---

🎯 نکات طلایی برای پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering)

🟩 ۱. از توصیف واضح و شفاف استفاده کنید:
هر چقدر واضح‌تر و دقیق‌تر بنویسید، مدل نتیجه بهتری خواهد داد.

🟩 ۲. مثال بزنید (few-shot learning):
اگر نتیجه خاصی مدنظر دارید، چند مثال خوب بزنید. مدل‌ها از این الگو تقلید می‌کنند.

🟩 ۳. نقش یا سبک را مشخص کنید:
می‌خواهید مدل به‌عنوان «کارشناس»، «ویراستار» یا «برنامه‌نویس» رفتار کند؟ نقش را مشخص کنید!

🟩 ۴. نتیجه یا فرمت خروجی را بگویید:
برای مثال: «جواب را به صورت لیست بده» یا «به سبک علمی بنویس».

🟩 ۵. از «سوالات ادامه‌دار» استفاده کنید:
پرامپت را طوری بسازید که مدل بتواند سوال را کامل درک کند و جزئیات اضافه کند.

🟩 ۶. تکرار و بازنویسی (Refinement):
مدل را با تکرار و بهبود پرامپت، دقیق‌تر و هدفمندتر هدایت کنید.

🟩 ۷. درخواست جزئیات بیشتر یا منابع:
مثلاً: «لطفاً لینک مقاله یا داده مرجع را هم ذکر کن».

🟩 ۸. از «فرمان‌های منع» استفاده کنید:
اگر چیزی نمی‌خواهید، بنویسید! مثل: «بدون مقدمه یا تکرار توضیحات اولیه».

🟩 ۹. از bullet pointها برای ساختاردهی استفاده کنید:
این کار باعث می‌شود مدل به‌طور مرتب و منظم پاسخ دهد.

🟩 ۱۰. مراقب سوگیری‌ها و محدودیت‌های مدل باشید:
مدل ممکن است اطلاعات اشتباه یا ناقص بدهد. نتایج را همیشه بررسی کنید.

💡 جمع‌بندی:
پرامپت‌نویسی یک هنر است! هرچه بیشتر تمرین کنید، به نتایج دقیق‌تر و خلاقانه‌تر خواهید رسید.

#PromptEngineering #هوش_مصنوعی #مدل_های_زبان #پرامپت

🌎 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🧑‍💻 نکات مهم پرامپت‌نویسی در برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی

برای دریافت جواب بهتر از ابزارهای هوش مصنوعی (مثل ChatGPT, Copilot و …) هنگام برنامه‌نویسی، این نکات مهم را رعایت کنید:

1️⃣ دقیق و مشخص بنویسید:

خواسته‌ی خود را با جزئیات بیان کنید (چه زبان، چه نوع برنامه، چه سطح جزئیات، ورودی و خروجی مدنظر و …).

2️⃣ مثال بزنید:

با دادن نمونه کد یا ورودی/خروجی مدنظر، هوش مصنوعی بهتر متوجه منظور شما می‌شود.

3️⃣ اطلاعات لازم را ارائه دهید:

لایبرری‌های مورد استفاده، ورژن زبان برنامه‌نویسی، محدودیت‌ها و یا تنظیمات پروژه را بیان کنید.

4️⃣ خروجی مورد انتظار را شفاف کنید:

فرمت، سبک نوشتاری، سطح توضیح کد یا حتی داشتن تست نمونه را ذکر کنید.

5️⃣ از منابع رسمی راهنما بگیرید:

راهنمای پرامپت‌نویسی سایت OpenAI و Prompting Guide بهترین نقطه شروع هستند.

6️⃣ پرامپت‌نویسی را ساده و کوتاه توضیح دهید:

اگر مفهوم پرامپت‌نویسی را معرفی می‌کنید فقط در چند جمله ساده و بدون افراط در توضیحات بیان نمایید.

#پرامپت #برنامه‌نویسی #هوش_مصنوعی #ChatGPT #PromptEngineering #AI_Coding #کدنویسی


@rss_ai_ir

🎓 دوره تخصصی «مهندسی پرامپت با Claude»


👨🏻‍💻 اگر می‌خوای بدونی چطور بهترین پاسخ‌ها رو از مدل هوش مصنوعی Claude بگیری، این دوره دقیقاً همون چیزیه که لازم داری!

در این دوره: ✅ مهارت مهندسی پرامپت رو گام‌به‌گام یاد می‌گیری
✅ با ۹ فصل آموزشی پر از تمرین و مثال واقعی روبه‌رو می‌شی
✅ می‌تونی پرامپت‌های خودت رو تست کنی، اصلاحشون کنی و حرفه‌ای‌تر پیش بری

📘 در پایان دوره هم یک ضمیمه‌ی کامل از تکنیک‌های پیشرفته داریم
📎 جواب همه تمرین‌ها هم کنارش هست که مطمئن بشی مسیرت درسته


---

📂 منابع همراه دوره:
┌ 🖥 Prompt Engineering Int Tutorial
└ 🐱 GitHub Repositories برای تمرین‌های بیشتر


---

🌐 #PromptEngineering #Claude #یادگیری_ماشین #AI
💡 تبدیل شوید به یک مهندس حرفه‌ای هوش مصنوعی
📲 @rss_ai_ir

📌 نقشه راه برای تبدیل شدن به پرامپت انجینیر در سال ۲۰۲۵ 🧑🏻‍💻✨

برای متخصص شدن در حوزه Prompt Engineering باید مسیر زیر را طی کنید:

