پرامپت نویسی چیست؟ چطور برای هوش مصنوعی پرامپت بنویسیم؟

پرامپت‌ نویسی (Prompt) یکی از داغ‌ ترین موضوعات دنیای هوش مصنوعی شده و هر کسی که سراغ ابزارهایی مثل چت‌جی‌پی‌تی یا میدجرنی رفته، خیلی زود فهمیده که کیفیت خروجی به کیفیت پرسش یا همان «پرامپت» بستگی دارد. پرامپت در واقع همان دستور یا متنی است که ما وارد می‌کنیم تا مدل بر اساس آن پاسخ بدهد. اگر این دستور مبهم یا ناقص باشد، خروجی هم بی‌کیفیت و غیرکاربردی خواهد شد.
این روزها کاربران می‌خواهند بدانند چطور باید پرامپت بنویسند تا نتیجه دقیق، سریع و قابل‌اعتماد بگیرند. پرامپت‌نویسی فقط پرسیدن یک سؤال ساده نیست؛ بلکه مهارتی است که ترکیبی از وضوح، جزئیات کافی و ساختاردهی درست را می‌طلبد. این مهارت به شما کمک می‌کند با مدل‌های هوش مصنوعی مثل یک شریک واقعی گفت‌وگو کنید و خروجی‌هایی متناسب با نیاز خود بسازید.

در این مقاله از وب وان قرار است توضیح دهیم پرامپت‌نویسی چیست، چه اجزایی دارد و چه نکاتی باید رعایت شود. همچنین کاربردهای پرامپت در حوزه‌های مختلف را بررسی می‌کنیم تا ببینید چطور می‌توانید از این مهارت برای تولید محتوا، کدنویسی، ترجمه یا حتی طراحی تصویر استفاده کنید. در نهایت هم یک چک‌لیست عملی به شما می‌دهیم تا بتوانید از همین امروز پرامپت‌های حرفه‌ای‌تر بنویسید.

پرامپت‌ نویسی به زبان ساده یعنی «هنر و مهارت نوشتن دستوری دقیق برای هوش مصنوعی» تا بتواند بهترین و کاربردی‌ترین پاسخ را ارائه دهد. پرامپت همان متنی است که کاربر وارد می‌کند و مدل بر اساس آن خروجی می‌سازد؛ بنابراین هر چه این متن شفاف‌تر و هدفمندتر باشد، نتیجه‌ای که دریافت می‌کنید دقیق‌تر خواهد بود.
اهمیت پرامپت‌ نویسی زمانی روشن می‌شود که بدانیم ابزارهای هوش مصنوعی مثل ChatGPT، میدجرنی یا سایر مدل‌ها، مستقیماً بر اساس همین دستورات عمل می‌کنند. اگر پرامپت ناقص یا مبهم باشد، مدل هم پاسخ‌های سطحی و نامرتبط ارائه می‌دهد. اما با یک پرامپت درست، می‌توانید تعامل خود را با مدل به سطحی حرفه‌ای‌تر برسانید.
در واقع کیفیت خروجی، چه متن باشد و چه تصویر یا کد، به شکل مستقیم به کیفیت پرامپتی که نوشته‌اید وابسته است. به همین دلیل پرامپت‌نویسی به‌عنوان یکی از کلیدی‌ترین مهارت‌های عصر هوش مصنوعی شناخته می‌شود.

پرامپت‌ نویسی در دنیای امروز فقط یک مهارت ساده نیست، بلکه پلی است میان انسان و ماشین. وقتی شما با یک مدل هوش مصنوعی مثل ChatGPT، MidJourney یا حتی سیستم‌های تحلیل داده تعامل می‌کنید، در واقع دارید از طریق «پرامپت» به آن دستور می‌دهید. این دستورها می‌توانند به شکل یک پرسش کوتاه، یک سناریوی کامل یا حتی یک متن چند پاراگرافی باشند. هر چه پرامپت واضح‌تر، هدفمندتر و ساختارمندتر باشد، خروجی نهایی نزدیک‌تر به چیزی خواهد شد که شما انتظار دارید. به همین دلیل است که پرامپت‌نویسی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها در عصر دیجیتال شناخته می‌شود و بسیاری از کارشناسان آینده شغلی را وابسته به تسلط افراد بر این مهارت می‌دانند.

پرامپت در ساده‌ترین تعریف خود، همان ورودی متنی یا دستوری است که شما به یک مدل هوش مصنوعی می‌دهید تا خروجی موردنظر را دریافت کنید. وقتی به هوش مصنوعی می‌گویید: «یک متن ۵۰۰ کلمه‌ای درباره فواید ورزش بنویس» یا «تصویری از یک کوه برفی در سبک نقاشی آبرنگ طراحی کن»، این همان پرامپت شماست. در واقع پرامپت نقش پل ارتباطی بین ذهن شما و توانایی‌های پردازشی مدل را بازی می‌کند.
نقش پرامپت بسیار کلیدی است؛ چرا که مدل‌ها خودشان تصمیم‌گیر نیستند و صرفاً بر اساس ورودی‌های دریافتی تولید محتوا می‌کنند. اگر ورودی دقیق باشد، خروجی هم با کیفیت خواهد بود، اما اگر دستور شما مبهم، ناقص یا چندپهلو باشد، مدل دچار سردرگمی می‌شود و پاسخ‌هایی تولید می‌کند که ممکن است به‌کلی با نیاز شما بی‌ارتباط باشند. به همین دلیل پرامپت را می‌توان همان سوخت اصلی موتور هوش مصنوعی دانست. بدون پرامپت، این سیستم‌ها عملاً کاری از پیش نمی‌برند و با پرامپت مناسب، می‌توانند به ابزارهای خارق‌العاده‌ای برای حل مسئله تبدیل شوند.

بسیاری از کاربران تازه‌کار تصور می‌کنند پرامپت‌ نویسی همان پرسیدن یک سؤال ساده از مدل است. برای مثال می‌نویسند: «آب و هوا امروز چطور است؟» و انتظار دارند مدل اطلاعات دقیقی ارائه دهد. اما تفاوت اساسی میان پرسیدن یک سؤال عمومی و نوشتن یک پرامپت دقیق وجود دارد. پرامپت‌نویسی فراتر از طرح سؤال است؛ این مهارت شامل نحوه بیان، اضافه کردن شرایط، تعیین قالب خروجی و حتی مشخص کردن نقش مدل می‌شود.
برای نمونه پرامپت نویسی، اگر فقط بپرسید: «ورزش برای بدن خوب است؟» احتمالاً پاسخی کلی دریافت می‌کنید. اما اگر پرامپت خود را دقیق‌تر کنید و بنویسید: «یک مقاله ۳ پاراگرافی درباره فواید ورزش صبحگاهی برای کاهش استرس و افزایش انرژی روزانه بنویس» خروجی کاملاً متفاوت خواهد بود. در حالت اول، پاسخ سطحی و عمومی است، در حالی که در حالت دوم شما به مدل مسیر داده‌اید تا خروجی هدفمند و کاربردی تولید کند. این همان نقطه‌ای است که پرامپت‌نویسی را از یک پرسش ساده متمایز می‌کند و به آن ارزش می‌بخشد.

اهمیت پرامپت‌نویسی دقیقاً در نتایجی دیده می‌شود که کاربران دریافت می‌کنند. اگر پرامپت شما شفاف، جزئی‌نگر و ساختارمند باشد، مدل پاسخ‌هایی می‌دهد که نه‌تنها از نظر محتوا غنی‌تر هستند، بلکه از نظر کاربردی بودن هم ارزش بیشتری دارند. برای مثال، یک پرامپت ساده می‌تواند خروجی چند خطی بدهد، اما یک پرامپت حرفه‌ای با مشخص کردن طول متن، سبک نگارش و قالب خروجی، می‌تواند متنی تولید کند که مستقیماً قابل استفاده در وبلاگ یا گزارش کاری باشد.
ارتباط مستقیم میان پرامپت و کارایی مدل غیرقابل انکار است. درست مثل این‌که شما به یک آشپز بگویید «یک غذا درست کن» یا به او دستور بدهید «یک پاستای ایتالیایی با سس قارچ و مرغ برای دو نفر آماده کن». در حالت دوم، خروجی دقیق‌تر و مطابق انتظار شما خواهد بود. مدل‌های هوش مصنوعی هم به همین شکل عمل می‌کنند. آن‌ها هر چه دستور روشن‌تر و هدفمندتر باشد، بهتر می‌توانند منابع خود را به‌کار گیرند و خروجی باکیفیت‌تری تولید کنند. به همین دلیل، پرامپت‌نویسی نه یک کار تزئینی بلکه یک ضرورت اساسی برای بهره‌گیری کامل از توانایی‌های هوش مصنوعی است.

