دوره آموزش پرامپت نویسی از 0 تا 100 - مهندسی پرامپت و ساختار پرامپت | قسمت 2

دوره آموزش پرامپت نویسی از 0 تا 100
قسمت 2
مهندسی پرامپت و ساختار پرامپت

✅ Prompt Engineering | دوره جامع مهندسی پرامپت
   • Prompt Engineering | مهندسی پرامپت  
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
فهرست مطالب

0:00 مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
4:57 ساختار پرامپت حرفه ای
10:00 مثالی از ساختار استاندارد پرامپت
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
سایر آموزش های مرتبط:

✴️ دوره جامع مهارت های هفتگانه ICDL
   • دوره جامع آموزش ICDL، از مبتدی تا حرفه‌ای ...  
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
در این قسمت دوم از دوره آموزش پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering) یاد می‌گیری چطور پرامپت‌هایی بنویسی که دقیق، حرفه‌ای و کاملاً استاندارد باشن.
اگر قسمت اول رو دیدی و الان می‌خوای وارد مرحله‌ی حرفه‌ای‌تر بشی، این ویدیو مخصوص توئه!

در این آموزش قدم‌به‌قدم با موارد زیر آشنا می‌شی 👇
📍 مفهوم مهندسی پرامپت و نقش اون در ارتباط با هوش مصنوعی
📍 ساختار پرامپت حرفه‌ای و اجزای کلیدی اون
📍 ترتیب و منطق طراحی پرامپت برای گرفتن بهترین خروجی از مدل‌های زبانی
📍 مثالی عملی از یک پرامپت استاندارد و تحلیل عملکردش در مقایسه با پرامپت معمولی

این ویدیو بهت کمک می‌کنه تا درک عمیق‌تری از «چطور فکر کردن هوش مصنوعی» پیدا کنی و بتونی به شکلی ساختاریافته باهاش ارتباط بگیری.
نتیجه؟ خروجی‌های دقیق‌تر، حرفه‌ای‌تر و کاربردی‌تر از ابزارهایی مثل ChatGPT، Claude و Gemini 💪

مهندسی پرامپت چیست؟

مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) یعنی هنر و علمِ طراحی، بهینه‌سازی و تستِ دستورات (پرامپت‌ها) به‌طوری که یک مدل زبانی بزرگ (LLM) یا هر سیستم هوش مصنوعی خروجی دقیق، مفید و قابلِ استفاده تولید کند.
چرا مهم است؟
چون کیفیت خروجیِ هوش مصنوعی تا حد زیادی به کیفیت پرامپتی که بهش می‌دهی وابسته است.
یک پرامپت خوب می‌تواند وقت، هزینه و نیاز به بازنویسی مکرر را خیلی کم کند.
به‌خصوص وقتی می‌خواهی از مدل‌ها برای کارهای حرفه‌ای (تولید محتوا، کدنویسی، تصمیم‌گیری، ساخت پروپوزال و...) استفاده کنی، مهندسی پرامپت تفاوت بین خروجی «خوب» و «فوق‌العاده» را ایجاد می‌کند.

هدف‌های مهندسی پرامپت
تعریف واضح مسئله و هدف مورد نظر
کاهش ابهام برای مدل (تا مدل سر از حدس و گمان درنیاورد)
کنترل قالب خروجی (مثلاً JSON، جدول، متن رسمی، خلاصه ۳ خطی و ...)
بهینه‌سازی برای دقت، طول متن، لحن، سبک یا هزینه‌ی اجرای مدل
فرایند کلی (چرخه کار مهندسی پرامپت)
تعریف هدف — مشخص کن دقیقاً چه خروجی‌ای می‌خواهی.
نوشتن پرامپت اولیه — ساده و واضح.
تست و ارزیابی خروجی — خروجی‌ها را بررسی کن (دقت، کامل بودن، لحن).
بهینه‌سازی — اضافه کردن کانتکست، مثال، قیود، یا بازنویسی.
تکرار — تا رسیدن به خروجی مطلوب.
نرمال‌سازی / استانداردسازی — تبدیل پرامپت نهایی به قالب قابل استفاده دوباره یا اتوماسیون.
ساختار استاندارد پرامپت حرفه‌ای — اجزا و قالب‌ها
در عمل، یک پرامپت حرفه‌ای معمولاً از بخش‌های مشخصی تشکیل می‌شود. رعایت و چینش این بخش‌ها باعث می‌شود مدل دقیق‌تر و قابل‌پیش‌بینی‌تر جواب بدهد.

