أو استكشاف أوّلي لأفكار.
• في مرحلة الاستكشاف: قد تجرّب موجّهات بسيطة أولًا لتفهم قدرات النموذج قبل بناء موجّهات مفصّلة.

متى تحتاج إلى بنية واضحة؟

• عند بناء تطبيق يعتمد على النموذج: ستحتاج موجّهات قابلة للتكرار والاختبار.
• حين تُستعمل الإجابة في سياق مهني: تقارير، أو بريد رسمي، أو كود، أو محتوى منشور.
• عند المهام المعقّدة متعددة الخطوات.
• عند العمل في فريق: الموجّهات الواضحة قابلة للمشاركة والمراجعة.

الأسئلة الشائعة

هل أذكر دور النموذج في كل موجّه؟

لا، لكن ذكر الدور يساعد في ضبط النبرة والتركيز. إن كانت المهمة واضحة من السياق فقد لا تحتاجه. جرّب مع الدور وبدونه ولاحظ الفرق.

ما الفرق بين الموجّه وتعليمات النظام؟

الموجّه ما تكتبه في كل محادثة. تعليمات النظام إعدادات عامة يضبطها المطوّر أو المنصّة لتوجيه سلوك النموذج عبر المحادثات كلها. في الواجهات العادية قد لا تتحكّم بها مباشرةً.

هل الموجّه الأطول أفضل دائمًا؟

لا. يجب أن يكون طويلًا بما يكفي لتحديد السياق والمهمة والقيود، بلا حشو. الإطالة الزائدة قد تشتّت النموذج وتخفي التعليمات الأساسية.

كيف أعرف أن موجّهي جيّد؟

اختبره: هل الإجابة قابلة للاستعمال مباشرةً؟ هل تحتاج تحريرًا كبيرًا؟ هل النتائج متسقة عبر محاولات متعددة؟ إن كانت متسقة وتحتاج تعديلًا بسيطًا فالموجّه جيّد.

المراجع

1. OpenAI. Best practices for prompt engineering with the OpenAI API. help.openai.com
2. Anthropic. Prompt engineering overview. docs.anthropic.com
3. Google. Prompting guidelines — Gemini API. ai.google.dev
4. Hugging Face. Prompt engineering. huggingface.co
5. Wei, J. et al. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv