مهندسی پرامپت چیست؟
«در تعامل با همکاران، فقط یک وظیفه را بیان نمی‌کنید و امیدوار باشید که متوجه شوند. شما توضیح می‌دهید، شفاف‌سازی می‌کنید، اصلاح می‌کنید. صحبت می‌کنید. در واقع، باید همین رویکرد را در هنگام نوشتن پرامپت داشته باشید.» – والنتین دسپا (توسعه‌دهنده نرم‌افزار و مدرس)
هوش مصنوعی (AI) دیگر یک واژه مد روز نیست؛ بلکه به زیرساختی اساسی تبدیل شده است. این فناوری در حال تغییر شیوه‌های آموزش، فروش، نویسندگی و حتی تفکر ماست. در قلب این تحول، یک مهارت ساده اما قدرتمند قرار دارد: مهندسی پرامپت.
و نه، موضوع صحبت با ربات‌ها نیست. بلکه درباره درک این است که چگونه زبان می‌تواند هوش را فعال کند.
مهندسی پرامپت، فرآیند طراحی ورودی‌های ساختارمند — مانند متن، تصویر یا داده‌های دیگر — است تا به هوش مصنوعی کمک کند وظیفه را درک کرده و خروجی‌هایی مرتبط و باکیفیت تولید کند. به طور خلاصه، این مهارت پلی میان هدف انسان و پاسخ ماشین است.
درک مهندسی پرامپت
در اصل، مهندسی پرامپت هنر (و علم) طراحی دستورالعمل‌های مؤثر برای به‌دست‌آوردن بهترین نتایج از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT، Claude یا Gemini است. تصور کنید در حال صحبت با یک کارآموز بسیار باهوش و سریع هستید؛ اما اگر درخواست شما واضح نباشد، به‌راحتی گیج می‌شود.
اما این فراتر از یک پرسش و پاسخ ساده است. مهندسان پرامپت با شکل‌دهی به نحوه نوشتن، تحلیل، خلاصه‌سازی و حتی «تفکر خلاقانه» مدل‌ها، مسیر استدلال آن‌ها را طراحی می‌کنند.
پرسش‌های ساده معمولاً درخواست اطلاعاتی مشخص دارند، مانند «تیلور سویفت اولین آلبوم خود را چه زمانی منتشر کرد؟» اما پرامپت‌های پیشرفته‌تر، خلاقیت یا پژوهش عمیق‌تری می‌طلبند، مانند «تمام آلبوم‌های تیلور سویفت را فهرست کن و امتیاز کلی آن‌ها از دید منتقدان اصلی را بنویس» یا «یک داستان کوتاه ۵۰۰ کلمه‌ای درباره جادوگری بنویس که در جنگل گم می‌شود و نمی‌تواند نام خودش را بگوید.»
پرسش‌های پیچیده‌تر از مدل می‌خواهند که تحقیق کند، تولید محتوا انجام دهد یا متونی طولانی را با چندین شرط خلاصه کند؛ مثلاً «تمام نام‌ها را از فهرست حذف کن» یا «از ۲۰۰۰ کلمه تجاوز نکن».
انواع رایج پرامپت‌ها عبارت‌اند از:
خلاصه‌سازی
ترجمه
نوشتن خلاقانه
پرسش‌های باز
پرسش‌های چندگزینه‌ای
اشکال‌زدایی کد
تولید تصویر
با وجود تمام پیشرفت‌ها، مدل‌های زبانی بزرگ هنوز در انجام برخی وظایف چالش دارند؛ مانند حل مسائل ریاضی، پاسخ به پرسش‌های فریب‌دهنده، پایبندی به موضوع اصلی، تحلیل حجم زیادی از متن، یا ارائه پاسخ‌های کاملاً دقیق. در نتیجه، کسب‌وکارها ممکن است با اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده روبه‌رو شوند. طراحی دقیق پرامپت‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا بر این چالش‌ها غلبه کنند و به منبعی قابل اعتماد برای داده‌ها، خلاصه‌ها و محتوای خلاقانه تبدیل شوند.
زمانی که یک مدل زبانی به‌درستی مهندسی شود، می‌تواند در طیف وسیعی از وظایف مانند توسعه محصول، تولید محتوا و فرآیندهای تحقیقاتی کمک کند. این کار می‌تواند سالانه هزاران دلار در هزینه‌های سازمان صرفه‌جویی کند.
مهندسی پرامپت ≠ پرسیدن سؤال‌های ساده
پرامپت‌نویسی صرفاً «پرسیدن سؤال از چت‌بات» نیست. بلکه استفاده از توان استدلال احتمالاتی مدل برای انجام کارهایی مانند موارد زیر است:
خلاصه کردن اسناد ۱۰ صفحه‌ای در ۵ نکته کلیدی
ترجمه و تطبیق لحن برای مخاطبان بین‌المللی
اشکال‌زدایی کد، تولید داده‌های مصنوعی یا طراحی اولیه مسیر کاربر
نوشتن پست‌های لینکدین که واقعاً شبیه نوشته‌های انسانی به نظر برسند (باور کنید، تفاوتش محسوس است)
زنجیره‌سازی پرامپت‌ها (Prompt Chaining) یکی از روش‌های کلیدی برای کاهش «توهم»ها در خروجی مدل‌هاست — یعنی پاسخ‌های نادرست ولی با اطمینان بالا. این روش شامل تقسیم یک وظیفه پیچیده به مجموعه‌ای از پرامپت‌های کوچکتر و ساختارمند است که در آن، خروجی هر مرحله به‌عنوان ورودی مرحله بعدی استفاده می‌شود. این رویکرد گام‌به‌گام باعث افزایش دقت می‌شود و یکی از تکنیک‌های کمتر شناخته‌شده اما بسیار مؤثر در فرآیندهای کاری سازمانی است.
برای یادگیری بیشتر درباره نحوه ساخت پرامپت‌های مؤثر، می‌توانید به دوره The Complete Prompt Engineering for AI Bootcamp مراجعه کنید. این دوره جامع به شما می‌آموزد چگونه با مدل‌های مختلفی مانند Midjourney، GitHub، Stable Diffusion، ChatGPT و دیگر ابزارها کار کنید. همچنین مبانی کدنویسی با پایتون و انجام پروژه‌هایی را خواهید آموخت که می‌توانید به رزومه خود اضافه کنید.
برداشت‌های نادرست درباره مهندسی پرامپت با والنتین دسپا (توسعه‌دهنده نرم‌افزار و مدرس)
چه برداشت‌های اشتباهی در میان افرادی وجود دارد که تازه شروع به یادگیری مهندسی پرامپت می‌کنند؟
یکی از بزرگ‌ترین تصورات اشتباه این است که مهندسی پرامپت کاری دشوار است — چیزی مخصوص متخصصان فنی یا کاربران پیشرفته. البته در برخی موارد خاص ممکن است پیچیده شود، اما برای بیشتر کاربردهای واقعی، این‌طور نیست.
در واقع، می‌توانید تنها در چند دقیقه چند تکنیک ساده یاد بگیرید که کیفیت خروجی‌های شما را به‌طور چشمگیری — گاهی تا ده برابر — بهبود می‌دهند.
اتفاقی که معمولاً می‌افتد این است که بسیاری از افراد از ابزارهایی مانند ChatGPT همان‌طور استفاده می‌کنند که از گوگل استفاده می‌کنند. یک سؤال یا عبارت تایپ می‌کنند و منتظر پاسخ می‌مانند. شاید پرامپت کمی طولانی‌تر باشد، اما طرز فکر همان است. و در واقع، برای بسیاری از کارها همین روش هم جواب می‌دهد.
اما زمانی که خروجی مطلوب نیست یا پاسخ دقیق به هدف نمی‌خورد، افراد به‌راحتی فکر می‌کنند: «باید مهندسی پرامپت را از صفر یاد بگیرم.» هرچند یادگیری عمیق‌تر در طول زمان مفید است، اما همین حالا نیز هر آنچه برای شروع لازم دارید، در اختیار شماست.
