التلقين الفعال

​

المبادئ الأساسية للتلقينات الرائعة

• كن واضحًا ومحددًا: وضح دائمًا ماذا تريد و_كيف_. تجنب اللغة الغامضة؛ فبدلاً من “اجعل هذا التطبيق أفضل”، حدد “أعد بناء التطبيق لتنظيف المكونات غير المستخدمة وتحسين الأداء، دون تغيير واجهة المستخدم أو الوظائف”. قدم سياقًا حول لمن هو التطبيق، وماذا يجب أن يفعل، وأي ميزات لا غنى عنها.
• ركز على رحلة المستخدم: ضع في اعتبارك تسلسل الإجراءات التي سيتخذها المستخدم في تطبيقك. على سبيل المثال ——

يقوم المستخدمون بالتسجيل، وإنشاء مشروع جديد، وتحديد المعالم الرئيسية، وتتبع تقدمهم يوميًا.

• صف “ماذا”، وليس “كيف”: يتعامل Lumi مع تعقيدات الواجهة الخلفية (backend)، لذا ركز على النتيجة أو المظهر المطلوب. على سبيل المثال ——

يجب أن يخزن التطبيق بيانات المستخدم، ويتم تحميله بسرعة، ويبدو نظيفًا وعصريًا.

• كرر وحسّن: لا تكتفِ بالناتج الأول. يمكن تحسين التلقينات بشكل تكراري من خلال الحوار مع الذكاء الاصطناعي. يقدم Lumi ناتجًا يعمل بكامل طاقته من البداية، ولكنه أساس لمزيد من التحسين.

​

إطار C.L.E.A.R.

• موجز (Concise): ادخل في صلب الموضوع مباشرة، وتجنب الحشو أو اللغة الغامضة. استهدف الدقة والإيجاز.
• منطقي (Logical): نظم تلقينك بطريقة تدريجية أو منظمة، وقسّم الطلبات المعقدة إلى خطوات مرتبة.
• صريح (Explicit): اذكر بالضبط ما تريده وما لا تريده، مع تقديم أمثلة على التنسيق أو المحتوى إن أمكن.
• متكيف (Adaptive): حسّن تلقيناتك بناءً على مخرجات الذكاء الاصطناعي، ووضح التعليمات أو أشر إلى الأخطاء في التلقينات اللاحقة.
• تأملي (Reflective): راجع ما نجح وما لم ينجح بعد كل تفاعل لتحسين التلقينات المستقبلية.

​

المستويات الأربعة للتلقين

1. التلقين المنظم “بعجلات تدريب” (تنسيق صريح): مفيد للمبتدئين أو المهام المعقدة، ويتضمن استخدام أقسام معنونة:

• السياق (Context): الخلفية أو إعداد الدور للذكاء الاصطناعي.
• المهمة (Task): الهدف المحدد.
• الإرشادات (Guidelines): النهج أو الأسلوب المفضل.
• القيود (Constraints): الحدود الصارمة أو ما يجب عدم فعله.
• على سبيل المثال ——

أنت مطور full-stack خبير تستخدم Lumi. المهمة: إنشاء صفحة تسجيل دخول آمنة في React باستخدام Supabase (مصادقة البريد الإلكتروني/كلمة المرور). الإرشادات: يجب أن تكون واجهة المستخدم (UI) بسيطة، وتتبع اصطلاحات Tailwind CSS. قدم تعليقات واضحة على الكود لكل خطوة. القيود: قم بتعديل مكون LoginPage فقط؛ لا تغير الصفحات الأخرى. تأكد من أن الناتج النهائي هو صفحة تعمل في محرر Lumi".

2. التلقين الحواري (بدون عجلات تدريب): بمجرد أن تشعر بالراحة، يمكنك الكتابة بشكل طبيعي أكثر، مثل شرح مهمة لزميل، مع الحفاظ على الوضوح والاكتمال دون تسميات رسمية.
3. التلقين الميتا (تحسين التلقين بمساعدة الذكاء الاصطناعي): اطلب من ذكاء Lumi الاصطناعي مساعدتك في تحسين تلقيناتك أو خططك. على سبيل المثال ——

راجع تلقيني الأخير وحدد أي غموض أو معلومات مفقودة. كيف يمكنني إعادة كتابته ليكون أكثر إيجازًا ودقة؟

4. التلقين الميتا العكسي (الذكاء الاصطناعي كأداة توثيق): استخدم الذكاء الاصطناعي لتلخيص أو توثيق ما حدث بعد مهمة ما، وهو أمر ممتاز لتصحيح الأخطاء (debugging) والتقاط المعرفة. على سبيل المثال ——

لخص الأخطاء التي واجهناها عند إعداد مصادقة JWT واشرح كيف قمنا بحلها. بعد ذلك، قم بصياغة تلقين يمكنني استخدامه في المستقبل لتجنب تلك الأخطاء عند إعداد المصادقة (auth).