یک پرامپت خوب ترکیبی از چند جزء کلیدی است که در کنار هم باعث می‌شوند خروجی مدل دقیق، قابل‌اعتماد و کاربردی باشد. اگر یکی از این اجزا حذف یا ضعیف باشد، نتیجه هم معمولاً بی‌کیفیت خواهد بود. درست مثل این‌که بخواهید یک ساختمان را بدون نقشه، مصالح مناسب یا کارگر متخصص بسازید؛ هر بخش نقشی اساسی دارد. در ادامه به مهم‌ترین اجزای پرامپت می‌پردازیم.

اولین و مهم‌ترین بخش هر پرامپت، مشخص کردن «هدف» یا همان کاری است که از مدل انتظار دارید. بدون هدف مشخص، پرامپت مثل یک دستور ناقص عمل می‌کند. وقتی می‌گویید «در مورد تاریخ ایران بنویس»، مدل نمی‌داند باید چند خط توضیح بدهد، در چه قالبی بنویسد یا روی کدام دوره تاریخی تمرکز کند. اما اگر بگویید: «یک مقاله ۷۰۰ کلمه‌ای درباره نقش ایران در جاده ابریشم بنویس که شامل مقدمه، بدنه و نتیجه‌گیری باشد»، حالا هدف کاملاً روشن است.
تعیین هدف، به مدل مسیر می‌دهد و باعث می‌شود خروجی دقیق‌تر شود. هدف می‌تواند نوشتن متن، تولید کد، طراحی تصویر یا حتی تحلیل داده باشد. برای مثال:

هر کدام از این موارد وظیفه مشخصی تعریف می‌کنند.
وجود هدف روشن مثل چراغ راهی است که مدل را هدایت می‌کند. وقتی کاربر دقیقاً می‌داند چه می‌خواهد، احتمال خطا در خروجی به حداقل می‌رسد. به همین دلیل، همیشه اولین قدم در پرامپت‌نویسی این است که قبل از نوشتن متن، تکلیف خود را با هدف مشخص کنید.

بعد از تعیین هدف، باید به مدل بگویید «چطور» آن کار را انجام دهد. این همان بخش دستورالعمل‌هاست. دستورالعمل‌ها می‌توانند شامل جزئیاتی درباره لحن، سبک نوشتار، محدودیت‌ها یا نکات مهم باشند. اگر این بخش را حذف کنید، مدل ممکن است خروجی‌ای بدهد که کلی، مبهم یا خارج از انتظار باشد.
برای مثال، تصور کنید می‌خواهید یک مقاله علمی داشته باشید. اگر فقط بگویید: «یک مقاله درباره انرژی خورشیدی بنویس»، مدل یک متن عمومی می‌نویسد. اما اگر دستورالعمل بدهید: «یک مقاله ۸۰۰ کلمه‌ای درباره انرژی خورشیدی بنویس که شامل مقدمه، بدنه با سه تیتر فرعی و نتیجه‌گیری باشد. لحن رسمی و دانشگاهی باشد و آمار سال ۲۰۲۳ ذکر شود»، خروجی بسیار حرفه‌ای‌تر خواهد بود.
دستورالعمل‌ها باید شفاف، ساده و مستقیم باشند. بهتر است آن‌ها را به‌صورت بخش‌بخش بنویسید تا مدل گیج نشود. مثلاً: «۱- مقدمه ۲- توضیح کاربردها ۳- ذکر آمار ۴- نتیجه‌گیری». وقتی مدل چنین ساختاری ببیند، پاسخ نهایی هم ساختارمند و منظم خواهد بود.
دستورالعمل‌ها در واقع همان جزییاتی هستند که پرامپت شما را از یک سؤال معمولی به یک دستور حرفه‌ای تبدیل می‌کنند. هرچه واضح‌تر و دقیق‌تر باشند، خروجی نیز به همان میزان بهتر و نزدیک‌تر به نیاز شما خواهد بود.

زمینه یکی از مهم‌ترین اجزای پرامپت است. بدون آن، مدل فقط یک تصویر کلی دارد و احتمالاً خروجی سطحی تولید می‌کند. زمینه شامل اطلاعات پس‌زمینه، شرایط خاص یا داده‌هایی است که به مدل کمک می‌کنند نیاز شما را بهتر درک کند.
فرض کنید می‌خواهید مدلی برایتان یک متن بازاریابی بنویسد. اگر فقط بگویید: «یک متن تبلیغاتی بنویس»، خروجی عمومی خواهد بود. اما اگر زمینه بدهید: «یک متن تبلیغاتی برای یک فروشگاه آنلاین لوازم آرایشی در تهران بنویس که مخاطب آن زنان ۲۰ تا ۳۵ سال هستند و لحن متن دوستانه باشد»، مدل دقیقاً می‌فهمد باید روی چه چیزی تمرکز کند.
زمینه می‌تواند شامل اطلاعات شخصی‌سازی‌شده، جزئیات بازار هدف، شرایط مکانی و حتی سبک نگارشی باشد. هرچه این داده‌ها دقیق‌تر باشند، خروجی هم به همان میزان مفیدتر خواهد بود. زمینه به مدل کمک می‌کند تا به‌جای تولید پاسخ‌های کلیشه‌ای، محتوایی متناسب با نیاز خاص شما ارائه دهد.
به بیان دیگر، زمینه همان بخش از پرامپت است که به مدل «دید» می‌دهد و آن را از حالت عمومی به سمت اختصاصی می‌برد. بدون آن، خروجی‌ها معمولاً خشک و سطحی خواهند بود.

مشخص کردن قالب خروجی، بخش دیگری از پرامپت است که تأثیر مستقیمی روی نتیجه دارد. مدل‌ها می‌توانند متن، لیست، جدول، کد یا حتی شبه‌کد تولید کنند. اگر قالب را مشخص نکنید، مدل خودش تصمیم می‌گیرد و خروجی ممکن است اصلاً مناسب کار شما نباشد.
برای نمونه پرامپت نویسی، اگر بخواهید مقایسه‌ای بین دو محصول داشته باشید، کافی نیست بگویید: «تفاوت آیفون و سامسونگ را توضیح بده». بهتر است پرامپت را این‌طور بنویسید: «تفاوت آیفون و سامسونگ را در قالب یک جدول دو ستونه با ردیف‌هایی شامل دوربین، باتری، قیمت و طراحی بنویس.» این دستور دقیق، مدل را مجبور می‌کند خروجی را در همان قالب بدهد.
قالب خروجی می‌تواند حتی شامل جزئیات بیشتری باشد؛ مثلاً مشخص کنید: «خروجی را در ۵ پاراگراف کوتاه بنویس»، یا «پاسخ را به‌صورت فهرست شماره‌دار بده». این سطح از دقت باعث می‌شود خروجی تقریباً آماده انتشار یا استفاده باشد و شما زمان کمتری برای ویرایش صرف کنید.
در واقع قالب خروجی همان نقشه‌ای است که مدل بر اساس آن پاسخ خود را سازمان‌دهی می‌کند. بدون نقشه، پاسخ پراکنده و بی‌ساختار خواهد بود.

آخرین جزء مهم پرامپت، استفاده از مثال است. مدل‌ها در بسیاری از مواقع با دیدن نمونه بهتر متوجه می‌شوند چه سبکی مدنظر شماست. این تکنیک به نام «Few-Shot Prompting» شناخته می‌شود. در این روش، شما چند ورودی و خروجی نمونه به مدل می‌دهید تا از آن‌ها الگو بگیرد.
برای مثال، اگر بخواهید مدل یک متن تبلیغاتی بنویسد، می‌توانید این‌طور پرامپت بدهید:
«مثال:
محصول: شامپوی ضدریزش مو
متن تبلیغ: با شامپوی ضدریزش X، موهای سالم و پرپشت داشته باشید.
حالا برای محصول کرم ضدآفتاب Y یک متن تبلیغ مشابه بنویس.»
این کار باعث می‌شود مدل سبک تبلیغاتی شما را یاد بگیرد و خروجی هماهنگ‌تری بسازد. مثال‌ها می‌توانند کوتاه یا مفصل باشند و هرچه واضح‌تر باشند، نتیجه هم بهتر خواهد بود.
استفاده از مثال‌ها به‌ویژه در کارهای خلاق مثل نویسندگی، طراحی تبلیغ یا حتی کدنویسی ارزش زیادی دارد. مدل با دیدن نمونه‌ها می‌تواند الگو بگیرد و خروجی دقیق‌تر و کاربردی‌تری تولید کند. در واقع مثال‌ها نقش «معلم خصوصی» را برای مدل دارند که به آن نشان می‌دهد چطور باید کار کند.