آنچه کم دارید، جعبه‌ابزار نیست — بلکه تغییر در طرز فکر است.
«با ChatGPT مثل یک گوگل باهوش‌تر رفتار نکنید. با آن مثل یک همکار مفید رفتار کنید.»
در تعامل با همکاران، فقط کاری را مطرح نمی‌کنید و امیدوار باشید متوجه شوند. توضیح می‌دهید، شفاف‌سازی می‌کنید، اصلاح می‌کنید، صحبت می‌کنید. باید همین رویکرد را در نوشتن پرامپت هم داشته باشید.
در اینجا یک نکته قدرتمند وجود دارد: از هوش مصنوعی استفاده کنید تا به شما کمک کند پرامپت‌های بهتری برای خود هوش مصنوعی بنویسید. درست شنیدید — کافی است مستقیماً از آن بخواهید.
برای مثال: «به من کمک کن یک پرامپت بهتر برای این وظیفه بنویسم.»
یا به‌سادگی این جمله را به هر پرامپتی اضافه کنید:
«قبل از پاسخ دادن، چند سؤال تکمیلی از من بپرس.»
همین تغییر ساده — دیدن هوش مصنوعی به‌عنوان همکار و نه جعبه جستجو — می‌تواند سطح کاملاً جدیدی از نتایج را برای شما باز کند.
مهندسی پرامپت برای چه کاربردهایی استفاده می‌شود؟
مهندسی پرامپت در طیف وسیعی از کاربردها، از مدل‌های زبانی بزرگ جهانی (LLMs) گرفته تا مدل‌های اختصاصی شرکت‌ها، مورد استفاده قرار می‌گیرد. در مقیاس وسیع‌تر، طراحی پرامپت به مدل‌های زبانی محبوبی مانند ChatGPT کمک می‌کند تا میلیون‌ها پرسش را به‌صورت سریع، کارآمد و قابل اعتماد پاسخ دهند. برای کسب‌وکارها، مهندسی پرامپت باعث می‌شود مدل‌ها بتوانند وظایف خاصی را خودکارسازی کنند، با نرم‌افزارها ادغام شوند و جریان‌های کاری تولید محتوا را توسعه دهند.
این حوزه همچنین به بازاریابان کمک می‌کند تا کمپین‌های تبلیغاتی مؤثرتری طراحی کنند. بسیاری از بات‌ها در درک ظرافت‌های بازاریابی — مانند جلب توجه مخاطب، استفاده از طنز یا تأثیرگذاری بر تمایلات ناخودآگاه — دچار مشکل هستند. با طراحی پرامپت‌های هدفمند، مدل‌های زبانی می‌توانند محتوای تبلیغاتی بهتری تولید کرده و بازگشت سرمایه مشتریان را افزایش دهند.
مهندسی پرامپت به‌ویژه در حوزه آموزش ارزش بالایی دارد، جایی که اطلاعات باید دقیق، مرتبط و مستند باشند. به‌عنوان یک مهندس پرامپت، شما مدل‌ها را طوری آموزش می‌دهید که به واقعیت‌ها پایبند باشند، منابع خود را ذکر کنند و از تکرار دیدگاه‌های تأییدنشده خودداری کنند. این امر به معلمان کمک می‌کند تا تحقیقات خود را دقیق‌تر انجام داده و برنامه‌های درسی مؤثرتری طراحی کنند.
برخلاف تصور رایج، برای درک مهندسی پرامپت نیازی نیست برنامه‌نویس باشید. داشتن دانش کدنویسی مفید است، اما مهندسان پرامپت نرم‌افزار نمی‌نویسند — بلکه پرامپت‌هایی طراحی می‌کنند تا مدل‌های موجود را بهبود دهند. چه در زمینه‌ای فنی باشید و چه غیرفنی، مهارت در طراحی پرامپت احتمالاً در صنعت شما کاربرد دارد.
