آیا برایتان پیش آمده از چت‌جی‌پی‌تی یا یک ابزار هوش مصنوعی پاسخی بگیرید که هیچ شباهتی به خواسته‌تان ندارد؟ یا هنگام تولید تصویر، خروجی نهایی کاملاً متفاوت با چیزی باشد که در ذهن داشتید؟ دلیل این اتفاق معمولاً ضعف مدل نیست، بلکه اشتباه در پرامپت است؛ همان جمله یا دستوری که به هوش مصنوعی می‌دهیم تا بر اساس آن پاسخ بسازد.
پرامپت در حقیقت زبان مشترک میان انسان و هوش مصنوعی است. هر چه این زبان دقیق‌تر و هدفمندتر باشد، خروجی طبیعی‌تر و نزدیک‌تر به خواسته ما خواهد بود. در این مقاله از تعریف پرامپت و اصول پرامپت‌نویسی گرفته تا انواع پرامپت، نمونه‌های قابل کپی، ابزارهای کاربردی و حتی مسیرهای شغلی مرتبط را بررسی می‌کنیم تا یاد بگیرید چطور با چند جمله درست، از هوش مصنوعی خروجی‌های حرفه‌ای بگیرید.
هدف این متن فقط توضیح تئوری نیست؛ بلکه قرار است یاد بگیرید چطور در عمل پرامپت بنویسید، چطور خروجی را بهینه کنید و چطور مثل یک مهندس پرامپت فکر کنید. در ادامه همه چیز را با مثال‌های واقعی و کاربردی توضیح می‌دهیم.

---

پرامپت چیست؟

پرامپت یا Prompt همان دستوری است که شما به هوش مصنوعی می‌دهید تا بر اساس آن پاسخ تولید کند. در واقع پرامپت همان ورودی متنی شماست؛ می‌تواند یک سؤال، درخواست، توضیح یا حتی داده خام باشد. هر بار که در ChatGPT متنی تایپ می‌کنید یا در ابزارهای تصویری مثل Midjourney یا Leonardo یک توضیح می‌نویسید، در حال دادن پرامپت هستید.

پرامپت‌ها می‌توانند ساده یا بسیار دقیق باشند. مثلاً اگر بنویسید «در مورد تأثیر خواب کافی توضیح بده»، مدل سعی می‌کند پاسخی کلی بدهد. اما اگر بنویسید:

به عنوان یک متخصص سلامت، یک متن آموزشی ۱۰۰ کلمه‌ای به زبان فارسی درباره اهمیت خواب کافی بنویس. در پایان یک توصیه کاربردی اضافه کن.

نتیجه بسیار دقیق‌تر و منسجم‌تر می‌شود، چون در پرامپت دوم نقش مدل، لحن متن، طول پاسخ و حتی هدف نهایی مشخص شده است.

هرچه پرامپت شما واضح‌تر و هدفمندتر باشد، مدل راحت‌تر می‌فهمد چه می‌خواهید. پرامپت در حقیقت مانند فرمانی است که هوش مصنوعی را در مسیر مورد نظر شما هدایت می‌کند. این یعنی اگر پرامپت قوی بنویسید، حتی از یک مدل معمولی هم می‌توانید خروجی فوق‌العاده بگیرید.

پیشنهاد مطالعه: پرامپت ساخت عکس برفی با هوش مصنوعی

پرامپت‌نویسی چیست و نوشتن پرامپت اصولی چه اهمیتی دارد؟

پرامپت‌نویسی یا Prompt Engineering به زبان ساده یعنی هنر و علم صحبت کردن با هوش مصنوعی. منظور از «مهندسی» در این عبارت این است که شما با طراحی دقیق دستورها، می‌توانید خروجی مدل را به شکل دلخواه هدایت کنید. مدل‌های زبانی مانند ChatGPT یا Claude براساس داده‌های آماری و الگوهای زبانی پاسخ می‌دهند، نه بر اساس درک انسانی. به همین دلیل اگر پرامپت شما مبهم باشد، مدل شروع به «حدس زدن» می‌کند و نتیجه ممکن است بی‌ربط یا سطحی باشد.

نوشتن پرامپت اصولی به مدل کمک می‌کند منظور شما را بفهمد، لحن مناسب انتخاب کند، اطلاعات درست را بازیابی کند و پاسخ را در قالبی بنویسد که برایتان مفید است. برای مثال اگر فقط بنویسید «یک مقاله درباره بازاریابی بنویس»، احتمال دارد مدل متنی عمومی و تکراری تولید کند. اما اگر بگویید:

تو یک کارشناس بازاریابی دیجیتال هستی. مقاله‌ای به زبان فارسی در مورد بازاریابی محتوایی بنویس که شامل مقدمه، سه تیتر فرعی و یک جمع‌بندی باشد. لحن متن آموزشی باشد و مثال ایرانی بیاور.

این پرامپت مسیر مشخصی به مدل می‌دهد و در نتیجه خروجی حرفه‌ای‌تر می‌شود.

پرامپت‌نویسی در واقع پلی است بین ایده ذهنی شما و دنیای هوش مصنوعی. هرچقدر بتوانید خواسته‌تان را دقیق‌تر ترجمه کنید، هوش مصنوعی هم می‌تواند پاسخ واقعی‌تر و انسانی‌تری ارائه دهد. به همین دلیل است که در سال‌های اخیر، مهارت پرامپت‌نویسی به یکی از مهم‌ترین توانایی‌ها در حوزه هوش مصنوعی تبدیل شده است.

پرامپت‌های هوش مصنوعی چگونه کار می‌کنند؟

برای درک درست پرامپت‌نویسی باید بدانیم مدل‌های هوش مصنوعی چطور کار می‌کنند. مدل‌هایی مثل ChatGPT، Claude یا Gemini در واقع بر پایه پیش‌بینی ساخته شده‌اند. آن‌ها متن را واژه به واژه می‌سازند و در هر لحظه سعی می‌کنند حدس بزنند کلمه بعدی چه باید باشد تا جمله‌ای منطقی شکل بگیرد.