نمونه پرامپت نویسی برای چت‌جی‌پی‌تی و جمنای و میدجورنی

در این بخش، به بررسی برخی نمونه‌های پرامپت برای چت‌جی‌پی‌تی (ChatGPT) و جمنای (Gemini) می‌پردازیم. این نمونه‌ها به شما کمک می‌کنند تا تفاوت‌های کلیدی این دو ابزار را در پرامپت‌نویسی مشاهده کنید و از آن‌ها در استفاده‌های خود بهره ببرید.

نمونه پرامپت برای چت‌جی‌پی‌تی

چت‌جی‌پی‌تی برای تولید متن‌های خلاقانه، نوشتن کد، یا تحلیل‌های عمیق بسیار قدرتمند است. در اینجا چند نمونه پرامپت برای آن آورده شده است:

مثال 1: نوشتن مقاله

پرامپت:
"یک مقاله ۴۰۰ کلمه‌ای در مورد تاثیرات تغییرات اقلیمی بر کشاورزی بنویس. ابتدا مقدمه‌ای بنویس، سپس به بررسی مشکلات عمده کشاورزان در نتیجه تغییرات اقلیمی پرداخته و در نهایت راهکارهایی برای مقابله با این مشکلات ارائه بده."

چرا این پرامپت برای چت‌جی‌پی‌تی مناسب است؟
چت‌جی‌پی‌تی می‌تواند با دقت و جزئیات بالا، مقالاتی با ساختار خوب و اطلاعات عمیق ایجاد کند.

مثال 2: نوشتن کد

پرامپت:
"یک برنامه پایتون بنویس که ورودی را از کاربر بگیرد و میانگین آن اعداد را محاسبه کند."

چرا این پرامپت برای چت‌جی‌پی‌تی مناسب است؟
چت‌جی‌پی‌تی در نوشتن کد و انجام عملیات محاسباتی بسیار موثر است و قادر است کدهای قابل اجرا و صحیح بنویسد.

نمونه پرامپت برای جمنای

جمنای (بارد) گوگل بیشتر برای استفاده در جست‌وجوها و پاسخ‌های به‌روز مناسب است. این ابزار معمولاً برای دریافت اطلاعات دقیق‌تر و استفاده از داده‌های زنده وب کار می‌کند.

مثال 1: جست‌وجو و اطلاعات به‌روز

پرامپت:
"آخرین اخبار در مورد تکنولوژی 5G را توضیح بده و تاثیر آن را بر صنعت تلفن همراه بررسی کن."

چرا این پرامپت برای جمنای مناسب است؟
جمنای به داده‌های زنده وب دسترسی دارد و می‌تواند آخرین اخبار و اطلاعات موجود در اینترنت را برای شما جست‌وجو کند.

مثال 2: خلاصه کردن مقاله یا مطلب

پرامپت:
"مقاله‌ای درباره هوش مصنوعی در پزشکی را خلاصه کن و نکات کلیدی آن را در سه پاراگراف بنویس."

چرا این پرامپت برای جمنای مناسب است؟
جمنای قادر است اطلاعات پیچیده را به‌طور دقیق و سریع خلاصه کرده و خروجی‌های مفیدی ارائه دهد.

نمونه پرامپت برای میدجورنی (هوش مصنوعی تصویری)

پرامپت‌نویسی برای مدل‌های هوش مصنوعی تصویری مانند میدجورنی یک هنر است که به شما کمک می‌کند تصاویری با کیفیت و دقیق ایجاد کنید. در اینجا چند نکته برای نوشتن پرامپت‌های خوب برای میدجورنی آورده شده است:

• جزئیات دقیق و روشن بدهید: اگر می‌خواهید تصویر خاصی بسازید، باید تمام جزئیات آن را به دقت مشخص کنید. مثلا "یک درخت بزرگ با برگ‌های سبز روشن در یک جنگل تاریک".
• استفاده از کلمات کلیدی خاص: مانند سبک هنری، زمان، و یا تکنیک‌های خاص. مثلاً "سبک سورئالیستی" یا "نقاشی آبرنگ".
• تنظیمات رنگ و نور: اگر می‌خواهید که تصویر از لحاظ رنگ یا نور خاص باشد، آن را در پرامپت بیاورید. مانند "با نور ملایم و رنگ‌های سرد" یا "ترکیب رنگ‌های گرم و درخشان".
• استفاده از صفات و ویژگی‌های خاص: برای ایجاد عمق و تنوع در تصویر، از صفات خاصی مانند "ماجراجو"، "خیالی"، "قدیمی"، "آسمانی" و غیره استفاده کنید.
• ایجاد فضای داستانی: می‌توانید فضای خاصی را برای تصویر بسازید، مثلاً "یک قلعه غمگین در ابرها" یا "منظره‌ای از آینده که تکنولوژی با طبیعت ترکیب شده است".

پرامپت:

چرا این پرامپت برای جمنای مناسب است؟
این پرامپت با جزئیات دقیق به میدجورنی کمک میکند تا بهترین تصویر را برای شما ایجاد کند.

تفاوت در سبک و دقت پاسخ

• چت‌جی‌پی‌تی: معمولاً برای پاسخ‌های عمیق و خلاقانه مانند نوشتن مقالات، کدنویسی و تحلیل‌های پیچیده بسیار مناسب است. این مدل در مدیریت داده‌های پیچیده و جزئیات در سطح بالا عملکرد بهتری دارد.
• جمنای: از آنجا که به اینترنت متصل است، برای جست‌وجوهای به‌روز و پاسخ‌های اطلاعاتی سریع و دقیق‌تر مناسب‌تر است. اگر می‌خواهید از آخرین اخبار یا اطلاعات فوری استفاده کنید، جمنای گزینه بهتری است.
• میدجورنی: معمولا برای ساخت تصاویر مختلف از این هوش مصنوعی استفاده می شود.

پرامپت‌نویسی یک مهارت ساده و سطحی نیست، بلکه ترکیبی از هنر نوشتن، درک نیاز کاربر و تسلط بر قابلیت‌های هوش مصنوعی است. اگر پرامپت شما درست طراحی شود، خروجی دقیق، قابل اعتماد و نزدیک به نیازتان خواهد بود. اما اگر مبهم یا ناقص باشد، مدل هم خروجی‌ای تولید می‌کند که یا بی‌فایده است یا نیازمند ویرایش سنگین. برای اینکه بتوانید بهترین پرامپت‌ها را بنویسید، باید مجموعه‌ای از اصول و روش‌های حرفه‌ای را رعایت کنید که در ادامه به تفصیل بررسی می‌کنیم.

اولین و مهم‌ترین اصل در پرامپت‌نویسی، شفافیت است. پرامپت باید مستقیم، ساده و بدون ابهام نوشته شود. وقتی شما دستور مبهمی به مدل می‌دهید، مثل این است که از یک نقاش بخواهید «یک تصویر قشنگ بکش»؛ هر کسی برداشت خودش را از «قشنگ» دارد. مدل هم همین‌طور عمل می‌کند و خروجی‌های کلی و نامشخص تولید می‌کند.
یک پرامپت واضح دقیقاً مشخص می‌کند چه کاری باید انجام شود، در چه قالبی، با چه محدودیت‌هایی و برای چه هدفی. برای مثال، اگر بنویسید: «یک متن درباره فواید تغذیه سالم»، احتمالاً پاسخ کلی دریافت می‌کنید. اما اگر بنویسید: «یک متن ۶۰۰ کلمه‌ای درباره فواید تغذیه سالم برای نوجوانان بنویس که شامل سه بخش مقدمه، بدنه و نتیجه‌گیری باشد»، خروجی بسیار دقیق‌تر خواهد بود.
ابهام در پرامپت می‌تواند به نتایج غیرمرتبط منجر شود. مثلاً وقتی می‌گویید «یک جدول بساز»، مدل نمی‌داند چند ستون داشته باشد، چه داده‌هایی در آن بیاید یا چه قالبی رعایت شود. اما اگر شفاف بگویید: «یک جدول دو ستونه بساز که در ستون اول نام میوه‌ها و در ستون دوم مقدار ویتامین C آن‌ها ذکر شود»، خروجی دقیق و مطابق انتظار خواهد بود.
پس همیشه قبل از نوشتن پرامپت از خودتان بپرسید: «آیا دستور من می‌تواند دو جور تفسیر شود؟» اگر بله، باید آن را شفاف‌تر کنید. هر چه پرامپت ساده‌تر و واضح‌تر باشد، احتمال خطا در خروجی کمتر خواهد بود.