برای یادگیری بیشتر، می‌توانید در دوره‌های آموزشی مهندسی پرامپت ما شرکت کنید. این دوره‌ها به شما می‌آموزند چگونه پرامپت‌های خود را بنویسید و شامل نمونه پرسش‌هایی هستند که می‌توانید از آن‌ها به‌عنوان نقطه شروع استفاده کنید. پس از اتمام دوره، مهارت‌هایی خواهید داشت که به شما امکان می‌دهد از تمام ظرفیت مدل خود بهره‌برداری کنید.
چرا مهندسی پرامپت برای کسب‌وکارها حیاتی است (و نه فقط یک موضوع فنی)
بله، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند محتوا تولید کنند؛ اما در عین حال ممکن است گمراه‌کننده باشند، اطلاعات نادرست ارائه دهند یا مراحل را نادیده بگیرند — به‌ویژه زمانی که دستورالعمل‌ها مبهم باشند. به همین دلیل، مهندسی پرامپت یک ترفند نیست؛ بلکه ابزاری برای کاهش ریسک است.
کسب‌وکارهایی که از هوش مصنوعی در مقیاس وسیع استفاده می‌کنند، نیاز به تعاملاتی تکرارپذیر، قابل نظارت و هدایت‌شده توسط انسان با این مدل‌ها دارند.
در آموزش، پرامپت‌هایی که دقت و صحت اطلاعات را حفظ کنند
در بازاریابی، پرامپت‌هایی که لحن، احساسات و مخاطب را درک کنند
در حوزه سلامت، پرامپت‌هایی که دقیقاً از منطق و اصطلاحات تخصصی پیروی کنند
نکته مهم: ادعای اینکه «مهندسی پرامپت باعث دقیق‌تر شدن مدل‌های زبانی می‌شود» تا حدی گمراه‌کننده است. دقت خروجی‌ها به داده‌های آموزشی و توانایی استدلال مدل بستگی دارد. پرامپت‌نویسی تنها خروجی را از قابلیت‌های موجود بهینه می‌کند — و مدل‌های ناقص را «اصلاح» نمی‌کند.
آینده تنها متعلق به مهندسان پرامپت نیست؛ بلکه به متخصصان آگاه به هوش مصنوعی تعلق دارد — افرادی که می‌توانند با تفکر، سازگاری و درک انسانی، سیستم‌های هوشمند را هدایت کنند.
چگونه مهارت‌های مهندسی پرامپت فرصت‌های شغلی را گسترش می‌دهند
هوش مصنوعی (AI) در حال تبدیل شدن به عاملی کلیدی در صدها صنعت از جمله آموزش، بهداشت و درمان، مد، بازاریابی، موسیقی، خرده‌فروشی و خدمات غذایی است. وقتی یاد بگیرید چگونه پرامپت‌های مؤثر طراحی کنید، به سرمایه‌ای ارزشمند برای کارفرمایانی تبدیل می‌شوید که هر روز با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) کار می‌کنند.
افزایش تقاضا برای مهارت‌های هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت
در سال‌های اخیر، مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی رشد چشمگیری را تجربه کرده‌اند، به‌طوری‌که فرصت‌های شغلی از سال ۲۰۲۲ تا ۲۰۲۴ حدود ۴۲٪ افزایش یافته است. در مقیاس جهانی نیز، آگهی‌های شغلی مرتبط با AI از سال ۲۰۲۲ تاکنون ۶۸٪ رشد داشته‌اند.
حقوق مهندسان پرامپت می‌تواند بسیار متغیر باشد. بیشتر این موقعیت‌ها حقوقی بین ۳۲٬۵۰۰ تا ۱۵۹٬۰۰۰ دلار دارند، در حالی که افراد با تجربه و مهارت بالا می‌توانند درآمدی بیش از ۲۰۰٬۰۰۰ دلار در سال کسب کنند.
