شكل وترتيب البرومبت

بنية تنسيق الكلام المطلوب تشير إلى الإطار المنظم المستخدم عند التواصل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. عادة ما تتضمن الهياكل الفعالة تعليمات واضحة، وضبط السياق، ووصف المهام، وتفضيلات التنسيق—مرتبة باستخدام تقنيات مثل علامات XML، وتنسيق ماركداون، أو أطر قائمة على الأدوار.

اليوم اللي طلب المساعدة بتاعي اتحول لشوربة حروف

كنت قاعد باصص للشاشة، وبطلب من شات جي بي تي يكتبلي سونيتة عن فيزياء الكم. اللي طلعلي كان… خلينا نقول إنه مكانش شكسبير مع شرودنجر بالظبط. كان أقرب لمراهق متلخبط بيحاول يشرح ليه معملش الواجب وهو بياكل ساندوتش في نفس الوقت.

ساعتها جتلي الفكرة—زي لما تخبط في باب زجاج كنت متأكد إنه مكانش موجود امبارح. الطلبات بتاعتي كانت وحشة جداً. وحشة بشكل مضحك. مفيش بنية، مفيش وضوح، بس أنا برمي أفكاري على الكيبورد وأتمنى الأفضل.

لو عندك نفس الإحساس بخيبة الأمل لما الذكاء الاصطناعي يديك حاجة بعيدة كل البعد عن اللي عايزه، هات كرسي واقعد. هنفهم سوا إزاي بنية تنسيق الطلب بتشتغل فعلاً، وليه هي أهم مما تتخيل.

إيه هي بنية تنسيق الطلب (البرومت)؟

بنية تنسيق الطلب هي أساساً العمارة بتاعة محادثتك مع الذكاء الاصطناعي. اعتبرها زي المخطط اللي بيساعد الذكاء الاصطناعي يفهم بالظبط إيه اللي بتطلبه وإزاي عايزه يتقدملك.

زي ما انت مش هتبني بيت عن طريق إنك ترمي كل المواد في كومة وتقول “اعمل بيت لو سمحت”، متقربش من طلبات الذكاء الاصطناعي كخليط من الطلبات والأمنيات. البنية بتدي للذكاء الاصطناعي الإطار اللي محتاجه عشان يبني بالظبط اللي انت بتدور عليه.

في جوهرها، الطلب المبني كويس عادة بيتضمن:

• تعليمات واضحة بأفعال محددة (حلل، لخص، أنشئ)
• سياق مناسب الذكاء الاصطناعي محتاج يفهمه
• وصف محدد للمهام والمتطلبات
• تفضيلات التنسيق للمخرجات
• أمثلة لما يكون ده مفيد (لتوضيح اللي انت عايزه)

ليه بنية الطلب مهمة فعلاً؟

هل لعبت قبل كده لعبة “التليفون” اللي فيها شخص بيهمس برسالة وبتتنقل على طول، لحد ما تبقى مشوهة بشكل مضحك في الآخر؟ ده بالظبط اللي بيحصل مع الطلبات سيئة البنية، بس انت بتلعب التليفون مع نفسك وبرضه بتخسر بطريقة ما.

الطلب المبني كويس:

• بيقلل الغموض – الذكاء الاصطناعي مش بيخمن قصدك إيه
• بيحسن الاتساق – بتحصل على نتائج موثوقة في كل مرة
• بيوفر وقت – أقل حاجة لتصحيحات وتوضيحات متكررة
• بيفتح إمكانيات – بعض الميزات المتقدمة بتظهر بس مع التوجيه المناسب

مرة قضيت 45 دقيقة بحاول أخلي الذكاء الاصطناعي يكتب وصف منتج بسيط لأني كنت بقول “خليه أكثر إثارة” بدل ما أطلب بالتحديد “صفات حيوية وأفعال نشطة تركز على ميزات المنتج الفريدة.” الفرق كان زي الليل والنهار—زي مقارنة فنجان قهوة فاتر بفنجان القهوة المثالي الصباحي اللي بيخليك تؤمن بالبشرية تاني.

اعرف أكتر في

أفضل ممارسات هندسة الطلبات
.