یکی از بهترین روش‌ها برای هدایت مدل، دادن نقش یا شخصیت مشخص است. وقتی شما نقش تعریف می‌کنید، مدل سعی می‌کند خود را در قالب همان نقش تصور کند و خروجی مطابق با آن ارائه دهد.
مثلاً اگر فقط بپرسید: «لطفاً یک متن درباره بازاریابی دیجیتال بنویس»، پاسخ عمومی خواهد بود. اما اگر بگویید: «فرض کن یک استاد دانشگاه بازاریابی هستی و می‌خواهی برای دانشجویان کارشناسی یک متن ساده درباره بازاریابی دیجیتال بنویسی»، حالا خروجی دقیقاً با لحن آموزشی و ساده نوشته خواهد شد.
این روش تقریباً در همه زمینه‌ها کاربرد دارد. شما می‌توانید از مدل بخواهید نقش‌های مختلفی بگیرد:

تعیین نقش باعث می‌شود مدل با یک چارچوب ذهنی کار کند و خروجی‌اش منسجم‌تر و کاربردی‌تر شود. بدون نقش، مدل ممکن است لحن یا سبک نامناسبی انتخاب کند. بنابراین همیشه در پرامپت خود، یک «کلاه» یا نقش برای مدل تعریف کنید.

یکی دیگر از اصول اساسی در پرامپت‌نویسی، مدیریت سطح جزئیات است. بسیاری از کاربران تازه‌کار یا خیلی کلی می‌نویسند یا برعکس، پرامپت را آن‌قدر طولانی و پر از جزئیات می‌کنند که مدل گیج می‌شود.
کلید موفقیت در پرامپت‌نویسی این است که بدانید چه مقدار توضیح کافی است. اگر اطلاعات خیلی کم بدهید، خروجی سطحی خواهد بود. اگر بیش از حد توضیح دهید، مدل تمرکز خود را از دست می‌دهد و ممکن است نتایج نامنظم یا حتی ناقص تولید کند.
برای مثال، اگر بگویید: «یک مقاله درباره اینترنت بنویس»، خروجی عمومی خواهد بود. اگر بگویید: «یک مقاله ۸۰۰ کلمه‌ای درباره تاریخچه اینترنت، کاربردهای امروزی آن در کسب‌وکارهای کوچک، و تأثیر آن بر سبک زندگی جوانان در ایران بنویس»، خروجی دقیق‌تر و مرتبط‌تر است. اما اگر پرامپت شما این‌طور باشد: «یک مقاله بنویس که شامل تاریخچه اینترنت از سال ۱۹۶۰ تا امروز باشد، در آن به ۱۵ منبع مختلف اشاره شود، همه آمارها به‌روز باشند، در ۵ تیتر فرعی سازماندهی شود، لحن آن نیمه‌رسمی و دوستانه باشد، در انتها یک جدول آماری هم بیاورد و در پاورقی منابع با فرمت APA ذکر شود»، ممکن است مدل به‌دلیل حجم زیاد جزئیات دچار خطا شود یا بخشی را ناقص رها کند.
پس باید تعادلی برقرار کرد. جزئیات باید آن‌قدر باشند که خروجی دقیق و کاربردی شود، اما نه آن‌قدر زیاد که مدل دچار سردرگمی یا محدودیت توکن شود.

یکی از تکنیک‌های حرفه‌ای در پرامپت‌نویسی، استفاده از تفکیک‌کننده‌هاست. تفکیک‌کننده‌ها به مدل کمک می‌کنند بخش‌های مختلف دستور شما را جداگانه درک کند و اشتباه نگیرد.
برای مثال، وقتی پرامپت شما شامل چند بخش باشد، بهتر است از علامت‌هایی مثل """ یا ### یا حتی خط تیره و شماره‌گذاری استفاده کنید. این کار باعث می‌شود مدل بفهمد هر قسمت یک بخش مستقل است.
تصور کنید می‌خواهید هم ترجمه و هم توضیح بخواهید. اگر بنویسید: «این متن را ترجمه کن و بعد یک خلاصه بده»، مدل ممکن است یکی از کارها را انجام دهد و دیگری را نادیده بگیرد. اما اگر پرامپت را این‌طور بنویسید:
### بخش اول: ترجمه متن
(متن اصلی)
### بخش دوم: خلاصه‌نویسی
خلاصه‌ای ۵ جمله‌ای از متن ترجمه‌شده بنویس
مدل دقیقاً متوجه می‌شود که دو وظیفه جداگانه وجود دارد و هرکدام را در جای خودش انجام می‌دهد.
تفکیک‌کننده‌ها به‌خصوص در پرامپت‌های طولانی یا پیچیده ضروری هستند. آن‌ها ساختار را مشخص می‌کنند و باعث می‌شوند خروجی دقیق‌تر و منظم‌تر باشد.

هیچ پرامپتی از همان ابتدا کامل نیست. یکی از بهترین روش‌ها برای رسیدن به نتیجه عالی، تکرار و بهبود تدریجی پرامپت است. این یعنی شما یک پرامپت اولیه می‌نویسید، خروجی را بررسی می‌کنید و سپس پرامپت را اصلاح می‌کنید تا به نتیجه بهتر برسید.
برای مثال، فرض کنید پرامپت شما این است: «یک متن درباره فواید ورزش بنویس.» مدل خروجی کلی داده است. شما می‌توانید آن را اصلاح کنید و بگویید: «متن را در قالب ۳ پاراگراف بنویس و تمرکز اصلی را بر کاهش استرس بگذار.» حالا خروجی دقیق‌تر است. سپس دوباره اصلاح کنید و بگویید: «لحن متن دوستانه باشد و یک مثال واقعی هم بیاور.» این روند باعث می‌شود در نهایت متنی داشته باشید که دقیقاً مطابق نیازتان است.
این روش شبیه به فرایند بازنویسی و ویرایش در نویسندگی است. هیچ نویسنده‌ای در اولین تلاش متن بی‌نقص تولید نمی‌کند؛ همیشه چند بار بازنویسی لازم است. پرامپت‌نویسی هم همین‌طور است. هر بار که پرامپت را اصلاح می‌کنید، یک قدم به خروجی ایده‌آل نزدیک‌تر می‌شوید.

آخرین اصل مهم در پرامپت‌نویسی، توجه به محدودیت‌هاست. مدل‌های هوش مصنوعی محدودیت‌هایی دارند که اگر آن‌ها را نادیده بگیرید، خروجی بی‌کیفیت یا ناقص خواهد بود.
یکی از محدودیت‌ها، تعداد کلمات یا توکن است. اگر پرامپت خیلی طولانی باشد، ممکن است مدل بخشی از آن را نادیده بگیرد. همچنین اگر از مدل بخواهید خروجی خیلی بلند تولید کند، ممکن است وسط کار متن را قطع کند. بنابراین همیشه باید محدوده طول را مدیریت کنید.
محدودیت دیگر، احتمال خطا یا تولید پاسخ‌های غیرمعتبر است. مثلاً مدل ممکن است تاریخ یا آمار اشتباه ارائه دهد. اگر این موضوع برای شما مهم است، باید در پرامپت تأکید کنید که منابع معتبر استفاده شود یا آمار تخمینی داده نشود.
همچنین برخی درخواست‌ها ممکن است خارج از توان مدل باشند. اگر دستور شما بیش از حد پیچیده باشد، مدل نمی‌تواند آن را دقیق انجام دهد. بنابراین بهتر است وظایف بزرگ را به چند پرامپت کوچک‌تر تقسیم کنید.
در نهایت، رعایت این محدودیت‌ها باعث می‌شود خروجی واقع‌بینانه‌تر، دقیق‌تر و قابل اعتمادتر باشد. نادیده گرفتن محدودیت‌ها، یکی از رایج‌ترین دلایل نارضایتی کاربران از نتایج هوش مصنوعی است.

قبل از ورود به دسته‌بندی‌ها، یادت باشه «نوع» پرامپت را بهتره بر اساس هدف انتخاب کنی: اگر داده آموزشی یا نمونه در دسترس نداری، سراغ پرامپت ساده برو؛ اگر می‌خوای سبک و فرم خروجی کنترل‌شده‌تر باشه، چند نمونه در خودِ پرامپت بگذار؛ اگر مسئله نیاز به استدلال دارد، از ساختار گام‌به‌گام کمک بگیر؛ و اگر داری تصویر تولید می‌کنی، حتماً بخش «نبایدها» را صریح بنویس تا خروجی تمیز و بدون حواس‌پرتی دربیاد.