در واقع، عملکرد مدل‌های زبانی بر پایه‌ی پردازش زبان طبیعی است؛ همان فناوری‌ای که به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد معنای جملات شما را درک کند.

وقتی شما پرامپتی وارد می‌کنید، مدل با بررسی الگوهای زبانی و داده‌هایی که قبلاً روی آن آموزش دیده، احتمال مناسب‌ترین پاسخ را محاسبه می‌کند. بنابراین هرچه پرامپت دقیق‌تر و روشن‌تر باشد، احتمال اینکه مدل به مسیر درست هدایت شود بیشتر است.

برای مثال اگر بنویسید «یک داستان بنویس»، مدل ده‌ها مسیر مختلف پیش رو دارد. ممکن است داستانی عاشقانه، ترسناک یا حتی طنز بنویسد. اما اگر بنویسید:

یک داستان کوتاه علمی‌تخیلی به زبان فارسی بنویس که در آن یک ربات عاشق انسان می‌شود. لحن داستان احساسی باشد و پایان غیرقابل پیش‌بینی داشته باشد.

مدل حالا دقیق می‌داند چه ژانری، چه موضوعی و چه احساسی باید در متن وجود داشته باشد.

در ابزارهای تولید تصویر یا ویدیو نیز همین منطق برقرار است. اگر فقط بنویسید «یک خانه زیبا»، مدل هزار نوع خانه می‌تواند بسازد. اما اگر بگویید «خانه‌ای مدرن با دیوارهای شیشه‌ای در کنار دریا هنگام غروب با نور نارنجی ملایم»، نتیجه دقیق‌تر و نزدیک‌تر به تصورتان خواهد بود.

در واقع پرامپت، همان نقشه راه ذهنی مدل است. هر جمله‌ای که اضافه می‌کنید مثل اضافه کردن یک نشانه در مسیر است تا مدل بتواند دقیق‌تر هدف را پیدا کند.

چهار جزء اصلی پرامپت را بشناسید

برای اینکه بتوانید پرامپت‌های قوی بنویسید، باید بدانید هر پرامپت مؤثر از چند بخش اصلی تشکیل می‌شود. این بخش‌ها در واقع ستون‌های اصلی ارتباط شما با مدل هستند و هرکدام نقشی مهم در کیفیت خروجی دارند.

چهار جزء اصلی یک پرامپت عبارت‌اند از: دستور (Instruction)، زمینه (Context)، مخاطب یا سبک (Audience/Style) و ساختار خروجی (Format). در ادامه با هرکدام آشنا می‌شویم و مثال واقعی می‌زنیم تا ببینید چطور در کنار هم کار می‌کنند.

دستور (Instruction)

دستور همان بخش اصلی پرامپت است که مشخص می‌کند مدل باید چه کاری انجام دهد. مثلاً «یک مقاله بنویس»، «کد تولید کن» یا «خلاصه‌سازی کن». اگر دستور شما دقیق نباشد، مدل نمی‌داند باید چه نوع خروجی بدهد.

زمینه (Context)

زمینه، اطلاعاتی است که مدل برای درک درست‌تر از موقعیت نیاز دارد. مثلاً وقتی می‌گویید «شما یک معلم فیزیک هستید»، در واقع زمینه فکری مدل را تعیین می‌کنید تا پاسخ‌هایش متناسب با آن باشد.

مخاطب یا سبک (Audience/Style)

مخاطب و سبک، به مدل کمک می‌کند لحن و زاویه دید خود را تنظیم کند. پاسخ برای یک دانش‌آموز باید ساده و آموزشی باشد، اما برای یک کارشناس می‌تواند فنی و تحلیلی نوشته شود.

ساختار خروجی (Format)

نهایت ساختار خروجی مشخص می‌کند نتیجه نهایی باید در چه قالبی باشد؛ مثلاً پاراگراف، بولت‌پوینت، جدول یا متن تبلیغاتی.

بیایید یک نمونه کامل را ببینیم:

شما یک کارشناس بازاریابی دیجیتال هستید. مقاله‌ای ۳۰۰ کلمه‌ای به زبان فارسی بنویس که برای صاحبان کسب‌وکارهای کوچک توضیح دهد چرا حضور در شبکه‌های اجتماعی ضروری است. متن شامل سه نکته کلیدی و یک جمله دعوت به اقدام در پایان باشد.

در این پرامپت، دستور (نوشتن مقاله)، زمینه (نقش کارشناس بازاریابی)، سبک (زبان فارسی برای صاحبان کسب‌وکارهای کوچک) و ساختار خروجی (سه نکته کلیدی و یک CTA) کاملاً مشخص است.

پرامپتی که هر چهار بخش را داشته باشد، شانس بسیار بیشتری برای تولید خروجی دقیق و باکیفیت دارد. در واقع این چهار جزء، نقشه‌ راهی هستند که به هوش مصنوعی می‌گویند چه بنویسد، برای چه کسی و چگونه.

نکات مهم در پرامپت‌نویسی که باید رعایت کنید

پرامپت‌نویسی فقط به معنی دادن دستور نیست؛ بلکه مهارتی است که نیاز به دقت، وضوح و تجربه دارد. مدل‌های هوش مصنوعی دقیقاً به اندازه‌ی وضوح شما می‌فهمند، نه بیشتر. بنابراین هرچه درخواستتان مبهم‌تر باشد، احتمال اشتباه در پاسخ بیشتر می‌شود.

۱. با هدف مشخص شروع کنید

اولین نکته این است که همیشه پرامپت را با هدف مشخص شروع کنید. به جای اینکه بنویسید «یه متن بنویس درباره موفقیت»، بنویسید «به عنوان یک مربی توسعه فردی، متنی الهام‌بخش درباره مفهوم موفقیت در زندگی بنویس که مخاطب آن جوانان باشد». با همین تفاوت ساده، خروجی از یک متن عمومی به محتوایی هدفمند تبدیل می‌شود.