ادغام مهندسی پرامپت در نقش‌ها و صنایع مختلف
اگر به کار با هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید اما ترجیح می‌دهید در حوزه‌ای غیر از فناوری فعالیت کنید، نیازی نیست در صنعت تکنولوژی بمانید. متخصصان پرامپت می‌توانند در حوزه‌هایی مانند بازاریابی، خرده‌فروشی، آموزش، دولت و بسیاری از بخش‌های دیگر فعالیت کنند. حتی نویسندگان، هنرمندان و موسیقی‌دانان نیز از مدل‌های زبانی برای الهام‌گیری و ایجاد پیش‌نویس‌های اولیه استفاده می‌کنند.
سرمایه‌گذاری شرکت‌ها در آموزش هوش مصنوعی
با افزایش استفاده از هوش مصنوعی، بسیاری از شرکت‌ها مدل‌های زبانی بزرگ را به بخشی اساسی از کار روزانه تبدیل کرده‌اند. برای مثال، از سال ۲۰۱۹، شرکت JPMorgan Chase ساعات آموزش کارکنان بخش مدیریت دارایی و ثروت خود را تا ۵۰۰٪ افزایش داده است، که شامل دوره‌های طراحی پرامپت نیز می‌شود. این بانک همچنین از مدل‌های زبانی اختصاصی خود استفاده می‌کند و ارزش استفاده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خود را حدود ۱.۵ میلیارد دلار برآورد کرده است.
پیشرفت شغلی از طریق مهندسی پرامپت
داشتن مهارت طراحی پرامپت در رزومه‌تان نشان می‌دهد که شما از زمان جلوتر هستید و آمادگی ورود به دنیای جدید فناوری را دارید. این مهارت ثابت می‌کند که می‌توانید همگام با روندهای نوین پیش بروید، ابزارهای هوش مصنوعی را بهینه‌تر کنید و با منطق و استدلال، مسائل را حل نمایید. گذراندن چند دوره آموزشی و کسب تجربه عملی، برتری قابل‌توجهی نسبت به سایر متقاضیان شغلی برای شما به همراه خواهد داشت.
تسلط بر تکنیک‌های مهندسی پرامپت
پرامپت‌های بدون نمونه (Zero-shot) رایج‌ترین نوع پرسش‌ها در مهندسی پرامپت هستند. در این روش، سؤال یا درخواست شما بدون ارائه هیچ مثالی مطرح می‌شود. نمونه‌هایی از پرامپت‌های Zero-shot عبارت‌اند از:
«یک هایکوی کوتاه درباره تابستان در ژاپن بنویس. برای هایکو عنوان انتخاب نکن.»
«دومین رئیس‌جمهور ایالات متحده چه کسی بود؟ نام کامل او را همراه با تاریخ مراسم تحلیف بنویس.»
«یک طرح درس کوتاه برای یک دوره ۶ هفته‌ای درباره سیلویا پلات ارائه کن.»
پرامپت‌های با نمونه (Few-shot) شامل مثال‌هایی هستند که به مدل کمک می‌کنند تا سؤال را بهتر درک کرده و با استفاده از استدلال به پاسخ مناسب برسد. این نوع پرامپت‌ها توانایی مدل در تحلیل محتوا را می‌سنجند. برای مثال:
«فاریان‌ها نژادی از موجودات فضایی هستند که نام‌های مؤنث را با حرف ‘a’ تمام می‌کنند. برای مثال، ‘Janiaca’ و ‘Reluda’ نام‌های مؤنث هستند. آیا ‘Polko’ نامی مؤنث است یا مذکر؟»
«عبارت ‘I hate chickens’ یک جمله منفی است و ‘I love the sun’ یک جمله مثبت. یک جمله خنثی برای من بنویس.»
زنجیره‌سازی پرامپت‌ها (Prompt Chaining) روشی است که در آن، یک وظیفه پیچیده به چند پرامپت جداگانه تقسیم می‌شود تا مدل بتواند هر بخش را دقیق‌تر انجام دهد. اگر کل وظیفه را در یک پرامپت مطرح کنید، ممکن است مدل در پردازش اطلاعات دچار مشکل شده و خطاهای قابل توجهی ایجاد کند. اما با تقسیم مراحل، مدل می‌تواند روی هر بخش به‌صورت متمرکز کار کند. برای مثال:
پرامپت ۱: «درباره محبوب‌ترین غذاهای هند تحقیق کن و آن‌ها را در چند پاراگراف توضیح بده.»