پر‌امپت ساده یعنی از مدل می‌خواهی «بدون دیدن نمونه» همان‌جا کاری را انجام دهد؛ این حالت سریع‌ترین راه شروع است و برای درخواست‌های عمومی عالی عمل می‌کند. وقتی مسئله واضح، رایج و کم‌پیچیدگی استمثل «یک تعریف کوتاه از پرامپت‌نویسی بده»، «۵ عنوان برای مقاله پیشنهاد کن»، «خلاصه ۱ پاراگرافی از این متن بنویس»زیر‌و‌بمش را مدل از دانش پیشین خودش برمی‌دارد. مزیت بزرگ Zero-Shot این است که زمان آماده‌سازی ندارد و برای اکتشاف مسئله ایده‌آل است؛ تو سریعاً حس می‌گیری مدل چه می‌فهمد و کجا می‌لنگد. عیبش؟ کنترل سبک، لحن و قالب خروجی محدودتر است و اگر مسئله تخصصی یا پر‌جزئیات باشد، پاسخ‌ها ممکن است سطحی، کلی یا کمی نامرتبط شوند. برای بهبود کیفیت در همین حالت، جزئیات مأموریت، قالب خروجی، طول تقریبی متن و لحن را روشن بنویسمثلاً «در ۳ پاراگراف کوتاه، لحن آموزشی، تیتر هم بده». Zero-Shot برای ایده‌پردازی اولیه، ساخت بولت‌ها، تهیه فهرست موضوعات و گرفتن دید کلی فوق‌العاده است. حتی می‌توانی با چند بار «اصلاح سریع» همین پرامپت ساده را به نتیجه حرفه‌ای‌تر برسانی: نخست خروجی اولیه را بگیر، بعد با بازخوردهای مشخص (اضافه کردن مثال، تعیین مخاطب، محدود کردن دامنه) همان درخواست را دوباره دقیق‌تر مطرح کن. در کارهای روزمره تولید محتوا، پشتیبانی، خلاصه‌سازی، یا توضیح مفاهیم عمومی، این روش کم‌هزینه‌ترین و چابک‌ترین نقطه شروع است.

Few-Shot یعنی در خودِ پرامپت، چند نمونه «الگوی ورودی–خروجی» قرار می‌دهی تا مدل سبک، ساختار و کیفیت دلخواه را تقلید کند. وقتی کنترل دقیق بر لحن (رسمی/محاوره‌ای)، ریتم جمله‌ها، طول پاراگراف‌ها، یا قالب (مثلاً جدول مشخص با ستون‌های نام‌گذاری‌شده) می‌خواهی، چند نمونه طلایی بگذار و بعد بگو «حالا برای موضوع X مشابه همین تولید کن». این روش به‌ویژه در کپی‌رایتینگ، نگارش ریزمتن‌های UI، توضیح محصول، توصیف سئوپسند، یا حتی تولید کد با الگوی خاص معجزه می‌کند؛ مدل با دیدن الگو متوجه می‌شود «خروجی خوب» از نظر تو دقیقاً چیست. نکته مهم: نمونه‌ها کوتاه ولی دقیق باشند؛ اگر نمونه‌ها زیادی بلند و متنوع باشند، مدل گیج می‌شود یا به‌جای تعمیم، صرفاً کپی نزدیک انجام می‌دهد. بهتر است نمونه‌ها را با تفکیک‌کننده (مثل ---) جدا کنی، کلیدواژه‌های قالب را ثابت نگه‌داری و هر نمونه را برچسب‌گذاری کنی (Example 1, Example 2). اگر چند دامنه متفاوت داری (مثلاً دو «صنعت» یا دو «شخصیت برند»)، برای هرکدام یک مثال مختصر بده تا مدل مرزها را بفهمد. Few-Shot به درد مواردی می‌خورد که Zero-Shot خروجی «قابل‌قبول اما نه عالی» می‌دهد؛ با ۲ تا 4 نمونه، معمولاً جهش کیفیتی بزرگی می‌بینی. در نهایت، اگر به سبک خیلی ویژه‌ای نیاز داری (مثلاً «طنز زیرپوستی + اصطلاحات جوانانه اما محترمانه»)، حتماً یک «نمونه آینه‌ای» از همان سبک بساز تا مدل دقیقاً همان فضا را بازتولید کند.

اینجا هدف این است که مدل مسئله را «مرحله‌به‌مرحله» حل کند تا خطاهای استدلالی کم شود و خروجی منظم و موجه باشد. وقتی مسئله چندمرحله‌ای است مثلاً تحلیل یک سناریوی کسب‌وکار، طراحی تقویم محتوایی با قیود متعدد، برنامه‌ریزی پروژه، یا پاسخ به پرسش منطقی/عددی اگر از مدل بخواهی «ابتدا فرضیات را فهرست کن، بعد مراحل را شماره‌گذاری کن، سپس راهکار نهایی را جمع‌بندی کن»، کیفیت به‌طور محسوس بالا می‌رود. روش کار: ساختار گام‌ها را از قبل تعیین کن (۱. تعریف مسئله، ۲. قیود و داده‌های معلوم، ۳. گزینه‌ها، ۴. مقایسه، ۵. جمع‌بندی)، و به مدل بگو نتیجه را در انتها خلاصه کند. توجه: بعضی سیستم‌ها جزئیات «استدلال درونی» را نشان نمی‌دهند؛ اشکالی ندارداز مدل بخواه «خروجی ساختارمند» و «میان‌جمع‌بندی‌های قابل‌خواندن» بدهد (مثل فهرست مراحل، جدول تصمیم، ماتریس معیارها). مزیت بزرگ این رویکرد، کاهش پرش‌های منطقی و ایجاد شفافیت در مسیر حل است؛ ضمن اینکه امکان بازبینی و ویرایش هر گام را به‌صورت جداگانه می‌دهد. برای پیچیدگی‌های زیاد، می‌توانی زنجیره را به «زیرزنجیره‌ها» بشکنیمثلاً اول تحلیل مخاطب، بعد انتخاب موضوعات، سپس زمان‌بندی نشر. بهترین نتیجه زمانی است که داده‌های ورودی، قیود، معیارهای ارزیابی و قالب پاسخ را روشن کرده باشی تا مدل در هر گام به قطعات درست نگاه کند. در پایان هم حتماً «چک‌لیست خروجی» بخواه تا خطاهای احتمالی جمع شود.

پرامپت منفی یعنی «به‌صراحت بگو چه چیزهایی نباید در خروجی باشد»؛ این مفهوم در تولید تصویر و گاهی در متن هم حیاتی است. در تصویرسازی مثل Midjourney/DALL•E اگر ننویسی چه چیزهایی نمی‌خواهی، مدل ممکن است عناصر اضافی، نویز، یا سبک‌های ناخواسته اضافه کند: «بدون متن در تصویر»، «بدون واترمارک»، «بدون پس‌زمینه شلوغ»، «بدون اغراق در نور»، «بدون پرسپکتیو افراطی»، «بدون کاراکتر انسانی»، «بدون رنگ‌های نئونی». این بخش به تمیزی و تمرکز تصویر کمک می‌کند و باعث می‌شود خروجی حرفه‌ای‌تر و قابل‌استفاده‌تر باشد. در متن هم کار می‌کند: «بدون حرف‌های تکراری»، «بدون کلی‌گویی»، «بدون آمار ساختگی»، «بدون لحن تبلیغاتی مستقیم»، «بدون استفاده از واژه X». هر چه «نبایدها» دقیق‌تر باشند، مدل بهتر با مرزها کار می‌کند. ترفند کاربردی: ابتدا پرامپت مثبت را بنویس (چه می‌خواهی)، سپس لیست کوتاهی از ممنوعه‌ها را اضافه کن (چه نمی‌خواهی) تا تضاد منطقی ایجاد نشود. اگر خروجی هنوز آلودگی دارد، ممنوعه‌ها را ریزتر و اولویت‌دارتر کن (مثلاً «اولویت ۱: بدون لوگو/متن روی تصویر»). در پروژه‌های برندینگ و وب‌سایت، پرامپت منفی نقش فیلتر کنترل کیفیت را بازی می‌کند و به‌تنهایی می‌تواند چند مرحله ادیت اضافه را حذف کند.

پرامپت‌نویسی فقط یک مهارت تئوری نیست، بلکه در عمل می‌تواند در حوزه‌های متنوعی از زندگی و کار روزمره نقش اساسی ایفا کند. از نوشتن مقاله گرفته تا ترجمه متن، تولید تصویر، برنامه‌نویسی و حتی تحلیل داده، همه این حوزه‌ها با یک پرامپت درست می‌توانند خروجی‌هایی تولید کنند که هم دقیق باشند و هم قابل استفاده فوری.

یکی از مهم‌ترین کاربردهای پرامپت‌نویسی، تولید محتوا است. بلاگرها، نویسندگان و حتی شرکت‌های بزرگ امروزه از هوش مصنوعی برای نوشتن مقاله، پست وبلاگ و محتوای شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌کنند. اما تفاوت بین یک پرامپت معمولی و حرفه‌ای در همین‌جا مشخص می‌شود. اگر پرامپت شما ساده باشد، مثلاً بگویید «یک مقاله درباره بازاریابی دیجیتال بنویس»، خروجی کلیشه‌ای خواهد بود. ولی اگر پرامپت خود را دقیق طراحی کنید، مثلاً بنویسید: «یک مقاله ۱۲۰۰ کلمه‌ای درباره بازاریابی دیجیتال برای کسب‌وکارهای کوچک بنویس که شامل مقدمه، سه بخش اصلی و نتیجه‌گیری باشد. لحن آن ساده و آموزشی باشد و از مثال‌های واقعی در ایران استفاده کن»، نتیجه بسیار ارزشمندتر خواهد بود. در این حالت شما محتوایی دریافت می‌کنید که نه‌تنها ساختار دارد، بلکه بلافاصله قابل انتشار در سایت یا شبکه اجتماعی است. پرامپت‌نویسی در تولید محتوا کمک می‌کند هم سرعت افزایش یابد و هم کیفیت به سطحی برسد که دیگر نیاز به بازنویسی گسترده نباشد.

