إتقان فن هندسة المُطالبات: دليل شامل لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي
في عالمنا المُدار بتقنيات الذكاء الاصطناعي، لم تعد هندسة المُطالبات مجرد مصطلح مُعاصر، بل أصبحت مهارة أساسية. فهي مزيجٌ من الفن والعلم يتجاوز الاستفسارات البسيطة، مُمكِّنًا لك تحويل الأفكار الغامضة إلى مُخرجات ذكاء اصطناعي دقيقة وقابلة للتطبيق. سواء كنت تستخدم ChatGPT 4 أو Google Gemini 2.5 flash أو Claude Sonnet 4، فإن أربعة مبادئ أساسية تُفتح لك إمكانات هذه النماذج القوية. إتقانها سيُحوّل كل تفاعل معها إلى بوابةٍ نحو نتائج استثنائية.
1. إعداد تعليمات واضحة ومحددة
يعتمد أساس المحتوى عالي الجودة المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الكود، على توجيهاتٍ لا لبس فيها. أخبر الذكاء الاصطناعي بدقة ما تريد منه فعله وكيف تريد تقديمه.
بالنسبة لـ ChatGPT و Google Gemini:
- استخدام أفعال قوية: ابدأ مُطالباتك بأوامر مباشرة مثل “اكتب”، “ولّد”، “أنشئ”، “حوّل”، أو “استخرج”.
- تحديد مُخرجات التنسيق: حدد بوضوح الهيكل المُراد (مثلًا: “قدم الكود كدالة بايثون”، “أخرج البيانات في مصفوفة JSON”، “استخدم قائمة مُرقمة للخطوات”).
- تعريف النطاق والطول: بيّن بوضوح ما إذا كنت تحتاج إلى “نص قصير”، “دالة واحدة”، أو “كود لمهمة محددة”.
مثال على مُطالبة: “اكتب دالة بايثون تُسمى calculate_rectangle_area تأخذ الطول والعرض كمعاملات، وتُعيد المساحة. يرجى تضمين تعليقات توضح كل سطر.”
بالنسبة لـ Claude:
- استخدام الفواصل لتوضيح المعنى: ضع تعليماتك الرئيسية بين علامات مميزة مثل
<instruction>…</instruction>أو ثلاثة اقتباسات ("""…"""). يساعد هذا التقسيم Claude على الفصل والتركيز على المهمة الأساسية. - استخدام لغة إيجابية: ركّز على ما تريد من الذكاء الاصطناعي تحقيقه، وليس على ما لا تريد منه فعله.
- النظر في مُطالبة النظام: قبل استفسارك الرئيسي، حدد شخصية أو قاعدة عامة (مثلًا: “أنت مُطوّر بايثون خبير وتركّز على كتابة كود نظيف وقابل للقراءة”).
مثال على مُطالبة: """<instruction>ولّد دالة جافا سكريبت لعكس سلسلة نصية. يجب أن تُسمى الدالةreverseStringوتأخذ وسيطة واحدة،inputStr.</instruction>"""
2. تقديم سياق شامل
تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى معلومات خلفية ذات صلة لفهم دقائق طلبك ومنع سوء الفهم، وتأسيس استجاباتها على سيناريو محدد.
بالنسبة لـ ChatGPT و Google Gemini:
- تضمين التفاصيل الخلفية: وصف السيناريو أو غرض الكود (مثلًا: “أنا أُنشئ صفحة ويب بسيطة، وأحتاج إلى جافا سكريبت لنقر زر”).
- تعريف المتغيرات/بنى البيانات: إذا كان الكود الخاص بك يجب أن يتفاعل مع بيانات محددة، فصف تنسيقه بوضوح (مثلًا: “المدخل سيكون قائمة من القواميس، حيث يحتوي كل قاموس على مفاتيح ‘الاسم’ و’العمر’”).
- ذكر التبعيات/المكتبات (إن وجد): “استخدم مكتبة
requestsلإجراء مكالمة API”.
مثال على مُطالبة: “لدي ملف CSV يُسمى products.csv مع أعمدة ‘العنصر’، ‘السعر’، و’الكمية’. اكتب برنامجًا بلغة بايثون لقراءة هذا الملف CSV وحساب القيمة الإجمالية لجميع العناصر (السعر * الكمية).”