أطر بنية الطلبات الشائعة

فيه أكتر من طريقة لبناء الطلب، وفيه مداخل مختلفة بتشتغل أفضل مع نماذج ذكاء اصطناعي ومهام مختلفة. خلينا نشوف أهم الخيارات:

بنية علامات XML

المدخل ده بيستخدم علامات بأسلوب XML عشان يفصل بوضوح بين مكونات طلبك المختلفة. بينصح بيه تحديداً لكلود (الذكاء الاصطناعي بتاع Anthropic)، بس ممكن يشتغل كويس مع أنظمة تانية.

مثال:

<instructions>
Write a summary of climate change impacts for a 6th grade audience.
</instructions>

<format>
Use short paragraphs, simple vocabulary, and include 3 bullet points at the end.
</format>

<tone>
Educational but optimistic.
</tone>

بنية ماركداون

تنسيق ماركداون بيحس طبيعي ومطابق لما شافته نماذج ذكاء اصطناعي كتير في بيانات تدريبها. ممتاز لتنظيم المعلومات الهرمية.

مثال:

# Task: Compare renewable energy sources
## Requirements:
- Compare solar, wind, and hydroelectric power
- Include pros and cons of each
- Focus on residential applications

## Output Format:
- 300-500 words
- Include a simple comparison table
- Use accessible language

إطار عمل قائم على الأدوار

الإطار ده بيحدد بوضوح الدور اللي المفروض الذكاء الاصطناعي يتبناه، مع تعليمات محددة لإكمال المهمة. فعال بشكل خاص لما تحتاج الذكاء الاصطناعي يطبق معرفة متخصصة أو منظور معين.

مثال:

You are an experienced financial advisor specializing in retirement planning.

TASK: Explain the differences between Traditional and Roth IRAs to someone in their early 30s.

FORMAT: 
- Begin with a brief overview
- Then create a side-by-side comparison
- End with key considerations for young professionals
- Use plain language, not technical jargon

أفضل ممارسات بنية الطلب (اللي بتنفع فعلاً)

بعد كتير من المحاولات الفاشلة (بما فيها المرة اللي حصلت بالغلط على رد 2000 كلمة لما كنت عايز بس قائمة سريعة)، اتعلمت إن أفضل الممارسات دي بتحدث فرق فعلاً:

كون واضح جداً

• استخدم أفعال محددة (حلل، لخص، قارن) بدل الطلبات الغامضة
• حدد بالظبط المعلومات اللي محتاجها
• أشر إلى متطلبات الطول أو العمق
• قدم أمثلة لما يكون المفهوم معقد

التنظيم هو صديقك

• افصل التعليمات المختلفة بصرياً (بفواصل أسطر، نقاط، أو علامات)
• قدم المعلومات بتسلسل منطقي
• استخدم تنسيق متناسق جوه طلبك
• خلي أهم المتطلبات بارزة (حطها في الأول أو ظللها)

السياق مهم

الذكاء الاصطناعي معندوش نفس المعرفة الخلفية اللي عندك، فساعات لازم تملاله الفراغات. فكر في اللي انت عارفه واللي الذكاء الاصطناعي ميعرفوش، بس ضروري لفهم طلبك.

مثلاً، بدل “حسن العنوان ده”، جرب “أنا بكتب عناوين لنشرة إخبارية تقنية موجهة لكبار السن اللي لسه جداد في استخدام الهواتف الذكية. مسودة العنوان بتاعي هي ‘التنقل في العالم الرقمي.’ اقترح 3 عناوين بديلة تكون أكثر جاذبية للجمهور ده.”

شايف الفرق؟ الذكاء الاصطناعي دلوقتي عنده سياق حقيقي يشتغل بيه بدل ما يخمن اللي ممكن يكون أفضل.

خرافات شائعة عن بنية الطلبات

خلينا نكشف بعض الخرافات اللي لسه بتلف حوالينا زي الشراب اللي بيختفي في الغسالة وبعدين بيظهر فجأة بعد أسابيع.