۲. نقش و لحن را در پرامپت مشخص کنید

نکته دوم، استفاده از لحن و نقش است. وقتی به مدل می‌گویید «تو یک متخصص بازاریابی هستی» یا «تو یک برنامه‌نویس باتجربه هستی»، در واقع زاویه دید و نحوه فکر کردن آن را کنترل می‌کنید.

۳. از دستورهای متناقض پرهیز کنید

نکته دیگر، پرهیز از دستورهای متناقض است. اگر در پرامپت بنویسید «مختصر بنویس ولی تمام جزئیات را بگو»، مدل بین دو خواسته گیر می‌کند و خروجی‌اش نامتعادل می‌شود.

۴. درخواست‌ها را مرحله‌به‌مرحله بنویسید

در پرامپت‌های طولانی، بهتر است خواسته‌ها را مرحله‌به‌مرحله بنویسید. اگر می‌خواهید متن، ترجمه و خلاصه شود، این سه بخش را جداگانه توضیح دهید تا مدل بداند کدام کار را در چه مرحله‌ای انجام دهد.

۵. خروجی را ارزیابی و پرامپت را بازنویسی کنید

همیشه خروجی را ارزیابی و در صورت نیاز پرامپت را بازنویسی کنید. گاهی با تغییر یک جمله ساده، خروجی کاملاً متحول می‌شود. پرامپت‌نویسی مهارتی است که با تمرین مداوم بهتر می‌شود؛ هر بار که پرامپتی می‌نویسید، در واقع دارید زبان خودتان را برای گفتگو با هوش مصنوعی توسعه می‌دهید.

اشتباهات رایج در نوشتن پرامپت

بسیاری از کاربران تصور می‌کنند پرامپت‌نویسی یعنی فقط «نوشتن سؤال». اما اشتباهات ظریفی وجود دارد که باعث می‌شود حتی مدل‌های قوی هم خروجی‌های نامربوط یا سطحی بدهند.

اشتباه اول: کلی‌نویسی و نداشتن هدف مشخص

یکی از رایج‌ترین اشتباهات، کلی‌نویسی است. وقتی پرامپت شما بیش از حد عمومی باشد، مدل نمی‌داند باید به چه سمتی برود. برای مثال اگر بگویید «در مورد بازاریابی بنویس»، مدل موضوع را خیلی گسترده می‌بیند و ممکن است متنی تکراری تحویل دهد. اما اگر مشخص کنید «بازاریابی محتوایی برای برندهای کوچک در ایران» خروجی بسیار دقیق‌تر می‌شود.

اشتباه دوم: ترکیب چند دستور در یک پرامپت

اشتباه دوم، ترکیب چند دستور در یک پرامپت است. اگر هم‌زمان بخواهید مدل خلاصه کند، ترجمه کند و تحلیل بدهد، احتمالاً در هیچ‌کدام به‌خوبی عمل نمی‌کند. بهتر است هر هدف را در یک پرامپت جداگانه بنویسید.

اشتباه سوم: مشخص نکردن حدود

اشتباه سوم، ننوشتن محدودیت‌هاست. مدل‌ها عادت دارند آزاد بنویسند مگر اینکه شما محدودیتی تعیین کنید. اگر نمی‌خواهید متن طولانی باشد یا لحن خاصی داشته باشد، باید دقیقاً بنویسید.

اشتباه چهارم: نادیده‌گرفتن پرامپت منفی در مدل‌های تصویری

در مدل‌های تصویری، اشتباه رایج این است که کاربران فقط خواسته‌های خود را می‌گویند اما نمی‌نویسند چه چیزی را نمی‌خواهند. پرامپت منفی در اینجا اهمیت دارد. برای مثال اگر نخواهید تصویرتان کارتونی باشد، باید در پرامپت اضافه کنید: «بدون سبک کارتونی».

اشتباه پنجم: نپذیرفتن ماهیت تکراری پرامپت‌نویسی

در نهایت، یکی از بدترین اشتباه‌ها این است که کاربر اولین خروجی مدل را نهایی می‌داند. پرامپت‌نویسی فرایند تکراری است؛ باید خروجی را ببینید، تحلیل کنید و پرامپت را اصلاح کنید. بهترین پرامپت‌ها معمولاً در نسخه‌های دوم و سوم شکل می‌گیرند.

4 نمونه پرامپت بهینه برای هوش مصنوعی

یکی از بهترین روش‌ها برای یادگیری پرامپت‌نویسی، دیدن نمونه‌های واقعی است. در این بخش چند پرامپت کاربردی را می‌بینید که می‌توانید آن‌ها را مستقیماً در ابزارهای مختلف امتحان کنید. تمام نمونه‌ها به فارسی نوشته شده‌اند اما ساختارشان کاملاً حرفه‌ای است و برای مدل‌های بین‌المللی نیز قابل درک است.

نمونه اول – پرامپت تولید محتوا در ChatGPT:

تو یک نویسنده محتوای حرفه‌ای هستی. مقاله‌ای ۲۵۰ کلمه‌ای درباره اهمیت بازخورد کاربران برای استارتاپ‌ها بنویس. متن را به زبان فارسی و در قالب سه نکته کلیدی و یک نتیجه‌گیری کوتاه بنویس.

این پرامپت با تعریف نقش، تعیین طول متن و مشخص کردن ساختار خروجی، به مدل مسیر مشخصی می‌دهد و نتیجه‌ای هدفمند تولید می‌کند.

نمونه دوم – پرامپت تولید تصویر در Midjourney یا Leonardo:

یک تصویر واقعی و سینمایی از یک کارآفرین ایرانی در فضای کار اشتراکی مدرن در صبح زود بساز. نور ملایم و رنگ‌های پاستلی داشته باشد و حس انرژی مثبت منتقل کند.
پرامپت منفی: بدون لوگو، بدون پس‌زمینه شلوغ، بدون سبک کارتونی.