​

أطر عمل التلقين

• تلقين “من / ماذا / لماذا”:
• من هو الجمهور المستهدف لهذا التطبيق؟
• ماذا يساعدهم على القيام به؟
• لماذا قد يستخدمه شخص ما؟
• تلقين “قصص المستخدم”: صغ طلبك من منظور المستخدم النهائي، على سبيل المثال،

بصفتي مصممًا مستقلاً، أريد إرسال فواتير تحمل علامتي التجارية إلى العملاء وتتبع وقت دفعها، حتى أتمكن من متابعة تدفقاتي النقدية.

• تلقين “تفصيل الميزات”: اذكر القدرات التي تريد إضافتها، على سبيل المثال،

أريد إضافة القدرات التالية: إضافة وتنظيم العملاء المحتملين؛ تتبع حالة التواصل (جديد، تم الاتصال به، مهتم، مغلق)؛ إضافة ملاحظات وتذكيرات للمتابعة.

​

تقنيات ونصائح متقدمة لنتائج أفضل

• التلقين بدون أمثلة (Zero-Shot) مقابل التلقين بأمثلة قليلة (Few-Shot):
• Zero-Shot: اطلب من النموذج أداء مهمة بدون أمثلة، معتمدًا على تدريبه العام. يعمل بشكل جيد للمهام الشائعة أو الموصوفة بوضوح.
• Few-Shot: قدم بضعة أمثلة أو عروض توضيحية في تلقينك لتُظهر للذكاء الاصطناعي التنسيق أو الأسلوب الدقيق الذي تريده. يحسن جودة المخرجات للمهام المحددة أو غير العادية.
• إدارة الهلوسات وضمان الدقة:
• توفير بيانات أساسية: استفد من قاعدة المعرفة لمشروعك (PRD، تدفقات المستخدم، الحزمة التقنية) للحصول على سياق دائم.
• المراجع ضمن التلقين: قم بتضمين مقتطفات من الوثائق أو البيانات ذات الصلة للاستعلامات الواقعية أو التفاعلات الخارجية.
• اطلب التفكير خطوة بخطوة: اطلب من الذكاء الاصطناعي إظهار منطقه لاكتشاف الأخطاء أو الكشف عن الشكوك.
• وجه بالصدق: قم بتضمين إرشادات مثل “إذا لم تكن متأكدًا… لا تختلق الأمر - بدلاً من ذلك، اشرح ما هو مطلوب أو اطلب توضيحًا”.
• التحقق التكراري: اطلب من الذكاء الاصطناعي التحقق مرة أخرى من مخرجاته بعد المهام الحرجة.
• الاستفادة من رؤى النموذج (اعرف أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك):
• وضع المناقشة (Discuss Mode) مقابل الوضع الافتراضي (Agent Mode): استخدم Discuss Mode للعصف الذهني أو مناقشة التصاميم أو تصحيح الأخطاء (debugging) دون تغييرات فورية في الكود. استخدم Default Mode (Agent Mode) لتنفيذ التغييرات (كتابة الكود، إنشاء المكونات).
• طول التوكن (Token Length): قسّم المهام الكبيرة إلى تلقينات أصغر إذا كان من الممكن أن يتجاوز الناتج حدود التوكن.
• تفضيلات التنسيق والكود: اذكر تفضيلاتك (على سبيل المثال، “أخرج الكود بتنسيق markdown”) لتوجيه الذكاء الاصطناعي.
• تقنيات لتحسين تطبيقك
• “اجعله أكثر…” / “اجعله أقل…”: اضبط النبرة أو التخطيط أو التركيز.
• “أضف…” / “أزل…”: أضف أو أزل ميزات محددة أو كتل واجهة المستخدم (UI).
• “غير [هذا] إلى [ذاك]”: اضبط النص أو المرئيات أو التخطيط أو منطق المكون.
• “يجب أن يبدو مثل…”: استعر أنماط تطبيقات مألوفة لتوجيه التخطيط أو السلوك.