خرافة #1: الطلبات الأطول دايماً أفضل

الحقيقة: ساعات بتكون كده، بس غالباً الطلب المختصر المبني كويس بيكون أداءه أفضل من الطويل المشتت. المفتاح هو تضمين المعلومات الصح، مش كل المعلومات الممكنة.

خرافة #2: لازم تستخدم لغة تقنية عشان تحصل على نتائج تقنية

الحقيقة: التعليمات الواضحة باللغة البسيطة غالباً بتشتغل أفضل من الطلبات المليانة مصطلحات. الذكاء الاصطناعي بيفهم الاتنين—ركز على التحديد مش التعقيد.

خرافة #3: في بنية طلب “مثالية” واحدة

الحقيقة: مهام مختلفة ونماذج ذكاء اصطناعي مختلفة ممكن تستجيب أفضل لبنيات مختلفة. جرب عشان تلاقي اللي بيشتغل أحسن لاحتياجاتك المحددة.

خرافة #4: البنية مهمة بس للطلبات المعقدة

الحقيقة: حتى الطلبات البسيطة بتستفيد من البنية الجيدة. الفرق ممكن يكون بين “كويس” و”ممتاز” مش بين “وحش” و”كويس”، بس برضه بيفرق.

اعرف أكتر في

قوالب الطلبات لشات جي بي تي
.

أمثلة من الواقع بتنفع فعلاً

خلينا نشوف أمثلة قبل وبعد توضح قوة بنية الطلب الجيدة:

مثال 1: إنشاء محتوى

بنية ضعيفة:

Write about climate change and make it interesting.

بنية جيدة:

# TASK: Create an engaging blog post about climate change
## AUDIENCE: Environmentally-conscious young adults (18-30)
## SPECIFICS:
- Focus on individual actions that make an impact
- Include 3-5 practical tips with explanations
- Blend factual information with hopeful messaging
## FORMAT:
- Conversational tone
- 500-700 words
- Include a compelling introduction and conclusion
- Use subheadings to organize information

مثال 2: تحليل البيانات

بنية ضعيفة:

Here's my sales data. Tell me what you think.
[data]

بنية جيدة:

<role>
You are a business analyst specializing in retail sales patterns.
</role>

<data>
[Insert sales data here]
</data>

<instructions>
Analyze this quarterly sales data and identify:
1. The top 3 performing products by revenue
2. Any significant trends or patterns (seasonal, monthly, etc.)
3. Products that are underperforming compared to previous quarters
</instructions>

<format>
Present your analysis with:
- A brief executive summary (2-3 sentences)
- Key findings organized by category
- Visual descriptions of what charts would show (since you can't create actual visuals)
- 2-3 actionable recommendations based on the data
</format>

إيه اللي بعد كده؟ ارفع مستوى طلباتك للمستوى التالي

دلوقتي بعد ما فهمت أساسيات بنية الطلب، ممكن تكون بتتساءل إيه الخطوة اللي بعد كده. الخطوة الطبيعية التالية هي إنشاء مكتبة خاصة بيك من قوالب الطلبات اللي تقدر تخصصها لمهام مختلفة.

ابدأ بتحديد أنواع المهام اللي بتطلبها أكتر، وبعدين اعمل قوالب منظمة لكل واحدة. مع الوقت، هتطور حس لأي البنيات بتشتغل أفضل لأي المهام—وهتوفر على نفسك وقت كبير في العملية.

افتكر إن صياغة الطلبات هي فن وعلم في نفس الوقت. مفيش بديل للتجربة والتعلم من نتايجك. انتبه للي بيشتغل، حسن من طريقتك، وقريب هتبدأ تحصل على ردود من الذكاء الاصطناعي تخليك تفكر “واو، ده بالظبط اللي كنت عايزه!” بدل “طب… ده حاجة.”

ومتنساش—ساعات أقوى حاجة ممكن تضيفها لطلبك مش تنسيق متقدم، لكن لحظة تحديد دقيق لبالظبط إيه اللي محتاجه. لأن في النهاية، الذكاء الاصطناعي بيحاول يفهم اللي في دماغك، ومحتاج كل المساعدة اللي يقدر يحصل عليها.

اعرف أكتر في

طلبات ذاتية الاتساق
.