اجزای کلیدی یک پرامپت حرفه‌ای
Instruction — دستور کلی
جمله‌ای کوتاه و شفاف که می‌گوید چه کاری باید انجام شود.
مثال: «یک خلاصه ۵۰ تا ۷۰ کلمه‌ای از متن زیر بنویس.»
Role / Persona — نقش یا لحن خروجی
بگو مدل با چه نقش یا لحنی جواب بدهد (مثلاً: معلم، توسعه‌دهنده، بازاریاب).
مثال: «به‌عنوان یک مدرس ساده و دوستانه توضیح بده.»
Context — زمینه یا اطلاعات پس‌زمینه
هر داده یا توضیحی که مدل برای تولید خروجی نیاز دارد. می‌تواند متن، داده، لینک (در صورت امکان)، یا دستورالعمل‌های اضافی باشد.
مثال: «متن زیر را که مربوط به مقاله‌ای درباره LLM است، بخوان و خلاصه کن.»
Examples / Few-Shot — نمونه‌ها
دادن ۱–۳ مثال ورودی⇒خروجی (مثلاً few-shot) که مدل الگو را یاد بگیرد. بسیار مفید برای شکل‌دهی سبک یا ساختار خروجی.
مثال: «مثال ۱: ورودی X → خروجی Y. مثال ۲: ...»
Constraints / Rules — محدودیت‌ها و قالب خروجی
مشخص کن طول، فرمت، فرمت تاریخ، عناصر ممنوعه و غیره.
مثال: «حداکثر 3 پاراگراف، از کلمات فنی زیاد استفاده نکن.»
Format / Output specification — قالب خروجی دقیق
فرمت نهایی را دقیق تعیین کن: JSON، جدول، لیست شماره‌گذاری، تیترها، یا متن ساده.
مثال: «خروجی را به‌صورت JSON با کلیدهای title، summary و takeaways بفرست.»
Evaluation / Metrics (اختیاری)
اگر خودت آزمایشی اجرا می‌کنی، معیارهای سنجش را ذکر کن: دقت، جامعیت، خوانایی یا صحت داده‌ها.
Model parameters guidance (اختیاری)
اگر دسترسی به پارامترهایی مثل temperature، max_tokens، top_p داری، پیشنهاد ده که چه مقادیری مناسب‌اند.
مثال: «برای خروجی محاوره‌ای temperature=0.7؛ برای خروجی دقیق و کوتاه temperature=0.2»
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
تگ ها:
#پرامپت
#مهندسی_پرامپت
#promptengineering

عناوین مرتبط:
ساختار پرامپت حرفه‌ای در هوش مصنوعی
آموزش طراحی پرامپت استاندارد و حرفه‌ای
پرامپت‌نویسی پیشرفته
ساختار پرامپت
پرامپت قوی بنویس
راز پرامپت حرفه‌ای
مهندسی پرامپت
ساختار طلایی پرامپت
آموزش ساختار پرامپت در هوش مصنوعی
پرامپت‌نویسی حرفه‌ای ChatGPT
چطور پرامپت قوی بنویسیم
آموزش مهندسی پرامپت برای مبتدی‌ها
prompt structure tutorial
آموزش طراحی پرامپت استاندارد
بهترین ساختار برای prompt
prompt engineering course part 2
تفاوت پرامپت ضعیف و قوی
prompt design for ai
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
تماس با من:
🌐 Contact Me : https://pooyahayati.ir/hub/
🌐 My Channel :    / @pooyatech  
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
🧿 آرزوی موفقیت و سلامتی برای همه شما عزیزان دارم 🧿