1️⃣ یادگیری مبانی اولیه پرامپت‌نویسی
2️⃣ آشنایی با مدل‌های زبانی (LLMs) و نحوه تنظیم آن‌ها
3️⃣ تمرین نوشتن پرامپت‌های کارآمد و بهینه
4️⃣ ساخت الگوهای پرامپت و درک معماری آن‌ها
5️⃣ تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته در پرامپت‌نویسی
6️⃣ تجربه کار با مدل‌های چندوجهی (متنی–تصویری–صوتی)
7️⃣ تمرین مداوم برای تبدیل شدن به یک پرامپت‌نویس حرفه‌ای

🌐 آینده مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی نیازمند مهارت در پرامپت‌نویسی است. کسی که این مهارت را دارد، نقش کلیدی در جهت‌دهی به مدل‌های هوش مصنوعی ایفا می‌کند.

#هوش_مصنوعی #PromptEngineering #AI #LLM #DeepLearning
@rss_ai_ir

🚀 اولین شبکه اجتماعی برای اکسپریمنت با هوش مصنوعی راه افتاد!

🔹 چیزی که در ابتدا فقط تبادل ساده پرامپت‌ها بود، حالا در عرض چند ماه تبدیل شده به یک جامعه فعال و پرانرژی.
🔹 اینجا می‌تونی راحت پرامپت، گاید و حتی دوره‌های آموزشی رو پیدا کنی.
🔹 جستجوی سریع، فیلتر بر اساس موضوع، مدل و تسک — و بهترین‌ها هم با رأی کاربران خودشون میان بالا.

😋 چرا از صفر شروع کنی وقتی احتمالاً یکی قبلاً پرامپت درست رو پیدا کرده؟

📌 این دقیقاً همون جاییه که باید باشی 👇
🌐 altsociety.ai

@rss_ai_ir

#AI #PromptEngineering #Community #AItools #MachineLearning

🔥 WFGY 2.0 —
موتور استدلال معنایی برای LLMها (MIT)

هدف این پروژه‌ی متن‌باز کاهش هذیان‌ها (hallucinations) و خطاهای منطقی در سیستم‌های مبتنی بر RAG / LLM است؛ مخصوصاً در شرایطی مثل:

✳️متن‌های OCR با خطای زیاد،
✳️شرایط Semantic drift (وقتی پاسخ از سؤال منحرف می‌شود)،
✳️شرایط Ghost matches (جایی که یک بخش ظاهراً مرتبط به نظر می‌آید، ولی درواقع بی‌ربط است).


🚧 در اغلب روش‌ها خطاها فقط بعد از تولید پاسخ نهایی شناسایی می‌شوند.
اما در WFGY، منطق کاملاً برعکس است:
اگر مدل ببیند که استدلال‌ها «کج» شده‌اند یا از مسیر اصلی خارج شده، فرآیند را متوقف می‌کند یا مسیر دیگری انتخاب می‌کند و تنها زمانی پاسخ می‌دهد که وضعیت پایدار باشد.

🛡 نویسندگان این روش را یک «فایروال معنایی» (semantic firewall) می‌نامند.


---

📌 امکانات کلیدی:

♻️شامل نقشه‌ای از ۱۶ خطای رایج LLM: از جست‌وجوی اشتباه داده‌ها و افت منطق گرفته تا «فراموشی» یا اختلاط نقش عامل‌ها.
♻️برای هر خطا، یک راه‌حل متنی ساده پیشنهاد شده است.
♻️بدون نیاز به SDK — کافی است دستورالعمل‌ها را مستقیم در پرامپت وارد کنید.


🟢 شاخص‌های اصلی برای ارزیابی کیفیت استدلال:

✅شاخصΔS (drift): آیا معنی از یک مرحله به مرحله بعد خیلی دور شده یا نه.
✅شاخصλ (convergence): آیا منطق به سمت پاسخ نهایی همگرا می‌شود یا در حلقه می‌چرخد.
✅شاخص Coverage: آیا داده‌ها و شواهد کافی در نظر گرفته شده‌اند یا خیر.


📊 نتایج تست: پایداری خروجی تا ۹۰–۹۵٪ افزایش یافته (در مقایسه با ۷۰–۸۵٪ در روش‌های سنتی).

📂 گیت‌هاب:
github.com/onestardao/WFGY
---
@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #LLM #OpenSource #Reasoning #PromptEngineering #Hallucinations

🧠 Hallucination Risk Toolkit
برای LLMها

✅ابزاری سبک برای برآورد ریسک هَلوسینیشن بدون نیاز به آموزش مجدد مدل. طبق «قانون دِکمپرِشن» پرسش را بازنویسی می‌کند و بر اساس سطح خدمتِ هدف (SLO) تصمیم می‌گیرد پاسخ بدهد یا مؤدبانه امتناع کند.

ویژگی‌ها:

✳️مدل‌سازی ریاضیِ شفاف برای ریسک هَلوسینیشن

✳️دو حالت: با کانتکست (RAG/زمینه) و بدون کانتکست

✳️فقط با OpenAI Chat Completions API کار می‌کند

✳️پیاده‌سازی ساده برای قرار دادن جلوی هر LLM بعنوان «دروازه‌بان اعتماد»


گیت‌هاب:
https://github.com/leochlon/hallbayes

@rss_ai_ir

#LLM #AI_Safety #RAG #PromptEngineering #RiskAssessment #OpenAI #python