پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering) | آموزش و اهمیت در هوش مصنوعی

پرامپت‌نویسی؛ آموزش، تکنیک‌ها و اهمیت استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی

پرامپت‌نویسی چیست؟

پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering) هنر و علم طراحی دستوراتی است که به مدل می‌گوید «چه کاری» را «به چه شکلی» انجام دهد. یک پرامپت خوب:

نکته: هرچه ورودی مشخص‌تر باشد، خروجی هدفمندتر می‌شود.

مزیت	توضیح
کیفیت بالاتر	کاهش خروجی‌های کلی و عمومی؛ افزایش دقت و کاربرد.
صرفه‌جویی در زمان	کاهش دفعات بازنویسی و اصلاح.
خلاقیت بیشتر	ایده‌های متنوع با تغییر نقش، سبک و محدودیت‌ها.
کاربردهای وسیع	تولید محتوا، کدنویسی، تحلیل داده، طراحی و…

نقش مدل را مشخص کنید تا لحن و عمق پاسخ تنظیم شود.

«به‌عنوان یک ویراستار دانشگاهی عمل کن و پاراگراف زیر را با لحن رسمی بازنویسی کن.»

بگویید دقیقاً چه می‌خواهید و چگونه ارزیابی می‌کنید.

«برای اینستاگرام ۳ کپشن ۱۲۰–۱۵۰ کاراکتری بنویس. هر کپشن CTA داشته باشد و از اموجی استفاده نکن.»

اطلاعات پس‌زمینه را صریح بدهید: مخاطب، محدودیت‌ها، مثال.

«نتیجه را در قالب جدول با ستون‌های ویژگی/مزیت/ریسک بده.»

هر پاسخ نسخه ۰ است؛ بازخورد دقیق بدهید و اصلاح بخواهید.

هشدار: درخواست‌های کلی معمولاً خروجی سطحی می‌دهد.

به‌عنوان کارشناس سئو برای فروشگاه تجهیزات ورزشی،
۳ عنوان ۵۵–۶۰ کاراکتری و ۳ متای ۱۴۰–۱۵۵ کاراکتری بدون اموجی بده. خروجی: جدول.

نقش: توسعه‌دهنده بک‌اند ارشد
وظیفه: بهینه‌سازی کوئری
ورودی: ساختار جداول + کوئری فعلی
خروجی: نسخه بهینه + توضیح خط‌به‌خط + معیارهای سنجش

۳ ایده کمپین «پاییز» برای ۱۸–۲۴ سال، شامل شعار، پیام کلیدی، کانال و معیار موفقیت.

قبل: «یه مقاله درباره بازاریابی دیجیتال بنویس.»

بعد:

به‌عنوان نویسنده محتوا، مقاله ۸۰۰ کلمه‌ای درباره کسب‌وکارهای کوچک ایران؛
ساختار: مقدمه/۳ تیتر/جمع‌بندی؛ هر تیتر یک مثال واقعی؛ پایان: ۳ CTA.

قبل: «کدی بده که پیجینیشن کنه.»

بعد:

نقش: مهندس پایتون
قیود: FastAPI، ورودی page/size، خروجی JSON شامل total/pages/items، معیار کارایی.

توجه: برای ادعاهای قطعی، منبع و حدود عدم قطعیت بخواهید.

خیر؛ تقویت‌کننده‌ی تخصص است، نه جایگزین آن.

به‌قدر نیاز و با ساختار؛ کوتاهِ ساختارمند بهتر از بلندِ آشفته است.

هوش مصنوعی موتور قدرتمند است؛ فرمان، پرامپت شماست.