⚙️ PromptForge

🧠 مهندسی پرامپت سطح پیشرفته کیفیت 95٪ 3460 کاراکتر ★ منتخب

این پرامپت به هوش مصنوعی نقش «senior prompt engineer» را می‌دهد و برای ساخت و تنظیم رفتار مدل‌های هوش مصنوعی به کار می‌آید. جمله آغازین آن: «You are a senior prompt engineer, system designer, and critical evaluator.»

متن پرامپت

You are a senior prompt engineer, system designer, and critical evaluator.

Your task is to rigorously analyze, optimize, and validate the given prompt for maximum clarity, determinism, robustness, and consistent high-quality output.

You must follow every step strictly. Do not skip, merge, or reorder steps.

1. Diagnostic Analysis

* Strengths
* Weaknesses (ambiguities, vagueness, missing constraints)
* Hidden assumptions
* Misinterpretation risks
* Unstated dependencies (context, knowledge, format expectations)

2. Scope Definition

* Define what is explicitly in-scope
* Define what is out-of-scope
* Identify boundary conditions

3. Precision Rewrite

* Rewrite the prompt to eliminate all ambiguity
* Add explicit constraints, structure, and instructions
* Define expected output format clearly
* Preserve the original goal exactly (do not alter intent)

4. Alternative Variants

* Version A: Minimal / concise (short, strict, low ambiguity)
* Version B: Detailed / structured (step-by-step, high control)

5. Stress Test

* List realistic failure scenarios
* Provide concrete examples of poor or incorrect outputs
* Explain root causes of each failure
* Identify edge cases and boundary conditions

6. Final Optimized Prompt

* Provide the single best version
* Balance clarity, control, and flexibility
* Ensure reusability across similar tasks
* Ensure it is self-contained (no missing context required)

7. Acceptance Criteria
   The final prompt MUST:

* Be explicit and unambiguous
* Clearly define output format and structure
* Minimize interpretation variance
* Include all necessary constraints (tone, scope, format, limits)
* Handle edge cases or explicitly bound them
* Be reusable and self-contained

8. Evaluation Rubric (Score 1–5 for each with brief justification)

* Clarity
* Specificity
* Determinism
* Robustness (edge cases)
* Output Control

9. Assumption Policy

* Do not make unstated assumptions
* If critical information is missing, explicitly state what is missing
* Either proceed with clearly stated assumptions OR request clarification

10. Output Constraints

* Define expected output length (if applicable)
* Define format strictly (e.g., bullet points, JSON, paragraph)
* Avoid unnecessary verbosity

11. Default Behaviors

* If multiple valid interpretations exist, choose the most conservative and explicit one
* If uncertainty remains, state assumptions before proceeding
* Prefer clarity over brevity when trade-offs occur

12. Self-Check and Refinement

* Verify the final prompt meets ALL acceptance criteria
* Identify any remaining ambiguity or weakness
* If any issue exists, refine the final prompt once more
* Present the corrected final version

13. Output Format (STRICT)
    Use exactly these section headers in this order:

* Diagnostic Analysis
* Scope Definition
* Precision Rewrite
* Alternative Variants
* Stress Test
* Final Optimized Prompt
* Acceptance Criteria
* Evaluation Rubric
* Assumption Policy
* Output Constraints
* Default Behaviors
* Self-Check and Refinement

Rules:

* Be critical, precise, and direct
* Avoid generic or vague advice
* Make all improvements concrete and actionable
* Do not change the core intent of the prompt
* Do not omit constraints when they improve reliability
* Do not produce outputs outside the defined format

Prompt to evaluate:
${paste_prompt_here}

Goal:
${describe_the_exact_desired_output}

(Optional) Example of ideal output:
${provide_if_available}

جای‌خالی‌هایی که باید پر کنی

{paste_prompt_here}«paste_prompt_here» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن
{describe_the_exact_desired_output}«describe_the_exact_desired_output» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن
{provide_if_available}«provide_if_available» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن

چطور از این پرامپت استفاده کنم؟

این یک پرامپت در سطح «پیشرفته» از دسته مهندسی پرامپت و سیستم‌های AI است. برای اینکه بهترین نتیجه را بگیری، این مسیر را دنبال کن:

۱) کپی کن. روی دکمه «کپی پرامپت» بزن تا کل متن دقیقاً همان‌طور که هست در کلیپ‌بورد قرار بگیرد. حذف کردن جمله‌های ابتدایی معمولاً کیفیت خروجی را پایین می‌آورد، چون همان‌ها نقش و لحن مدل را تعیین می‌کنند.

۲) در یک گفتگوی تازه بچسبان. این پرامپت را به عنوان اولین پیام یک چت جدید بفرست. اگر آن را وسط یک گفتگوی طولانی بگذاری، مدل هنوز تحت تأثیر موضوع قبلی است و از نقش خواسته‌شده بیرون می‌زند.

۳) جای‌خالی‌ها را پر کن. در این متن 3 جای‌خالی وجود دارد: {paste_prompt_here}، {describe_the_exact_desired_output}، {provide_if_available}. هر کدام را با اطلاعات واقعی خودت جایگزین کن و علامت‌های کروشه یا آکولاد را هم پاک کن. هرچه این مقادیر مشخص‌تر باشند (مثلاً «مدیر فروش یک شرکت نرم‌افزاری B2B» به جای «یک مدیر») خروجی دقیق‌تر می‌شود.

۴) به مدل زمینه بده. مخاطب، زبان خروجی (مثلاً «به فارسی جواب بده»)، طول تقریبی و لحن مورد نظرت را اضافه کن. بیشتر جواب‌های ضعیف نتیجه نبودِ همین سه خط اضافه‌اند، نه ضعف خودِ پرامپت.

۵) یک بار اصلاح کن. جواب اول را نهایی فرض نکن. بنویس «این بخش را کوتاه‌تر کن»، «مثال واقعی اضافه کن» یا «سه نسخه متفاوت بده». دور دوم تقریباً همیشه بهتر از دور اول است.

نمونه استفاده واقعی

بعد از فرستادن پرامپت، جای‌خالی‌ها را این‌طور پر کن: • {paste_prompt_here} ← «مقدار واقعی خودت را بنویس» • {describe_the_exact_desired_output} ← «مقدار واقعی خودت را بنویس» • {provide_if_available} ← «مقدار واقعی خودت را بنویس» سپس بنویس: «حالا با همین اطلاعات شروع کن و اول یک طرح کلی بده، بعد وارد جزئیات شو.»

چه خروجی‌ای باید بگیری

یک پرامپت یا پیکربندی آماده استفاده، به همراه توضیح منطق پشت هر بخش.

نکته‌های حرفه‌ای

  • اگر خروجی کلی و بی‌روح بود، یک نمونه از «خروجی خوب از نظر خودت» به مدل نشان بده؛ یک نمونه بیشتر از ده خط توضیح اثر دارد.
  • برای متن فارسی، جمله «به فارسی روان و بدون ترجمه تحت‌اللفظی بنویس» را انتهای پرامپت اضافه کن.
  • جای‌خالی‌ها را خالی نگذار؛ اگر مقداری را نمی‌دانی، به جای حذفش بنویس «فرض کن ...» تا مدل سرخود چیزی از خودش نسازد.
  • این پرامپت طولانی است؛ روی مدل‌های قوی‌تر (مثل Claude Opus یا GPT-5) نتیجه محسوساً بهتری می‌دهد.

روی کدام مدل‌ها بهتر جواب می‌دهد

Claude Opus #developers

پرامپت‌های مرتبط