در حوزه ترجمه، پرامپت‌نویسی می‌تواند نقش یک مترجم حرفه‌ای را ایفا کند. ترجمه فقط جابه‌جایی لغت به لغت نیست؛ لحن، سبک و هدف متن اهمیت دارد. با یک پرامپت خوب می‌توانید این موارد را مدیریت کنید. مثلاً اگر فقط بنویسید: «این متن را به انگلیسی ترجمه کن»، خروجی ممکن است خشک و کتابی باشد. اما اگر پرامپت را دقیق‌تر بنویسید: «این متن فارسی را به انگلیسی ترجمه کن به‌طوری که لحن آن دوستانه و محاوره‌ای باشد و برای یک وبلاگ سبک‌زندگی مناسب شود»، خروجی طبیعی‌تر و روان‌تر خواهد بود. همین موضوع در بازنویسی متن هم صدق می‌کند. می‌توانید بگویید: «این متن را بازنویسی کن به‌گونه‌ای که ساده‌تر، کوتاه‌تر و برای نوجوانان قابل فهم باشد.» در این حالت مدل به‌جای تغییر سطحی، کل ساختار را متناسب با مخاطب بازسازی می‌کند. پرامپت‌نویسی در ترجمه و بازنویسی باعث می‌شود کنترل کامل روی لحن و سبک داشته باشید.

یکی از جذاب‌ترین کاربردهای پرامپت‌نویسی، تولید تصویر با ابزارهای هوش مصنوعی مثل MidJourney یا DALL•E است. این مدل‌ها دقیقاً بر اساس توصیفی که شما می‌دهید تصویر خلق می‌کنند. بنابراین پرامپت اینجا حکم قلم‌موی نقاش را دارد. برای مثال، اگر بگویید: «یک تصویر از یک کوه بساز»، خروجی ساده خواهد بود. اما اگر بگویید: «یک تصویر دیجیتال از کوهی پوشیده از برف در سبک نقاشی آبرنگی، با آسمان نارنجی غروب و پرنده‌هایی در حال پرواز»، خروجی شگفت‌انگیز خواهد شد. حتی می‌توانید پرامپت منفی اضافه کنید و بگویید: «بدون حضور انسان و بدون رنگ‌های تند.» در این حالت مدل دقیقاً چیزی می‌سازد که به درد پروژه شما می‌خورد. پرامپت‌نویسی در طراحی تصویر یعنی جزئیات بصری را با دقت بیان کنید تا خروجی حرفه‌ای، زیبا و هماهنگ با نیازتان باشد.

برنامه‌نویسان هم می‌توانند از پرامپت‌نویسی بهره ببرند. مدل‌های زبانی قادرند کد بنویسند، خطاها را رفع کنند و حتی توضیحات آموزشی ارائه دهند. اما کیفیت این خروجی‌ها کاملاً به پرامپت بستگی دارد. اگر بگویید: «یک کد پایتون برای مرتب‌سازی بنویس»، مدل کدی ساده می‌دهد. اما اگر پرامپت دقیق‌تر باشد، مثلاً: «یک کد پایتون برای مرتب‌سازی یک لیست از اعداد بنویس که از الگوریتم Merge Sort استفاده کند، شامل توضیحات خط به خط باشد و پیچیدگی زمانی الگوریتم را هم توضیح بده»، خروجی هم کامل‌تر و هم آموزشی خواهد بود. همچنین می‌توانید از مدل بخواهید کدی که نوشته‌اید را دیباگ کند یا آن را به زبانی دیگر بازنویسی کند. پرامپت‌نویسی در برنامه‌نویسی، قدرت یادگیری و توسعه سریع‌تر را به شما می‌دهد.

یکی از کاربردهای بسیار ارزشمند پرامپت‌نویسی در حوزه داده و گزارش است. بسیاری از افراد با داده‌های خام سروکار دارند، اما تبدیل این داده‌ها به تحلیل قابل فهم کار ساده‌ای نیست. با یک پرامپت خوب می‌توانید از مدل بخواهید داده‌ها را تحلیل کند، نقاط ضعف و قوت را نشان دهد و حتی آن‌ها را در قالب جدول یا نمودار ارائه کند. برای مثال، اگر فقط بگویید: «این داده‌ها را تحلیل کن»، نتیجه کلی خواهد بود. اما اگر پرامپت را دقیق‌تر بنویسید: «داده‌های مربوط به فروش ماهانه این شرکت را تحلیل کن، سه دلیل اصلی کاهش فروش را مشخص کن، در قالب یک جدول خلاصه ارائه بده و در پایان دو راهکار پیشنهادی هم اضافه کن»، خروجی کاملاً کاربردی خواهد شد. در گزارش‌نویسی هم همین است. می‌توانید بخواهید: «یک گزارش ۵۰۰ کلمه‌ای از این داده‌ها بنویس به زبان ساده که مدیران غیر فنی هم متوجه شوند.» در این حالت مدل اطلاعات پیچیده را به زبان ساده تبدیل می‌کند. پرامپت‌نویسی در تحلیل داده، پلی است بین داده‌های خام و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه.

پرامپت‌نویسی هرچند یک مهارت ارزشمند و کاربردی است، اما همیشه هم ساده و بی‌دردسر نیست. همان‌طور که مزایا و کاربردهای گسترده دارد، چالش‌ها و مشکلاتی هم در مسیر کاربر ایجاد می‌کند که اگر آن‌ها را نشناسید، ممکن است خروجی‌ها ناامیدکننده یا حتی اشتباه باشند. شناخت این چالش‌ها به شما کمک می‌کند پرامپت‌های بهتری طراحی کنید و از هوش مصنوعی خروجی قابل اعتماد‌تری بگیرید.

یکی از رایج‌ترین مشکلات پرامپت‌نویسی این است که تغییر یک واژه یا جابه‌جایی یک عبارت می‌تواند کل خروجی مدل را تغییر دهد. مدل‌های زبانی به‌شدت حساس هستند و حتی تفاوت بین کلماتی مثل «بنویس» و «توضیح بده» می‌تواند نتایج متفاوتی به همراه داشته باشد. برای مثال، اگر بگویید «یک مقاله درباره بازاریابی بنویس» خروجی یک متن کلی است، اما اگر بگویید «یک مقاله آموزشی درباره بازاریابی بنویس»، مدل تمرکز خود را روی جنبه آموزشی می‌گذارد. همین تغییر کوچک باعث تغییر کامل لحن و محتوا می‌شود.
این حساسیت در مواردی مثل تحلیل داده یا تولید کد حتی جدی‌تر است. یک واژه اضافی یا یک عبارت مبهم می‌تواند مدل را به سمت اشتباه سوق دهد. برای همین لازم است هنگام پرامپت‌نویسی کلمات خود را با دقت انتخاب کنید. توصیه می‌شود بعد از نوشتن پرامپت، آن را یک بار مرور کنید و از خودتان بپرسید: «آیا این جمله می‌تواند دو جور تفسیر شود؟» اگر جواب بله بود، باید شفاف‌تر و دقیق‌تر بنویسید.
البته همین حساسیت می‌تواند یک فرصت هم باشد. یعنی شما با بازی کردن روی واژه‌ها می‌توانید خروجی‌های متنوع‌تری بگیرید. ولی وقتی دقت و ثبات برایتان مهم است، باید تغییرات کوچک را به حداقل برسانید.

