🧱 ما هي هندسة الأوامر؟
هندسة الأوامر هي عملية تصميم وصياغة التعليمات التي نوجّهها إلى نموذج الذكاء الاصطناعي بطريقة منظمة وواضحة، بحيث يفهم:
- ⚙️ ماذا نريد منه أن يفعل
- 🎯 لماذا نريده أن يفعل ذلك
- 📄 كيف نريد شكل النتيجة النهائية
بدل كتابة أوامر عشوائية، نتعامل مع الـ Prompt كأنه مواصفة تقنية أو تعليمات عمل، وهذا ما يرفع جودة النتائج بشكل كبير.
🧱 لماذا نستخدم أطر هندسة الأوامر؟
الأطر (Frameworks) تساعدك على:
- 🧠 التفكير بشكل منظم بدل الارتجال
- 📌 عدم نسيان عناصر مهمة مثل السياق أو الجمهور
- ♻️ إعادة استخدام الأوامر وتوحيدها داخل الفرق
- 🎯 الحصول على نتائج أكثر دقة وثباتًا
🧱 لماذا نتائج الذكاء الاصطناعي تختلف؟
النموذج يعمل بالاحتمالات ويختار أفضل إجابة بناءً على السياق الذي تعطيه. إذا كان السياق ضعيفًا، سيعطيك إجابة عامة. أشهر أسباب النتائج الضعيفة:
- غموض في الطلب (غير واضح ماذا تريد)
- غياب السياق (لا يعرف البيئة/المستوى/الجمهور)
- عدم تحديد المخرجات (هل تريد نقاط؟ جدول؟ خطوات؟)
- عدم تحديد القيود (الطول، اللغة، الأسلوب، المصطلحات)
لهذا نستخدم أطر (Frameworks) لتنظيم الـ Prompt حتى لا تنسى العناصر المهمة .
🧱 مكونات الـ Prompt الاحترافي (القالب الذهبي)
أي Prompt قوي غالبًا يحتوي على هذه العناصر (ليس شرطًا كلها دائمًا):
- الدور (Role) : اجعل النموذج يتقمص دورًا متخصصًا (خبير IT، مدرب، محلل بيانات...).
- الهدف (Goal) : ما المطلوب الوصول إليه بالضبط؟
- السياق (Context) : خلفية المشكلة، الجمهور، البيئة (شركة، جامعة...).
- المهمة (Task) : اكتب، حلل، لخّص، قارن، أنشئ خطة...
- القيود (Constraints) : طول محدد، لغة محددة، التزم بنقاط...
- شكل المخرجات (Output Format) : جدول/نقاط/Markdown/HTML...
- أمثلة (Examples) : أعط مثالًا لشكل ما تريد.
- معايير الجودة (Quality/Evaluation) : “تحقق من الاتساق”، “لا تستخدم حشو”.
🧩 أطر هندسة الأوامر (Frameworks)
الأطر هي قوالب تساعدك على كتابة Prompt بشكل منظم. فيما يلي أشهر الأطر، مع معنى كل إطار ومتى تستخدمه .
🧩 أولًا: إطار APE
إطار APE من أبسط وأشهر الأطر، ويتكوّن من:
- Action: ما الإجراء المطلوب؟
- Purpose: ما الهدف من هذا الإجراء؟
- Expectation: ما شكل النتيجة المتوقعة؟
مثال عملي (APE):
اكتب ملخصًا (Action) عن مفهوم الأمن السيبراني (Purpose) في 6 نقاط وبأسلوب بسيط لموظفين غير تقنيين (Expectation).
📌 يُستخدم APE للمبتدئين وللمهام السريعة مثل: التلخيص، الشرح، كتابة محتوى قصير.
🧩 ثانيًا: إطار RACE
إطار RACE يضيف عنصرين مهمين هما الدور والسياق:
- Role: الدور الذي يتقمصه الذكاء الاصطناعي
- Action: المهمة المطلوبة
- Context: البيئة أو الجمهور
- Expectation: شكل المخرجات
مثال عملي (RACE):
تصرّف كخبير IT (Role)، واشرح سياسة كلمات المرور (Action) لموظفين إداريين في شركة (Context)، باستخدام نقاط مختصرة ومثال واحد (Expectation).
📌 مناسب للتدريب، التعليم، وشرح نفس المفهوم لفئات مختلفة.