بالنسبة لـ Claude:
- تقسيم السياق بوضوح: استخدم أقسامًا أو فواصل مميزة لإدخال المعلومات الخلفية (مثلًا:
<context>…</context>). - تحديد شخصية: كما هو مذكور، فإن تحديد دور مُحدد لـ Claude في المُطالبة (مثلًا: “أنت تعمل كمطور واجهة أمامية كبير”) يُحدد على الفور استجابته ضمن تلك الخبرة، مما يُؤثر على النبرة والعمق.
مثال على مُطالبة: <context>أنا أُطور تطبيق React صغير. أحتاج إلى مكون يُعرض رسالة ترحيب.</context> <instruction>أنشئ مكون React وظيفي يُسمىWelcomeMessageيقبل خاصيةnameويعرض "مرحباً، [name]!".`
3. استخدام أمثلة توضيحية (Few-shot)
الأمثلة أدوات تعليمية قوية للغاية للنماذج اللغوية الكبيرة، خاصة عند عرض أنماط مُرغوبة أو تحويلات معقدة يصعب التعبير عنها فقط من خلال اللغة الوصفية.
لكل نماذج اللغات الكبيرة (ChatGPT، Gemini، Claude):
- إظهار المدخل والمُخرجات المُتوقعة: بالنسبة للدالة، بيّن سلوكها المُقصود بوضوح باستخدام مدخلات محددة ومُخرجاتها الصحيحة المُناظرة.
- تقديم أمثلة للتنسيق: إذا كنت تحتاج إلى أسلوب مُخرج مُحدد (مثلًا: بنية JSON دقيقة)، فاجعل مثالاً على ذلك التنسيق.
- مُطالبة “Few-shot”: ضمّن 1-3 أزواج من المدخلات وأُخرجاتها المُرغوبة. هذا يُرشد الذكاء الاصطناعي إلى فهم المنطق الكامن وراء ذلك.
مثال على مُطالبة (لأي نموذج لغوي كبير): “اكتب دالة بايثون تُحوّل درجات الحرارة من مئوية إلى فهرنهايت. إليك مثال: مدخل: celsius_to_fahrenheit(0) مُخرج: 32.0 مدخل: celsius_to_fahrenheit(25) مُخرج: 77.0“
4. تبني نهج تكراري وتجريبي
نادراً ما يتم صياغة المُطالبة المثالية في المحاولة الأولى. توقع أن تُحسّن وتُكرّر بناءً على استجابات الذكاء الاصطناعي الأولية لتحقيق نتائج مثالية.
بالنسبة لـ ChatGPT و Google Gemini:
- تقديم رسائل الخطأ لإصلاح الأخطاء: إذا لم يتم تشغيل الكود المُولّد، ألصق رسالة الخطأ بالضبط في المحادثة واطلب من الذكاء الاصطناعي تصحيح الخطأ أو شرحه.
- وصف المُخرجات غير المُتوقعة: إذا تم تشغيل الكود ولكن أنتج نتيجة غير صحيحة أو غير مُرغوبة، فاشرح بوضوح ما لاحظته مقابل ما توقعته.
- الطلب من بدائل: اطرح أسئلة مثل “هل يمكنك إظهار طريقة أخرى للقيام بذلك؟” أو “هل يمكنك تحسين هذا الكود من حيث السرعة؟”
بالنسبة لـ Claude:
- التوضيح وإضافة قيود جديدة: إذا كانت المُخرجات واسعة جدًا أو تفوّت تفصيلًا مُحددًا، فقدم تعليمة جديدة (مثلًا: “يرجى التأكد من أن الكود يُعالج المدخلات السلبية بسلاسة”).
- تحسين الشخصية: إذا لم تكن نبرة أو أسلوب المحتوى المُولّد صحيحًا تمامًا، فعدّل مُطالبة النظام الأولية أو أضف تعليمة مُحددة مثل “تّبنى أسلوب ترميز أكثر إيجازًا”.
- تقسيم المهام المعقدة: إذا كان Claude يُصارع مع طلب كبير ومتعدد الجوانب، فبسّطه إلى خطوات أصغر وأكثر قابلية للإدارة، واطلب كودًا لكل خطوة على حدة.
من خلال تطبيق هذه المبادئ بشكل منهجي وفهم التفضيلات الدقيقة لأنواع مختلفة من نماذج اللغات الكبيرة، يمكنك تحويل الذكاء الاصطناعي الخاص بك إلى مساعد ترميز فعال للغاية، مما يُسرّع مشاريعك ويوسّع قدراتك على حل المشكلات.
اترك تعليقاً