در این نمونه، توضیحات دقیق بصری همراه با پرامپت منفی باعث می‌شود مدل خروجی منسجم‌تری ارائه دهد.

نمونه سوم – پرامپت برای پروژه‌های برنامه‌نویسی در ChatGPT یا Copilot:

تو یک برنامه‌نویس باتجربه در لاراول هستی. یک کنترلر در لاراول ۱۱ بنویس که اعلان‌های وب‌پوش را با Pusher مدیریت کند. از نام‌گذاری snake_case استفاده کن و کد را مرحله‌به‌مرحله توضیح بده.

در این پرامپت هم نقش، نسخه فریم‌ورک، ساختار کد و حتی سبک نام‌گذاری تعیین شده است. همین جزئیات ساده باعث می‌شود خروجی بسیار دقیق‌تر و کاربردی‌تر باشد.

نمونه چهارم – پرامپت برای تولید ویدیو یا فیلمنامه با هوش مصنوعی:

یک سناریوی ویدیویی ۳۰ ثانیه‌ای برای معرفی یک اپلیکیشن مالی بنویس. در متن شامل مقدمه‌ای جذاب، سه ویژگی کلیدی محصول و یک دعوت به اقدام در پایان باشد. لحن متن صمیمی و مناسب شبکه‌های اجتماعی باشد.

این نوع پرامپت برای ابزارهای تولید ویدیو یا حتی ساخت تیزر تبلیغاتی کاربرد زیادی دارد.

این نمونه‌ها نشان می‌دهند که پرامپت مؤثر لزوماً پیچیده نیست؛ فقط باید دقیق، ساختارمند و هدف‌محور باشد. با الهام از این الگوها می‌توانید برای هر نیاز خاص خودتان، پرامپت اختصاصی بنویسید.

انواع پرامپت در هوش مصنوعی

مدل‌های هوش مصنوعی فقط به یک نوع پرامپت پاسخ نمی‌دهند؛ بسته به هدف شما، روش‌های مختلفی برای طراحی پرامپت وجود دارد. در این بخش با مهم‌ترین انواع پرامپت آشنا می‌شوید که هرکدام کاربرد و مزایای خاص خود را دارند. یادگیری تفاوت آن‌ها کمک می‌کند در هر موقعیت، مؤثرترین نوع پرامپت را انتخاب کنید.

Zero-Shot

در پرامپت Zero-Shot هیچ مثالی برای مدل ارائه نمی‌شود و مدل باید تنها بر اساس دستور شما پاسخ دهد. این نوع پرامپت زمانی مناسب است که دستور ساده و واضح باشد، مثل ترجمه یا خلاصه‌سازی.

متن زیر را خلاصه کن و پاسخ را در سه جمله بنویس.

در این حالت مدل بدون هیچ نمونه قبلی، فقط با تکیه بر دستور شما کار را انجام می‌دهد.

One-Shot

در پرامپت One-Shot، یک نمونه به مدل داده می‌شود تا از آن به عنوان الگو استفاده کند. این روش برای زمانی مناسب است که بخواهید مدل در قالب یا سبک خاصی پاسخ بدهد.

مثال: جمله «امروز هوا آفتابی است» → «Today the weather is sunny.»  
حالا ترجمه کن: «فردا احتمالا باران می‌بارد.»

مدل با دیدن مثال، الگوی ترجمه را می‌فهمد و خروجی مشابهی تولید می‌کند.

Few-Shot

در پرامپت Few-Shot چند مثال آورده می‌شود تا مدل بتواند الگوی دقیق‌تری از داده‌ها یاد بگیرد. این روش برای کارهای تحلیلی، آموزشی یا زمانی که ساختار خروجی اهمیت دارد مناسب است.

مثال ۱: قیمت‌ها افزایش یافت → Prices increased.  
مثال ۲: فروش کاهش یافت → Sales decreased.  
حالا ترجمه کن: تولید متوقف شد.

در این روش، مدل با دیدن چند الگو، یاد می‌گیرد چطور پاسخ‌ها را در همان قالب بسازد.

Chain-of-Thought

پرامپت زنجیره‌ای یا Chain-of-Thought مدل را تشویق می‌کند تا قبل از دادن پاسخ، گام‌به‌گام فکر کند. این نوع پرامپت برای مسائل منطقی و تحلیلی بهترین عملکرد را دارد.

سؤال: اگر امروز سه برابر دیروز کار کرده باشم و دیروز ۴ ساعت کار کرده‌ام، امروز چند ساعت کار کرده‌ام؟  
قدم‌به‌قدم فکر کن و بعد پاسخ نهایی را بنویس.

مدل در این حالت ابتدا مراحل محاسبه را توضیح می‌دهد و سپس پاسخ را ارائه می‌کند.

Role-Based Prompt

در این نوع پرامپت، شما برای مدل نقش مشخص می‌کنید. این کار باعث می‌شود پاسخ‌ها متناسب با آن تخصص نوشته شوند.

تو یک مشاور منابع انسانی هستی. برای یک شرکت فناوری، یک آگهی استخدام طراح رابط کاربری بنویس که هم رسمی و هم جذاب باشد.

تعیین نقش، زاویه دید مدل را تغییر می‌دهد و خروجی دقیق‌تر و متناسب‌تر می‌شود.

Contextual Prompt

در پرامپت زمینه‌ای یا Contextual، شما اطلاعات پس‌زمینه، هدف، شرایط یا داده‌های مربوط به موضوع را در اختیار مدل قرار می‌دهید تا پاسخ دقیق‌تر شود.

شرکت ما در زمینه فروش محصولات طبیعی فعالیت دارد و مشتریان اصلی زنان ۳۰ تا ۴۰ ساله ساکن تهران هستند.  
یک کپشن تبلیغاتی فارسی برای پست اینستاگرام بنویس که حس آرامش و اعتماد را منتقل کند.

این پرامپت‌ها برای تولید محتوا، بازاریابی، طراحی و سناریونویسی بسیار کاربردی‌اند.