🧩 ثالثًا: إطار COAST
حسب التعريف الصحيح في الصورة، إطار COAST يتكوّن من:
- Context: السياق
- Objective: الهدف
- Actions: الإجراءات المطلوبة
- Scenario: السيناريو/الحالة
- Task: المهمة النهائية
مثال عملي (COAST):
في سياق قسم IT (Context)، الهدف هو تقليل الأعطال المتكررة (Objective)، حدّد إجراءات الاستجابة (Actions) عند انقطاع الشبكة عن مبنى كامل (Scenario)، ثم أنشئ خطة تنفيذ مختصرة لتطبيق الحل (Task).
📌 ممتاز للخطط التشغيلية، حالات الدعم، وكتابة Prompts مرتبطة بسيناريو واضح.
🧩 رابعًا: إطار TAG
حسب التعريف الصحيح في الصورة، إطار TAG يتكوّن من:
- Task: المهمة
- Action: الإجراء
- Goal: الهدف
مثال عملي (TAG):
المهمة: شرح مفهوم التصيد الاحتيالي (Task)، قدّم الشرح في 5 نقاط مع مثال واقعي (Action)، بهدف رفع وعي الموظفين لتجنب الروابط المشبوهة (Goal).
📌 مناسب للطلبات المختصرة عندما تريد نتيجة مباشرة بدون تفاصيل كثيرة.
🧩 خامسًا: إطار RISE
حسب التعريف الصحيح في الصورة، إطار RISE يتكوّن من:
- Role: الدور
- Input: البيانات المدخلة
- Steps: الخطوات
- Expectation: التوقعات/شكل الناتج
مثال عملي (RISE):
تصرّف كمحلل نظم (Role)، هذه Logs من جهاز يعاني من بطء (Input)، حللها على خطوات (Steps)، وقدّم في النهاية: سبب محتمل + توصيات + جدول مختصر بالنتائج (Expectation).
📌 ممتاز للتحليل الفني، فحص Logs، وطلبات “حلّل وفسّر”.
🧩 سادسًا: إطار TRACE
حسب التعريف الصحيح في الصورة، إطار TRACE يتكوّن من:
- Task: المهمة
- Request: الطلب المطلوب تحقيقه
- Action: ما الذي يجب فعله
- Context: السياق
- Example: مثال يوضح المطلوب
مثال عملي (TRACE):
المهمة هي تحسين تجربة المستخدم في الدعم (Task)، الطلب هو تقليل وقت الاستجابة إلى أقل من 15 دقيقة (Request)، اقترح خطوات عملية لتحقيق ذلك (Action)، في بيئة جامعة بها آلاف المستخدمين (Context)، مع مثال لآلية تصنيف التذاكر (Example).
📌 مناسب لكتابة Prompts “منظمة” فيها طلب واضح ومثال يثبت المقصود.
🧩 سابعًا: إطار ERA
حسب التعريف الصحيح في الصورة، إطار ERA يتكوّن من:
- Expectation: التوقعات/شكل الناتج
- Role: الدور
- Action: الإجراء المطلوب
مثال عملي (ERA):
أريد نتيجة في شكل خطوات واضحة + نقاط مختصرة (Expectation)، تصرّف كمدرب Service Desk (Role)، واكتب طريقة التعامل مع بلاغ “انقطاع الإنترنت” من الاستلام حتى الإغلاق (Action).
📌 ممتاز عندما أهم شيء عندك هو “شكل الناتج” من البداية.
🧩 ثامنًا: إطار CARE
إطار CARE ممتاز للتوثيق:
- Context: السياق
- Action: الإجراء
- Result: النتيجة
- Example: مثال
مثال عملي (CARE):
في حالة تعطل جهاز مستخدم (Context)، يتم إعادة تشغيل الخدمة المتأثرة (Action)، مما يؤدي إلى عودة العمل الطبيعي (Result)، مثل إعادة تشغيل خدمة الطباعة (Example).
✅ الخاتمة
هندسة الأوامر هي مهارة عملية أساسية لكل من يستخدم الذكاء الاصطناعي بجدية. ابدأ بإطار بسيط مثل APE أو TAG، ثم انتقل تدريجيًا للأطر الأكثر تفصيلًا حسب طبيعة المهمة. تذكّر دائمًا: كلما كان الـ Prompt أوضح، كانت النتيجة أقرب لما تريد ✨.