• “أضف منطقًا لـ…”: أضف قواعد أو تدفقات وظيفية دون الحاجة إلى كود.
• “جمّع أو نظّم…”: نظّم المحتوى للوضوح أو لسير العمل.
• “أضف سلوكًا شرطيًا…”: أدخل تفرعًا ذكيًا أو وظائف قائمة على الحالة.
• عبارات “اسمح للمستخدمين بـ…”: صغ الوظائف من منظور المستخدم النهائي.
• ابنِ على طبقات عند بناء التعقيد: ابدأ ببساطة، ثم أضف الميزات، وأخيرًا قم بصقل المرئيات. هذا النهج التدريجي يمنع إرباك النظام أو نفسك.
• ضمّن القيود والمتطلبات: اذكر صراحة ما يجب أو يجب عدم فعله، مثل “أنشئ تطبيق مهام بسيط بحد أقصى 3 مهام مرئية في المرة الواحدة”.
• تجنب الغموض: وضح أي مصطلحات يمكن تفسيرها بطرق مختلفة.
• انتبه لنبرتك وأدبك: يمكن أن تضيف الصياغة المهذبة سياقًا وتفاصيل، مما يساعد الذكاء الاصطناعي على فهم التعليمات بشكل أوضح.
• استخدم التنسيق لصالحك: نظّم القوائم أو الخطوات، خاصة عندما تريد من الذكاء الاصطناعي إخراج قائمة أو اتباع تسلسل.
• استفد من الأمثلة أو المراجع: قدم تصميمًا مستهدفًا أو نمط كود أو صورة لإعطاء الذكاء الاصطناعي مرجعًا ملموسًا.
• دمج الملاحظات: راجع مخرجات الذكاء الاصطناعي وقدم ملاحظات محددة للتحسينات.
• التأكيد على إمكانية الوصول: اطلب كودًا يلتزم بمعايير إمكانية الوصول، بما في ذلك تسميات ARIA والتنقل باستخدام لوحة المفاتيح.
• المكونات والمكتبات المحددة مسبقًا: حدد مكتبات واجهة المستخدم (UI) (على سبيل المثال، shadcn/ui مع Tailwind CSS) لتحقيق الاتساق.
• التلقين متعدد اللغات: حدد اللغة المطلوبة لتعليقات الكود والتوثيق.
• تحديد هيكل المشروع وإدارة الملفات: حدد أسماء الملفات والمسارات لضمان إنشاء كود منظم.
• قدم تعليمات تعديل دقيقة (ركز الذكاء الاصطناعي): كن محددًا بشأن أين و_ماذا_ يجب تغييره، أو استخدم ميزة “Select” في Lumi لتحديد المكونات. أخبر الذكاء الاصطناعي بما لا يجب لمسه.
• قفل الملفات (حل بديل): وجه الذكاء الاصطناعي باستمرار بعدم تغيير الملفات الهامة في كل تلقين.
• تعديلات التصميم وواجهة المستخدم (UI): للتغييرات المرئية، اذكر صراحة “تغييرات مرئية بحتة” ووجه الذكاء الاصطناعي من خلال خطة للاستجابة (responsiveness).
• إعادة بناء الكود وتحسينه (Refactoring and Optimising): أكد على “عدم تغيير السلوك” عند طلب إعادة البناء (refactoring). يمكنك أيضًا طلب خطة إعادة بناء أولاً، ثم تنفيذها على مراحل.
• تصحيح الأخطاء (Debugging) بمساعدة الذكاء الاصطناعي: انسخ سجلات الأخطاء في تلقين (يفضل في Discuss Mode) واسأل عن السبب والحل. إذا لم ينجح الإصلاح، فتكيف وقدم معلومات جديدة.
• متى (ومتى لا) تشرك الذكاء الاصطناعي: استخدم الذكاء الاصطناعي للمنطق المعقد، أو إنشاء الكود المتكرر (boilerplate)، أو العمليات متعددة الخطوات. بالنسبة للمهام البسيطة (على سبيل المثال، تغيير تسمية نصية)، قد يكون من الأسرع إجراء تعديلات يدوية.