پرامپت منفی (Negative Prompt) و کاربردهای آن

پرامپت منفی بیشتر در مدل‌های تولید تصویر و ویدیو کاربرد دارد. در این روش، شما مشخص می‌کنید چه چیزی نباید در خروجی وجود داشته باشد. این کار به مدل کمک می‌کند نتیجه تمیزتر و دقیق‌تری ارائه دهد.

یک تصویر از یک گربه ایرانی در اتاقی سنتی با نور ملایم طلایی تولید کن.  
پرامپت منفی: بدون انسان، بدون وسایل مدرن، بدون نوشته روی تصویر.

استفاده از پرامپت منفی مخصوصاً در کارهای هنری و تبلیغاتی باعث می‌شود خروجی نهایی دقیق‌تر و قابل کنترل‌تر باشد.

نمونه پرامپت برای ابزارهای مختلف

پرامپت‌ها بسته به نوع ابزار هوش مصنوعی باید متفاوت طراحی شوند. مدلی که متن تولید می‌کند با مدلی که تصویر یا ویدیو می‌سازد، ساختار ورودی متفاوتی دارد. در این بخش، چند نمونه کاربردی برای ابزارهای محبوب مختلف را می‌بینید که می‌توانید مستقیماً در آن‌ها استفاده کنید.

پرامپت برای ChatGPT

ChatGPT یکی از قدرتمندترین مدل‌های زبانی است و برای تولید متن، ترجمه، کدنویسی، تحلیل داده یا نگارش محتوای آموزشی به کار می‌رود. پرامپت زیر نمونه‌ای استاندارد برای دریافت پاسخ دقیق و کاربردی است:

تو یک توسعه‌دهنده باتجربه در لاراول ۱۱ هستی. گام‌به‌گام توضیح بده چطور می‌توانم یک API خارجی را با هدرهای سفارشی به پروژه‌ام متصل کنم. در هر مرحله مثال کد PHP بیاور و در پایان به نکات امنیتی اشاره کن.

در این پرامپت، نقش مدل، نوع زبان برنامه‌نویسی، ساختار پاسخ و حتی موضوع امنیت مشخص شده است تا خروجی دقیق‌تر باشد.

پرامپت برای Midjourney

در Midjourney، توصیف تصویری و جزئیات سبک اهمیت زیادی دارد. هرچه توصیف واضح‌تر باشد، نتیجه نهایی دقیق‌تر خواهد بود.

یک عکس سینمایی از آسمان‌خراش‌های تهران در زمان غروب بساز. نور طلایی باشد، ابرهای دراماتیک در آسمان دیده شوند و زاویه تصویر از پایین به بالا گرفته شده باشد.

افزودن عناصری مانند نور، زاویه و زمان روز کمک می‌کند مدل فضای تصویری را بهتر درک کند.

پرامپت برای Stable Diffusion

Stable Diffusion نیز ابزاری برای تولید تصویر است، اما آزادی بیشتری در سبک و ترکیب دارد. در این مدل، استفاده از پرامپت منفی بسیار مهم است.

یک نقاشی دیجیتال از بازار آینده‌گرای اصفهان تولید کن که در آن معماری سنتی ایرانی با نورهای نئون ترکیب شده باشد. فضا پرجنب‌وجوش باشد و حس سایبرپانک منتقل کند.  
پرامپت منفی: بدون لوگو، بدون واترمارک، بدون حالت کارتونی.

این پرامپت هم موضوع، هم سبک و هم محدودیت‌ها را مشخص می‌کند تا خروجی تمیز و واقعی باشد.

برای شناخت بهترین ابزارهای تولید تصویر با هوش مصنوعی، می‌توانید به مقاله‌ی نقاشی با هوش مصنوعی مراجعه کنید و در ادامه، قابلیت‌های مدل هوش مصنوعی لئوناردو را نیز بررسی نمایید.

پرامپت برای تولید ویدیو با هوش مصنوعی

ابزارهایی مثل Runway، Pika یا Synthesia برای تولید ویدیو از متن استفاده می‌کنند. در این ابزارها، باید پرامپت را مانند سناریو بنویسید تا مدل بداند صحنه‌ها چطور پیش می‌روند.

یک سناریوی ویدیوی ۳۰ ثانیه‌ای به زبان فارسی بنویس که یک اپلیکیشن مدیریت مالی را معرفی کند. متن شامل مقدمه‌ای جذاب، سه ویژگی کلیدی محصول و دعوت به دانلود در پایان باشد. لحن ویدیو صمیمی و مناسب شبکه‌های اجتماعی باشد.

چنین پرامپتی به مدل دستور می‌دهد از چه ساختار روایی استفاده کند و در نتیجه خروجی ویدیویی هماهنگ‌تری خواهید داشت.

جهت آشنایی با ابزارهای تخصصی تولید ویدیو از متن، توصیه می‌شود مقاله‌ی تبدیل متن به ویدیو با هوش مصنوعی را بخوانید. همچنین در مقاله‌ی ساخت ریلز با هوش مصنوعی به معرفی ابزارهایی پرداخته شده است که فرآیند تولید محتوای کوتاه را ساده‌تر می‌کنند.

ابزارهای پرامپت‌نویسی

پرامپت‌نویسی حرفه‌ای فقط با تجربه و آزمون‌و‌خطا به دست نمی‌آید؛ ابزارهایی وجود دارند که می‌توانند به شما در بهینه‌سازی و ارزیابی پرامپت‌ها کمک کنند. این ابزارها معمولاً به‌صورت وب‌اپ یا افزونه عرضه می‌شوند و به شما نشان می‌دهند که تغییرات کوچک در پرامپت، چه تأثیری در خروجی مدل دارد.

یکی از شناخته‌شده‌ترین ابزارها OpenAI Playground است. این محیط به شما اجازه می‌دهد پارامترهای فنی مانند Temperature، Top-P و Max Tokens را تنظیم کنید و رفتار مدل را به‌صورت زنده مشاهده کنید. این ابزار برای کسانی که می‌خواهند پرامپت‌نویسی را به شکل تخصصی یاد بگیرند، نقطه شروع ایده‌آلی است.

