البنية أهم من الطول
الخطأ الأكثر شيوعًا في كتابة موجه النظام هو محاولة تغطية كل سيناريو ممكن داخل جدار من النصوص. تستجيب النماذج على نحو أفضل للموجهات المنظَّمة التي تفصل بوضوح بين أنواع التعليمات المختلفة: تعريف الدور، وخطوات العملية، وصيغة المخرجات، والقيود، والأمثلة.
قد يحتوي الموجه المنظَّم على قسم للدور ("أنت مراجع شيفرة متخصص في Python")، وقسم للعملية ("لكل ملف، تحقّق من: الاستيرادات غير المستخدَمة، وتلميحات الأنواع المفقودة، والمشكلات الأمنية، ومخاوف الأداء")، وقسم للمخرجات ("اعرض النتائج بوصفها قائمة مرقَّمة مع تصنيفات الخطورة")، وقسم للقيود ("لا تقترح تغييرات أسلوبية إلا إذا أثّرت في قابلية القراءة").
تساعد هذه البنية النموذج على فهم ما هو مهم وما يجب التركيز عليه في كل مرحلة من مراحل المعالجة. كما تجعل الموجه أسهل للمراجعة والتعديل والصيانة من قِبَل البشر.
كن دقيقًا فيما تريد
التعليمات الغامضة تُنتج نتائج غامضة. عبارة "حلِّل الشيفرة" قد تعني أي شيء. أما عبارة "تحقّق من كل دالة بحثًا عن معالجة الأخطاء المفقودة، وحدِّد أي استعلامات قواعد بيانات لا تستخدم مدخلات معاملاتية، وأشِر إلى أي بيانات اعتماد مكتوبة بصيغة ثابتة" فتُخبر النموذج بدقة عمّا يبحث عنه.
عند كتابة مهارات الذكاء الاصطناعي، تُعدّ الدقة أداتك الأساسية لضبط الجودة. كل غموض في الموجه هو موضع سيتّخذ فيه النموذج قرارًا تقديريًا، وقد لا تتطابق هذه القرارات مع توقعاتك. وكلما زادت دقتك قلَّت حاجة النموذج إلى التخمين.
ضمِّن أمثلة
الأمثلة هي الطريقة الأكثر فاعلية للتعبير عمّا تريد. فبدلًا من وصف صيغة المخرجات المرغوبة وصفًا تجريديًا، أَرِ النموذج كيف يبدو الناتج الجيد. وبدلًا من شرح الحالات الحدّية بالنص، قدِّم أمثلة على كيفية التعامل معها.
يمكن أن يُغني مثالان أو ثلاثة مختارة بعناية عن فقرات من التعليمات. فالنموذج يتعلّم من الأنماط بفعالية أكبر من تعلُّمه من القواعد. ومثال يوضّح الردّ الصحيح على مدخل صعب يعلِّم النموذج التعامل مع مدخلات مماثلة دون قواعد صريحة لكل حالة.
حدِّد الحدود
أخبر النموذج بما لا ينبغي له فعله. فبدون حدود، سيحاول النموذج أن يكون مفيدًا بطرق قد لا ترغب فيها. قد تبدأ مهارة مراجعة الشيفرة باقتراح أفكار لإعادة الهيكلة بينما لم تكن تريد سوى تحديد العلل. وقد تقدّم مهارة تحليل البيانات توصيات بينما لم تكن تريد سوى إحصاءات وصفية.
تعليمات "لا تفعل" فعّالة بشكل مدهش في تقييد السلوك. فعبارات مثل "لا تقترح تغييرات على معمارية الشيفرة"، و"لا تُدرج معلومات لا تدعمها البيانات بصورة مباشرة"، و"لا تعتذر ولا تستخدم عبارات حشو" تُحكم المخرجات لتطابق احتياجاتك.
اختبر وكرِّر
لا يعمل أي موجه نظام على نحو مثالي من المحاولة الأولى. اختبار مهارتك بمدخلات متنوعة يكشف مواطن قصور الموجه. فربما يتعامل النموذج جيدًا مع الحالات البسيطة لكنه يتعثّر في الحالات الحدّية. وربما تكون صيغة المخرجات صحيحة للمدخلات القصيرة لكنها تنهار مع المدخلات الطويلة.
كل فشل في الاختبار هو معلومة عن الموضع الذي يحتاج فيه الموجه إلى تحسين. أَضِف معالجة للحالة الحدّية، أو أَحكِم تحديد صيغة المخرجات، أو قدِّم مثالًا إضافيًا يغطي حالة الفشل. وبعد عدة جولات من الاختبار والصقل، يتقارب الموجه نحو سلوك موثوق.
الاحتفاظ بسجل إصدارات لموجهاتك يتيح لك تتبّع التغييرات التي حسّنت النتائج وتلك التي لم تحسّنها. ويمنع ذلك المزلق الشائع المتمثّل في التكرار الدائري، حيث تُعيد التغييرات التي تُصلح مشكلة إدخالَ مشكلة أخرى.
قراءات ذات صلة
- بناء أول مهارة ذكاء اصطناعي لك مع Claude
- اختبار مهارات الذكاء الاصطناعي: مناهج تعمل فعلًا
- إدارة الإصدارات لمهارات الذكاء الاصطناعي وموجهاته
استكشف مهارات الذكاء الاصطناعي على Skillful.sh. ابحث في أكثر من 137,000 أداة ذكاء اصطناعي.