یکی از چالش‌های جدی در کار با هوش مصنوعی، پدیده‌ای است که به آن «توهم مدل» یا Hallucination می‌گویند. این یعنی مدل اطلاعاتی تولید می‌کند که واقعی یا درست نیست، اما با اطمینان کامل آن را بیان می‌کند. برای مثال ممکن است از مدل بخواهید منابع یک موضوع را معرفی کند و او منابعی خیالی بسازد که اصلاً وجود خارجی ندارند. یا در پاسخ به سؤال علمی، آمار اشتباه بدهد.
این مشکل به این دلیل رخ می‌دهد که مدل‌ها دانش خود را از داده‌های آموزشی می‌گیرند و در واقع «اطمینان کاذب» دارند. آن‌ها بین الگوها ارتباط برقرار می‌کنند، اما همیشه حقیقت را بررسی نمی‌کنند. خطر این موضوع این است که اگر کاربر متوجه اشتباه نشود، ممکن است تصمیم‌های غلط بگیرد یا اطلاعات نادرست منتشر کند.
برای کاهش این خطر باید چند روش را رعایت کنید:
همیشه خروجی مدل را با منابع معتبر بررسی کنید.
در پرامپت از مدل بخواهید اگر مطمئن نیست، بگوید «اطلاعی ندارم».
به مدل تأکید کنید که منابع واقعی و قابل تأیید ارائه دهد.
در موارد حساس (مثل پزشکی یا حقوقی) صرفاً به مدل تکیه نکنید.
با رعایت این نکات، می‌توان اثر توهمات مدل را کاهش داد، هرچند هنوز هیچ روشی صددرصدی برای حذف آن وجود ندارد.

بسیاری از کاربران تصور می‌کنند هرچه پرامپت طولانی‌تر باشد، خروجی دقیق‌تر خواهد بود. اما این همیشه درست نیست. پرامپت طولانی گاهی به‌جای کمک، باعث سردرگمی مدل می‌شود. دلیلش این است که مدل باید تمام متن ورودی را پردازش کند و اگر دستورها بیش از حد زیاد یا متناقض باشند، نمی‌تواند اولویت‌بندی درستی انجام دهد.
برای مثال اگر در یک پرامپت بنویسید: «یک مقاله درباره تغذیه سالم بنویس که شامل مقدمه، سه بخش بدنه و نتیجه‌گیری باشد. لحن رسمی باشد. از آمار ۲۰۲۳ استفاده کن. در متن از مثال‌های ایران بیاور. مقاله ۱۰۰۰ کلمه باشد. در انتها هم یک جدول مقایسه‌ای اضافه کن. متن باید ساده باشد. از اصطلاحات تخصصی زیاد استفاده نکن. لحن دوستانه داشته باشد.» این پرامپت پر از تناقض است؛ از یک طرف گفته‌اید «رسمی» و از طرف دیگر «دوستانه». مدل در این شرایط نمی‌داند کدام بخش را اولویت دهد.
پرامپت‌های طولانی اگر ساختارمند و مرحله‌به‌مرحله باشند می‌توانند مفید باشند، اما اگر بدون نظم نوشته شوند، نتیجه‌ای جز خروجی مبهم ندارند. بهترین روش این است که درخواست‌های پیچیده را به چند پرامپت کوچک‌تر تقسیم کنید. این‌گونه مدل بهتر می‌تواند روی هر بخش تمرکز کند و در نهایت خروجی نهایی کیفیت بالاتری خواهد داشت.

پرامپت‌نویسی علاوه بر جنبه‌های فنی، بُعد اخلاقی هم دارد. مدل‌های زبانی ممکن است تحت تأثیر سوگیری‌های داده‌های آموزشی قرار بگیرند و در خروجی جانبدارانه عمل کنند. برای مثال اگر پرامپت شما به‌گونه‌ای نوشته شود که یک دیدگاه خاص را تقویت کند، مدل ممکن است به‌طور ناخواسته همان مسیر را ادامه دهد و تنوع دیدگاه‌ها را نادیده بگیرد.
خطر این موضوع در حوزه‌هایی مثل سیاست، مذهب یا مسائل اجتماعی بیشتر است. مثلاً اگر بگویید: «به من بگو چرا فلان گروه همیشه اشتباه می‌کنند»، مدل احتمالاً پاسخی جهت‌دار می‌دهد، چون پرامپت شما از ابتدا جانبدارانه طراحی شده است.
برای کاهش این خطر باید پرامپت‌ها را به‌صورت بی‌طرفانه طراحی کنید. مثلاً به‌جای پرسیدن «چرا فلان گروه بد هستند؟» بپرسید: «چه نقدهایی به دیدگاه‌های این گروه وارد شده و چه نقاط قوتی دارند؟» این نوع پرامپت کمک می‌کند مدل پاسخی متوازن‌تر ارائه دهد.
علاوه بر این، مسائل اخلاقی دیگری مثل استفاده از پرامپت برای تولید محتوای مضر، تقلب در کارهای علمی یا نشر اطلاعات جعلی هم وجود دارد. بنابراین کاربر باید مسئولانه پرامپت‌نویسی کند و بداند خروجی مدل می‌تواند تأثیر واقعی بر جامعه داشته باشد.

پرامپت‌نویسی حرفه‌ای یعنی شما نه‌تنها می‌دانید چه چیزی از مدل می‌خواهید، بلکه می‌توانید آن را به‌گونه‌ای بیان کنید که خروجی دقیق، قابل اعتماد و آماده استفاده باشد. این مهارت نیاز به یک نقشه راه دارد و همان چیزی است که در قالب «چک‌لیست» ارائه می‌شود. این چک‌لیست کمک می‌کند هیچ نکته‌ای فراموش نشود و پرامپت شما همه اجزای لازم را داشته باشد.

هدف، قلب پرامپت است. اگر هدف روشن نباشد، مدل نمی‌داند باید در چه مسیری حرکت کند. مثل این است که بدون مقصد مشخص وارد یک جاده شوید؛ شاید به جایی برسید، اما احتمالاً مقصد دلخواه شما نخواهد بود. هدف می‌تواند تولید مقاله، نوشتن کد، ساخت تصویر، یا حتی تحلیل داده باشد.
باید هدف را دقیق و قابل اندازه‌گیری بنویسید. مثلاً به‌جای این‌که بگویید «یک متن درباره فناوری»، بگویید: «یک مقاله ۱۲۰۰ کلمه‌ای درباره تأثیر فناوری بلاک‌چین بر سیستم‌های مالی بنویس که شامل مقدمه، چهار بخش اصلی و یک نتیجه‌گیری باشد.» در این حالت مدل دقیقاً می‌فهمد چه کاری باید انجام دهد و احتمال تولید خروجی غیرمرتبط بسیار کم می‌شود.
حتی بهتر است قبل از نوشتن پرامپت از خودتان بپرسید: «خروجی نهایی قرار است کجا استفاده شود؟» چون پرامپتی که برای یک پست اینستاگرام نوشته می‌شود، با پرامپتی که برای یک مقاله دانشگاهی است زمین تا آسمان فرق دارد.

وقتی هدف مشخص شد، باید به مدل توضیح دهید چطور آن کار را انجام دهد. دستورالعمل‌ها همان قوانینی هستند که چارچوب خروجی را تعیین می‌کنند. اگر آن‌ها را ننویسید، مدل خروجی را بر اساس حدس خودش تولید می‌کند و این همیشه با نیاز شما هم‌خوانی ندارد.
برای مثال اگر بگویید «یک مقاله درباره تغذیه سالم بده»، متن عمومی دریافت می‌کنید. اما اگر دستورالعمل بدهید: «مقاله در سه بخش باشد؛ در مقدمه اهمیت تغذیه سالم را توضیح بده، در بدنه سه عادت غذایی درست را معرفی کن و در نتیجه‌گیری توصیه عملی بده. لحن رسمی و علمی باشد و از داده‌های به‌روز استفاده کن»، خروجی دقیق و ساختارمند خواهد بود.
دستورالعمل‌ها باید ساده و بدون ابهام نوشته شوند. بهتر است آن‌ها را شماره‌گذاری یا بخش‌بندی کنید. این کار باعث می‌شود مدل وظایف را جداگانه درک کند. اگر دستورالعمل‌ها با هم تناقض داشته باشند (مثلاً هم بگویید «رسمی» و هم «دوستانه»)، مدل دچار سردرگمی می‌شود. پس همیشه باید هماهنگی بین هدف و دستورالعمل‌ها وجود داشته باشد.

زمینه یا Context یکی از قوی‌ترین ابزارهای پرامپت‌نویسی است. بدون زمینه، مدل معمولاً خروجی‌های عمومی و کلیشه‌ای می‌دهد. زمینه به مدل کمک می‌کند شرایط شما را بهتر درک کند و پاسخی بدهد که دقیقاً متناسب با نیازتان باشد.
برای مثال، فرض کنید می‌خواهید یک متن بازاریابی بنویسید. اگر فقط بگویید «یک متن تبلیغاتی برای شامپو بده»، خروجی تکراری و بی‌روح خواهد بود. اما اگر زمینه اضافه کنید و بگویید: «یک متن تبلیغاتی برای شامپوی ضدریزش مو برند X بنویس که مخاطب آن زنان ۲۰ تا ۳۵ سال باشند، لحن متن دوستانه و صمیمی باشد و تأکید بر مواد طبیعی شامپو داشته باشد»، خروجی دقیقاً به‌دردتان می‌خورد.
زمینه می‌تواند شامل اطلاعات مخاطب هدف، شرایط فرهنگی، سبک دلخواه، داده‌های واقعی یا حتی اهداف ثانویه شما باشد. هرچه زمینه کامل‌تر باشد، مدل پاسخ بهتری تولید می‌کند.