PromptPerfect یکی دیگر از ابزارهای مفید است که پرامپت شما را تحلیل می‌کند و نسخه بهینه‌شده آن را پیشنهاد می‌دهد. کافی است پرامپت اولیه را وارد کنید تا ابزار نسخه‌ای دقیق‌تر و ساختاریافته‌تر از آن بسازد.

در حوزه تولید محتوا، Jasper (یا همان Jasper AI) برای نویسندگان و بازاریاب‌ها طراحی شده است و با ارائه قالب‌های آماده برای پرامپت، کار تولید متن‌های تبلیغاتی و بلاگی را ساده‌تر می‌کند.

اگر به دنبال جامعه‌ای از کاربران و مثال‌های واقعی هستید، FlowGPT گزینه‌ای عالی است. در این پلتفرم، هزاران پرامپت آماده از کاربران دیگر منتشر می‌شود که می‌توانید آن‌ها را امتحان یا شخصی‌سازی کنید.

ابزارهای فنی‌تر مانند PromptLayer، LangChain، Agenta، Helicone و PromptHub برای توسعه‌دهندگانی ساخته شده‌اند که پرامپت‌ها را در اپلیکیشن‌های خود استفاده می‌کنند. این پلتفرم‌ها امکاناتی مانند ردیابی نسخه‌های مختلف پرامپت، مقایسه عملکرد مدل‌ها و مدیریت خروجی‌ها را فراهم می‌کنند.

استفاده از این ابزارها باعث می‌شود روند یادگیری و آزمایش شما سریع‌تر شود و بتوانید بدون اتلاف زمان، به نسخه نهایی و مؤثر پرامپت برسید.

برای آشنایی بیشتر با ابزارهای کاربردی در این حوزه، مقاله‌ی بهترین برنامه‌های هوش مصنوعی گزینه‌های متنوعی را برای تولید محتوا، طراحی و ترجمه معرفی کرده است.

پرامپت‌های چندمرحله‌ای و تعاملی (Multi-turn & Interactive Prompts)

پرامپت‌های چندمرحله‌ای یا تعاملی، یکی از قدرتمندترین روش‌ها برای کار با مدل‌های زبانی هستند. در این نوع تعامل، گفت‌وگو بین شما و هوش مصنوعی فقط به یک سؤال و یک پاسخ محدود نمی‌شود، بلکه در چند مرحله ادامه پیدا می‌کند. هر مرحله اطلاعات جدیدی به مدل داده می‌شود و خروجی مرحله قبل، ورودی مرحله بعد را شکل می‌دهد.

این روش مخصوصاً برای پروژه‌های پیچیده، نوشتن مقاله‌های تحلیلی، برنامه‌نویسی یا طراحی سیستم‌های هوشمند بسیار مؤثر است، زیرا مدل در طول گفت‌وگو یاد می‌گیرد هدف شما چیست و پاسخ‌هایش را متناسب با روند کار تنظیم می‌کند.

پرامپت چندمرحله‌ای چیست؟

پرامپت چندمرحله‌ای به‌جای اینکه فقط یک درخواست ثابت داشته باشد، شامل چند گام متوالی است. شما ابتدا یک هدف کلی را تعریف می‌کنید و سپس با پرسش‌های جزئی‌تر مسیر را هدایت می‌کنید. به‌عنوان مثال، در مرحله اول از مدل می‌خواهید ایده بدهد، در مرحله دوم بخواهید آن ایده را گسترش دهد، و در مرحله سوم خروجی نهایی را بازنویسی کند.

این رویکرد باعث می‌شود خروجی‌ها دقیق‌تر و شخصی‌تر باشند، چون مدل به مرور زمان هدف شما را بهتر می‌فهمد.

چگونه در ChatGPT مکالمه‌ای مداوم و هدفمند بسازیم؟

برای ساخت یک گفت‌وگوی هدفمند در ChatGPT، بهتر است در اولین پرامپت نقش مدل و هدف کلی را مشخص کنید. مثلاً بگویید:

تو به‌عنوان منتور من در زمینه توسعه بک‌اند عمل کن. قرار است با هم پروژه‌ای در لاراول انجام دهیم و مرحله‌به‌مرحله پیش برویم.

سپس در مرحله بعد درخواست جزئی بدهید، مثلاً:

اولین گام برای راه‌اندازی ساختار پروژه در لاراول چیست؟  

وقتی مدل پاسخ داد، با اشاره به آن خروجی، سؤال بعدی را مطرح کنید. مثلاً:

خوب، حالا طبق مرحله‌ای که گفتی، کنترلرها را چطور باید ساختاربندی کنم؟

این روند باعث می‌شود گفت‌وگو زنجیروار و هدفمند پیش برود و خروجی‌ها به مرور دقیق‌تر شوند.

مثال‌هایی از پرامپت تعاملی در پروژه‌های واقعی

فرض کنید در حال ساخت یک وب‌سرویس با لاراول هستید. گفت‌وگو می‌تواند به شکل زیر پیش برود:

کاربر: من می‌خواهم در لاراول سیستمی برای اعلان‌های وب پوش طراحی کنم. از کجا شروع کنم؟  
مدل: ابتدا باید یک سرویس پوش نوتیفیکیشن تعریف کنی. پیشنهاد می‌کنم از Pusher استفاده کنی.  
کاربر: خوب، حالا چطور توکن کاربران را ذخیره کنم که امن باشد؟  
مدل: برای امنیت، بهتر است از middleware استفاده کنی و توکن را در جدول جداگانه ذخیره کنی...  

در این تعامل، مدل در هر مرحله به پاسخ قبلی خود تکیه می‌کند و خروجی نهایی دقیق‌تر می‌شود.