پرامپت ۲: «تمام غذاهایی را که شامل لبنیات یا تخم‌مرغ هستند استخراج کن.»
پرامپت ۳: «دستور پخت باقی غذاها را برای من بنویس.»
اگر به دنبال اطلاعات دقیق هستید، معمولاً باید فرایند راستی‌آزمایی (Fact-check) را انجام دهید تا از صحت داده‌ها اطمینان حاصل کنید. این کار شامل بررسی ادعاهای مدل در برابر منابع معتبر، مانند وب‌سایت‌های دانشگاهی و دولتی است. بدون راستی‌آزمایی، ممکن است به‌طور ناخواسته مدلی را وادار کنید که داده‌های نادرست تولید کند.
آینده مهندسی پرامپت
از آنجا که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) هنوز فناوری نسبتاً جدیدی محسوب می‌شوند، فرایند ساخت پرامپت‌ها نیز در مراحل اولیه خود قرار دارد. با این حال، پیشرفت‌های تازه در حال کمک به مهندسان هستند تا پروژه‌های خود را به سطح بالاتری ارتقا دهند.
از پرامپت‌های دستی تا سیستم‌های خودکار
زمانی که مدل‌های هوش مصنوعی برای نخستین بار در سال ۲۰۲۳ وارد بازار شدند، مهندسان پرامپت باید خودشان پرسش‌ها را طراحی می‌کردند و به شهود و تجربه شخصی خود تکیه داشتند. این فرایند طولانی اما ارزشمند، مبتنی بر آزمون و خطا بود. گاهی لازم بود یک پرامپت را ده‌ها بار با تغییرات جزئی تکرار کنند تا مدل در مسیر درست قرار گیرد.
امروزه شرکت‌ها کتابخانه‌ها و قالب‌های آماده‌ای از پرامپت‌ها ارائه می‌دهند که نقطه شروعی برای مهندسان محسوب می‌شود. این پرامپت‌های از پیش نوشته‌شده معمولاً چالش‌برانگیز هستند و برای سنجش توانایی‌های مدل طراحی شده‌اند. می‌توانید از آن‌ها برای الهام گرفتن استفاده کنید یا مستقیماً آن‌ها را به مدل ارسال کرده و نتیجه را مشاهده کنید.
همچنین ابزارهایی مانند LangChain و Semantic Kernel در اختیار مهندسان قرار دارد که به آن‌ها در تولید پرامپت و آموزش ربات‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند. برخی از شرکت‌ها این ابزارها را مستقیماً در نرم‌افزارهای خود ادغام کرده‌اند تا کاربران نیازی به پرداخت جداگانه نداشته باشند. می‌توانید از نسخه‌های رایگان آن‌ها نیز برای کسب تجربه استفاده کنید.
مسیر پیشرفت مهندسی پرامپت
هوش مصنوعی تنها پشتوانه چت‌بات‌ها نیست؛ بلکه در نرم‌افزارها، رابط‌های وب، اپلیکیشن‌ها و حتی نتایج جستجو نیز حضور دارد. با تداوم ادغام هوش مصنوعی در محصولات تجاری، مهندسی پرامپت به بخش مهمی از نرم‌افزارهایی مانند Google Workspace و Microsoft Word تبدیل خواهد شد. زمانی که از این ابزارها درخواست انجام کاری می‌کنید، ممکن است یک مدل زبانی در پس‌زمینه در حال اجرای آن باشد.
در آینده، مدل‌ها ممکن است بتوانند پرامپت‌های خود را تولید کنند. در حال حاضر، آن‌ها به یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) وابسته هستند، اما زمانی که به میزان کافی آموزش ببینند، می‌توانند با نوشتن و اصلاح پرامپت‌های پیچیده، خود را آموزش دهند.