یکی از بزرگ‌ترین تفاوت‌های پرامپت حرفه‌ای و مبتدی در همین بخش است. اگر قالب خروجی را مشخص نکنید، مدل به‌دلخواه خودش پاسخ می‌دهد و شما مجبور می‌شوید زمان زیادی صرف بازنویسی کنید.
مثلاً اگر بگویید: «تفاوت انرژی خورشیدی و بادی را توضیح بده»، احتمالاً چند پاراگراف پراکنده دریافت می‌کنید. اما اگر بگویید: «تفاوت انرژی خورشیدی و بادی را در قالب یک جدول دو ستونه توضیح بده که ستون اول شامل مزایا و ستون دوم شامل معایب باشد»، خروجی دقیقاً همان چیزی است که می‌خواهید.
قالب می‌تواند پاراگرافی، فهرست‌وار، جدولی، کدی یا حتی نمای داستانی باشد. حتی می‌توانید جزئیات بیشتری مشخص کنید: «۳ پاراگراف ۵ خطی»، «۱۰ نکته فهرست‌شده»، یا «کد پایتون همراه با توضیح هر خط». این دقت باعث می‌شود خروجی تقریباً آماده انتشار باشد.
اضافه کردن مثال
ارائه مثال یکی از تکنیک‌های طلایی در پرامپت‌نویسی است. مدل‌ها وقتی یک نمونه واضح ببینند، بهتر می‌فهمند چه چیزی مدنظر شماست. این تکنیک به‌ویژه در نوشتن متن خلاق یا تبلیغاتی بسیار کارآمد است.
فرض کنید می‌خواهید یک متن تبلیغاتی برای گوشی موبایل داشته باشید. اگر فقط بگویید: «یک متن تبلیغاتی برای گوشی موبایل بده»، خروجی متوسط خواهد بود. اما اگر قبلش یک نمونه بیاورید و بگویید: «مثال: گوشی X با طراحی مدرن و باتری قدرتمند، انتخابی عالی برای نسل جوان است. حالا برای گوشی Y یک متن مشابه بنویس»، خروجی دقیقاً در همان سبک تولید می‌شود.
مثال‌ها می‌توانند کوتاه یا طولانی باشند. نکته مهم این است که آن‌ها سبک، لحن و قالب دلخواه شما را نشان دهند. این روش به مدل کمک می‌کند از حالت «حدس زدن» خارج شود و دقیقاً چیزی بسازد که شما انتظار دارید.

مدل‌های هوش مصنوعی انعطاف‌پذیر هستند و می‌توانند در قالب شخصیت‌های مختلف پاسخ دهند. وقتی شما نقش تعریف می‌کنید، خروجی به شکل محسوسی تغییر می‌کند.
برای مثال اگر بگویید: «یک متن درباره تغذیه سالم بده»، متن عمومی دریافت می‌کنید. اما اگر بگویید: «فرض کن یک پزشک تغذیه هستی و می‌خواهی برای بیماران توضیح بدهی چرا خوردن سبزیجات اهمیت دارد»، خروجی با لحن تخصصی و حرفه‌ای خواهد بود.
نقش‌دهی می‌تواند شامل معلم، مشاور، مترجم، برنامه‌نویس، وکیل، روان‌شناس و حتی قصه‌گو باشد. این کار باعث می‌شود لحن و سبک متن دقیقاً مطابق هدف شما شود. در پروژه‌های حساس مثل بازاریابی یا آموزش، این تکنیک می‌تواند خروجی را چندین برابر کاربردی‌تر کند.

هیچ پرامپتی در اولین تلاش بی‌نقص نیست. پرامپت‌نویسی یک فرایند تکراری است. یعنی شما یک پرامپت می‌نویسید، خروجی را بررسی می‌کنید، تغییرات لازم را اعمال می‌کنید و دوباره امتحان می‌کنید.
مثلاً بار اول می‌گویید: «یک مقاله درباره فواید ورزش بنویس»، خروجی کلی می‌شود. بار دوم اصلاح می‌کنید: «یک مقاله ۸۰۰ کلمه‌ای درباره فواید ورزش صبحگاهی بنویس.» حالا خروجی هدفمندتر است. بار سوم اضافه می‌کنید: «لحن متن دوستانه باشد و یک مثال واقعی هم بیاورد.» این‌طور با چند مرحله اصلاح، به خروجی ایده‌آل می‌رسید.
این روند دقیقاً مثل ویرایش مقاله یا طراحی گرافیک است. هیچ‌کس انتظار ندارد اولین نسخه کامل باشد. پرامپت‌نویس حرفه‌ای می‌داند باید آزمایش کند و از هر خروجی بازخورد بگیرد.

در نهایت باید محدودیت‌های مدل و نکات ایمنی را در نظر بگیرید. مدل‌ها ظرفیت محدودی دارند. اگر پرامپت خیلی طولانی باشد، ممکن است بخشی از آن نادیده گرفته شود. همچنین همیشه خطر تولید اطلاعات اشتباه یا «توهمات مدل» وجود دارد.
برای کاهش این خطرها بهتر است:

رعایت این موارد باعث می‌شود خروجی نه‌تنها دقیق‌تر، بلکه قابل اعتمادتر هم باشد.

پرامپت آماده به دستور یا متنی اطلاق می‌شود که به‌طور خاص برای دریافت یک نتیجه مطلوب از مدل‌های هوش مصنوعی نوشته می‌شود. این پرامپت‌ها معمولاً از قبل طراحی شده‌اند تا دقت و کارایی بیشتری داشته باشند و برای کاربران مبتدی یا کسانی که می‌خواهند سریع‌تر به نتیجه برسند، مفید هستند. پرامپت‌های آماده معمولاً شامل سوالات خاص، درخواست‌های ویژه یا دستوراتی هستند که می‌توانند به راحتی برای کاربردهای مختلف مانند نوشتن متن، تحلیل داده‌ها، تولید کد یا حتی خلاصه‌سازی اطلاعات استفاده شوند. هدف از استفاده از پرامپت‌های آماده، کاهش زمان تفکر و آزمایش برای رسیدن به نتیجه مطلوب است و به کاربران کمک می‌کند تا از پتانسیل‌های مدل‌های هوش مصنوعی به بهترین شکل استفاده کنند.

پرامپت‌نویسی امروز یکی از مهارت‌های کلیدی در دنیای هوش مصنوعی است و کیفیت خروجی هر مدل مستقیماً به کیفیت پرامپت بستگی دارد. هرچه دستور شما روشن‌تر، دقیق‌تر و هدفمندتر باشد، نتیجه‌ای که دریافت می‌کنید ارزشمندتر و کاربردی‌تر خواهد بود.
یاد گرفتن پرامپت‌نویسی یک فرایند تدریجی است و هیچ‌کس در اولین تلاش به پرامپت حرفه‌ای نمی‌رسد. تمرین مداوم، آزمون‌وخطا و بازبینی خروجی‌هاست که باعث پیشرفت می‌شود.
اگر می‌خواهید پرامپت‌نویس حرفه‌ای شوید، از همین امروز شروع کنید: چند پرامپت بنویسید، خروجی‌ها را بررسی کنید و هر بار جزئیات بیشتری اضافه یا اصلاح کنید. تجربه عملی بهترین استاد شماست.

پرامپت‌نویسی یعنی نوشتن دستور یا متن ورودی برای هوش مصنوعی به‌گونه‌ای که خروجی دقیق و کاربردی بدهد. کیفیت خروجی کاملاً به وضوح و دقت پرامپت بستگی دارد.

پرامپت ساده کلی و کوتاه است و معمولاً خروجی سطحی می‌دهد. اما پرامپت پیشرفته شامل جزئیات، قالب و نقش‌دهی است و نتیجه حرفه‌ای‌تر تولید می‌کند.

با تعیین هدف روشن، نوشتن دستورالعمل دقیق، دادن زمینه کافی و مشخص کردن قالب خروجی. همچنین تمرین و اصلاح مداوم کیفیت را بالاتر می‌برد.

خیر؛ پرامپت در متن، تصویر، کدنویسی، موسیقی و حتی تحلیل داده کاربرد دارد. این مهارت یک ابزار همه‌کاره برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی است.

مستندات رسمی، دوره‌های آنلاین، مقالات آموزشی و انجمن‌های کاربری بهترین منابع هستند. اما مؤثرترین روش، تمرین عملی و آزمون‌وخطاست.

مقالات مرتبط
هوش مصنوعی گوگل بارد
سایز پروفایل اینستاگرام
افزایش سرعت سایت وردپرسی
بهترین قالب چند منظوره وردپرس
طراحی سایت