تفاوت پرامپت‌های خطی و پویا

در پرامپت‌های خطی، ورودی فقط یک‌بار داده می‌شود و مدل یک پاسخ نهایی می‌دهد. اما در پرامپت‌های پویا یا چندمرحله‌ای، هر پاسخ بخشی از فرآیند است و می‌تواند به سؤالات جدید منجر شود. این ساختار تعاملی برای پروژه‌های خلاقانه، آموزشی یا تحقیقاتی بسیار کارآمد است، چون مدل به جای پاسخ دادن به یک سؤال، در فرایند حل مسئله با شما همراه می‌شود.

قالب‌های ساختاریافته پرامپت‌نویسی

گاهی لازم است پرامپت شما فقط یک جمله ساده نباشد و در قالبی ساختارمند نوشته شود تا مدل بتواند اطلاعات را دقیق‌تر پردازش کند. این ساختارها مخصوصاً زمانی مفید هستند که بخواهید با APIها کار کنید، پرامپت را درون برنامه بنویسید یا خروجی خاصی مثل جدول یا JSON بگیرید.

پرامپت با فرمت JSON

JSON یکی از قالب‌های رایج برای طراحی پرامپت‌های ساختاریافته است، به‌خصوص زمانی که از API استفاده می‌کنید یا می‌خواهید چند نقش (مانند سیستم، کاربر یا دستیار) را در گفت‌وگو مشخص کنید. در این حالت، پرامپت دقیق‌تر و کنترل‌شده‌تر اجرا می‌شود.

{
  "role": "system",
  "content": "شما یک برنامه‌نویس باتجربه در لاراول هستید."
},
{
  "role": "user",
  "content": "یک کنترلر برای ارسال اعلان وب پوش با استفاده از Pusher بنویس و مراحل انجام کار را توضیح بده."
}

این نوع قالب به مدل می‌گوید هر بخش از گفت‌وگو متعلق به چه کسی است و باعث می‌شود پاسخ‌ها منظم‌تر باشند.

پرامپت با جدول یا لیست بولت‌دار

در بسیاری از پروژه‌های تحلیلی یا تولید محتوا، نیاز دارید مدل پاسخ را در قالبی خاص ارائه دهد. در این حالت، استفاده از جدول یا ساختار بولت‌دار در خود پرامپت می‌تواند خروجی را بسیار تمیزتر کند.

– موضوع: بازاریابی محتوایی برای استارتاپ‌ها  
– لحن: آموزشی و رسمی  
– طول متن: حدود ۳۰۰ کلمه  
– زبان: فارسی  
– خروجی: شامل تیتر، توضیح و یک جمع‌بندی کوتاه

نوشتن پرامپت به این شکل باعث می‌شود مدل بداند هر قسمت از خروجی باید کدام بخش از دستور را پوشش دهد.

پرامپت‌های Markdown و HTML

اگر قصد دارید خروجی مدل را مستقیماً در سایت، وبلاگ یا CMS استفاده کنید، می‌توانید از فرمت‌های Markdown یا HTML در پرامپت استفاده کنید. این کار باعث می‌شود مدل پاسخ را به‌صورت قالب‌بندی‌شده تولید کند.
مثلاً در قالب Markdown:

## تیتر مقاله  
در این بخش یک پاراگراف کوتاه درباره اهمیت بازاریابی بنویس.  
- نکته اول  
- نکته دوم  
- نکته سوم  

یا در قالب HTML:

مزایای بازاریابی محتوایی
بازاریابی محتوایی به برندها کمک می‌کند با مخاطبان خود ارتباط مؤثرتری برقرار کنند.

  
افزایش آگاهی از برند
  
بهبود سئو
  
اعتمادسازی با مشتریان

پارامترهای فنی در مدل‌های زبانی هوش مصنوعی

مدل‌های زبانی فقط به محتوای پرامپت شما حساس نیستند، بلکه چند پارامتر فنی هم وجود دارد که به‌شدت بر کیفیت، خلاقیت و طول پاسخ اثر می‌گذارند. اگر بخواهید از مدل‌های هوش مصنوعی به‌صورت حرفه‌ای استفاده کنید – مثلاً در تولید محتوا، برنامه‌نویسی یا تحلیل داده – لازم است این پارامترها را بشناسید و درست تنظیم کنید.

Temperature چیست و چگونه بر خروجی تأثیر می‌گذارد؟

پارامتر Temperature یا «دمای مدل» میزان خلاقیت و تصادفی بودن پاسخ را کنترل می‌کند. هرچه مقدار آن کمتر باشد (مثلاً ۰.۲)، مدل پاسخ‌های دقیق‌تر، منطقی‌تر و تکراری‌تری تولید می‌کند. اما اگر مقدار بالاتر باشد (مثلاً ۰.۸ یا ۱.۰)، خروجی متنوع‌تر و خلاقانه‌تر می‌شود.
برای مثال در نوشتن یک مقاله علمی، مقدار پایین بهتر است تا متن دقیق بماند. ولی در تولید داستان یا ایده‌پردازی، افزایش Temperature باعث می‌شود مدل خروجی‌های تازه‌تر و خلاقانه‌تری بدهد.

Top-P (Nucleus Sampling) چیست؟

Top-P یا «نمونه‌گیری هسته‌ای» کنترل می‌کند که مدل از میان چند درصد از محتمل‌ترین واژه‌ها انتخاب کند. اگر مقدار Top-P برابر ۰.۹ باشد، مدل فقط از بین ۹۰ درصد از محتمل‌ترین گزینه‌ها انتخاب می‌کند و بقیه را کنار می‌گذارد.
این پارامتر معمولاً همراه با Temperature استفاده می‌شود تا خروجی طبیعی و روان باقی بماند اما بیش‌ازحد تصادفی نشود.

Max Tokens، Frequency Penalty و Presence Penalty

پارامتر Max Tokens حداکثر طول پاسخ مدل را مشخص می‌کند. هرچه عدد بالاتر باشد، خروجی بلندتر است، اما ممکن است پرهزینه‌تر یا پراکنده‌تر شود.
Frequency Penalty میزان تکرار کلمات را کنترل می‌کند؛ اگر مقدار آن را زیاد کنید، مدل از تکرار بی‌مورد اجتناب می‌کند.
Presence Penalty مدل را تشویق می‌کند درباره موضوعات جدید صحبت کند، به‌جای اینکه فقط در محدوده‌ی قبلی باقی بماند.