هنگامی که ساخت پرامپت‌های پایه دیگر ضروری نباشد، ممکن است نقش شما به عنوان یک طراح زنجیره پرامپت (Prompt Orchestrator) تغییر کند؛ فردی که زنجیره‌های پیچیده‌ای از پرامپت‌ها را می‌نویسد که نیاز به تحلیل عمیق و پژوهش گسترده دارند. در این نقش، ممکن است کارفرمای شما چندین مدل زبانی را به طور هم‌زمان در اختیار شما قرار دهد تا با همکاری یکدیگر محیط کاری کارآمدتری بسازند.
چرا همچنان اهمیت دارد
صرف‌نظر از میزان پیشرفت هوش مصنوعی، سازمان‌ها همچنان به افرادی نیاز خواهند داشت که بتوانند پرامپت‌های پیچیده، چالش‌برانگیز و خلاقانه‌ای با درک انسانی بنویسند. آن‌ها به متخصصانی نیاز دارند که بتوانند به مدل‌ها آموزش دهند تا بدون تعصب پاسخ دهند، ظرافت‌های زبانی را درک کنند و اطلاعات به‌روز ارائه دهند. در گذر زمان، مهندسان پرامپت می‌توانند نقش کلیدی در توسعه برخی از پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی در جهان ایفا کنند.
یادگیری مهندسی پرامپت با Git
برای موفقیت نیازی نیست تنها به آزمون و خطا تکیه کنید. ما ده‌ها دوره آموزشی ارائه می‌دهیم که به شما می‌آموزند چگونه انواع پرامپت‌ها را بنویسید، پرسش‌های خود را بهینه کنید، مرزهای مدل را به چالش بکشید و با بزرگ‌ترین مدل‌های زبانی جهان کار کنید.
مسیرهای یادگیری ساختاریافته، پایه‌ای محکم برای شما فراهم می‌کنند قبل از آنکه به مباحث پیشرفته‌تر وارد شوید. همچنین پروژه‌های عملی را تکمیل خواهید کرد که توانایی‌های شما را به چالش می‌کشند.
برای شروع، دوره‌های مهندسی پرامپت ما را مرور کنید. شما با نوشتن پرامپت، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، استفاده از ChatGPT و تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی آشنا خواهید شد.
ایده‌های پروژه مهندسی پرامپت برای رزومه با والنتین دسپا (توسعه‌دهنده نرم‌افزار و مدرس)
چه پروژه‌هایی می‌توانند مهارت‌های مهندسی پرامپت شما را به کارفرمایان احتمالی نشان دهند؟
نمایش توانایی در مهندسی پرامپت تنها با انتشار یک قالب پرامپت ممکن نیست — شما نیاز به یک نمونه عملی دارید که دیگران را وادار کند بگویند «وای!» ساده‌ترین راه این است که یک اپلیکیشن کوچک مبتنی بر هوش مصنوعی بسازید که مشکلی واقعی که خودتان تجربه کرده‌اید را حل کند. چون مشکل برای شما ملموس است، پرامپت‌ها را تا رسیدن به بهترین نتیجه بارها اصلاح خواهید کرد.
این اپ کوچک می‌تواند چیزی به سادگی یک Custom GPT در ChatGPT یا یک اپ وب مستقل باشد.
ظهور ابزارهای کدنویسی همراه با هوش مصنوعی — که گاهی «vibe coding» نامیده می‌شود — این مرحله ساخت را برای مبتدیان آسان کرده است. ابزارهایی مانند Cursor، Windsurf و Lovable بیشتر کدهای پایه را تولید می‌کنند تا شما انرژی خود را صرف بهینه‌سازی پرامپت‌ها کنید.
پس بهترین پرامپت خود را به یک مینی‌اپ تبدیل کنید — یک پرامپت عالی یک قابلیت است، نه یک فایل.
جمع‌بندی نهایی
پرامپت‌نویسی تنها یک مهارت نیست. بلکه پلی است میان نیات انسانی و اجرای ماشین. و در جهانی که هوش مصنوعی آن را بازسازی می‌کند، دانستن نحوه هدایت هوش به‌صورت شفاف، اخلاقی و مؤثر، شاید مهم‌ترین مهارت انسانی باشد.