چگونه این پارامترها را برای خروجی دقیق‌تر تنظیم کنیم؟

اگر می‌خواهید خروجی رسمی و دقیق باشد (مثلاً گزارش فنی یا مستندات برنامه‌نویسی)، مقدار Temperature را بین ۰.۲ تا ۰.۴ و Top-P را حدود ۰.۸ تنظیم کنید. برای کارهای خلاقانه‌تر مانند داستان‌نویسی یا تبلیغات، Temperature را روی ۰.۷ تا ۱ قرار دهید تا تنوع بیشتری در پاسخ‌ها ببینید.

در پروژه‌هایی که نیاز به پاسخ کوتاه دارند، Max Tokens را پایین‌تر بگذارید و در متن‌های طولانی‌تر یا تحلیل‌ها آن را افزایش دهید.

مثال تنظیمات بهینه برای چت و تولید محتوا

temperature: 0.3  
top_p: 0.9  
max_tokens: 500  
frequency_penalty: 0.2  
presence_penalty: 0.1

این تنظیمات معمولاً برای گفت‌وگوها، مقالات کوتاه یا پاسخ‌های تحلیلی مناسب است.
برای محتوای خلاقانه‌تر مثل سناریونویسی یا داستان‌پردازی، می‌توانید مقدار temperature را تا ۰.۸ بالا ببرید تا مدل آزادی بیشتری در نوشتن داشته باشد.

شناخت و استفاده آگاهانه از این پارامترها یکی از تفاوت‌های اصلی بین یک کاربر معمولی و یک پرامپت‌نویس حرفه‌ای است.

آینده شغلی و کاربردهای تخصصی پرامپت نویسی

پرامپت‌نویسی در حال تبدیل شدن به یکی از مهم‌ترین مهارت‌های عصر هوش مصنوعی است. در دنیایی که ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی هر روز پیشرفته‌تر می‌شوند، تفاوت میان کاربران حرفه‌ای و عادی در نحوه‌ی استفاده از این ابزارهاست و پرامپت‌نویسی دقیق، همان مهارتی است که این مرز را مشخص می‌کند.

در سال‌های آینده، شرکت‌ها نه‌تنها به دنبال افرادی خواهند بود که «کار با هوش مصنوعی» را بلد باشند، بلکه به دنبال کسانی هستند که بدانند چگونه با آن صحبت کنند. این افراد می‌توانند خروجی مدل‌ها را به سمت اهداف واقعی سازمان هدایت کنند، چه در تولید محتوا باشد، چه در تحلیل داده، آموزش، برنامه‌نویسی یا طراحی تجربه کاربری.

برای بررسی دقیق‌تر مسیرهای موجود جهت کسب درآمد از مهارت پرامپت‌نویسی و سایر توانایی‌های مرتبط با هوش مصنوعی، مطالعه‌ی مقاله‌ی درآمد دلاری با هوش مصنوعی توصیه می‌شود.

مهندس پرامپت کیست؟

مهندس پرامپت (Prompt Engineer) کسی است که می‌داند چگونه با مدل‌های زبانی و تصویری تعامل کند تا دقیق‌ترین و مرتبط‌ترین خروجی را به دست آورد. او ترکیبی از مهارت‌های زبانی، تحلیلی و فنی دارد و می‌تواند ایده‌های انسانی را به دستورات قابل فهم برای ماشین تبدیل کند.

این نقش در حال حاضر در شرکت‌های بزرگ فناوری، آژانس‌های تبلیغاتی، استارتاپ‌ها و حتی رسانه‌ها در حال شکل‌گیری است. مهندسان پرامپت می‌توانند برای مدل‌ها سناریو طراحی کنند، فرایند تولید محتوا را خودکار سازند و حتی در توسعه‌ی ابزارهای هوش مصنوعی نقش مؤثری داشته باشند.

آینده‌ی پرامپت‌نویسی نه‌تنها در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی خلاصه نمی‌شود، بلکه به بخشی از سواد دیجیتال جدید بشر تبدیل خواهد شد؛ سوادی که تعیین می‌کند چگونه ایده‌هایمان را به زبان قابل فهم برای ماشین‌ها ترجمه کنیم.

در نهایت، پرامپت‌نویسی مهارتی است که مرز میان خلاقیت انسانی و دقت ماشینی را از بین می‌برد. کسی که بتواند با دقت و هوشمندی با مدل‌ها گفتگو کند، نه‌تنها از آن‌ها استفاده می‌کند، بلکه آن‌ها را هدایت می‌کند و این یعنی تبدیل شدن از «کاربر هوش مصنوعی» به «طراح تفکر ماشینی».

جمع‌بندی

پرامپت‌نویسی فقط یک مهارت فنی نیست، بلکه نوعی زبان جدید برای ارتباط با هوش مصنوعی است. هرچه بهتر بتوانیم منظورمان را دقیق و شفاف بیان کنیم، خروجی مدل‌ها نیز طبیعی‌تر، انسانی‌تر و قابل اعتمادتر خواهد بود.
فرقی نمی‌کند نویسنده باشید، طراح، برنامه‌نویس یا تولیدکننده محتوا؛ یادگیری پرامپت‌نویسی به شما کمک می‌کند از ابزارهای هوش مصنوعی بیشترین بهره را ببرید و آن‌ها را دقیقاً در مسیر نیاز خود هدایت کنید.

جهان فناوری به‌سرعت در حال حرکت به‌سمت اتوماسیون خلاق است و پرامپت‌نویسی در مرکز این تحول قرار دارد. اگر امروز یاد بگیرید چطور درست سؤال بپرسید، فردا پاسخ‌های بزرگ‌تری خواهید گرفت.

سؤالات متداول درباره پرامپت نویسی