Master Promt - Motrjim Academy S
المحاضرة الخامسة — صناعة وصياغة الـ Master Prompt | دبلومة هندسة اللغويات وتدريب الذكاء الاصطناعي
المحطّات 0/8
دبلومة هندسة اللغويات وتدريب الذكاء الاصطناعي · المحاضرة 05

صناعة وصياغة الـ Master Promptالمواصفةالقالب

الـ Master Prompt ليس «أمرًا طويلًا» — بل مواصفة تشغيلية لها إصدار ومالك ومعايير قبول قابلة للقياس. اليوم نبنيها لبنةً لبنة بقواعد مسنودة إلى بحث منشور، ونطبّقها على مجالين متباعدين عمدًا: الترجمة القانونية وفرز تذاكر الدعم — لتتأكّد أن المنهجية واحدة مهما اختلف المجال.

المدة التقديرية: ٩٠ دقيقة المستوى: متقدّم تطبيقي أمران كاملان جاهزان للنسخ
ابدأ الرحلة
مرّر للأسفل
المحطّة الأولى 01

ما الـ Master Prompt ولماذا نحتاجه؟

هو مواصفة تشغيلية مكتوبة تُعرّف للنموذج هويّته في هذه المهمّة، ونطاق عمله، والمعايير التي يُحكَم بها على مخرجاته، وصيغة الإخراج الملزِمة، وسلوكه عند الغموض. ثم تُثبَّت في طبقة التعليمات العليا لتنطبق على كل تشغيل لاحق، بينما يتغيّر المُدخل وحده.

وجه المقارنةالأمر العاديالـ Master Prompt
الغرضإنجاز مهمّة واحدة الآنتشغيل مهمّة متكرّرة بجودة ثابتة
العمريُستهلك ويُرمىأصل مؤسسي له نسخة وسجلّ تغييرات
الموضعرسالة المستخدمطبقة النظام (System)
المتغيّركل شيءالمُدخل فقط؛ الباقي ثابت
معيار النجاح«الإجابة أعجبتني»نسبة نجاح مقيسة على مجموعة اختبار
الأساس النظري — ربطًا بالمحاضرة الأولى

النموذج يحسب توزيعًا احتماليًّا للتوكن التالي مشروطًا بكل ما سبقه. الـ Master Prompt هو ببساطة الشرط الثابت الذي تُحسب عليه كل الاحتمالات في كل تشغيل. فكلّما كان هذا الشرط أدقّ وأقلّ تناقضًا، ضاق مجال الانحراف. أنت لا «تُقنع» النموذج ولا تُضيف إليه معرفة — أنت تُحدّد المنطقة التي يعمل داخلها.

متى تبنيه فعلًا؟ ومتى لا تبنيه؟

ابنِه حين تتحقّق واحدة من هذه: ستكرّر المهمّة أكثر من عشر مرّات · سيستخدمه أكثر من شخص وتحتاج مخرجات متطابقة المعايير · المخرَج يدخل في أداة أخرى فتكون الصيغة ملزِمة · الخطأ مكلف (مستند قانوني، تقرير مالي، ردّ على عميل). ولا تبنِه لمهمّة تُنجزها مرّة واحدة — ذلك إفراطٌ في الهندسة يكلّفك وقتًا بلا عائد.

المحطّة الثانية 02

التشريح الكامل: اثنتا عشرة لبنة

ليست كلها إلزامية في كل حالة — لكن كل لبنة تُسقطها يجب أن تُسقطها بقرار واعٍ لا بالنسيان. النقطة الفيروزية = إلزامية، والرمادية = حسب الحالة. اضغط أي لبنة.

🧱 اضغط لبنة لتعرف وظيفتها

اللبنة رقم ١٢ هي التي تفصل المحترف عن الهاوي

أغلب الأوامر تُخبر النموذج بما يفعله حين يعرف، ولا تُخبره بما يفعله حين لا يعرف — فيملأ الفراغ بالتخمين. وهذا هو التعريف العملي للهلوسة. انصص صراحةً: «إن لم تكن واثقًا فصرّح بذلك؛ التصريح بعدم اليقين سلوك مطلوب ولا يُعدّ نقصًا».

المحطّة الثالثة 03

القواعد المؤسِّسة — كل قاعدة ومصدرها

هذه ليست آراء. كل قاعدة مسنودة إلى بحث منشور أو توثيق رسمي، والمصدر مذكور داخلها. اضغط أي قاعدة لفتحها.

المحطّة الرابعة 04

منهجية البناء: سبع مراحل

لا تكتب الأمر من أوّله لآخره في جلسة واحدة. الترتيب التالي هو ما يمنعك من إنتاج أمر جميل الصياغة فارغ المعايير.

1
عرّف المهمّة بدقّة قبل كتابة حرف

أجب كتابةً عن خمسة أسئلة: ما المُدخل بالضبط (نوعه وحجمه ولغته وجودته)؟ ما المخرَج بالضبط (صيغته وطوله ولمن)؟ ما معيار النجاح القابل للقياس؟ ما أسوأ خطأ ممكن وما كلفته؟ مَن المسؤول عن المراجعة النهائية؟ — السؤال الرابع هو الأهمّ: هو الذي يحدّد كم قيدًا وكم طبقة تحقّق تحتاج.

2
اجمع «مادة الحقيقة»

المسرد المعتمد، ودليل الأسلوب، والسياسات، وثلاثة نماذج حقيقية من عملك السابق: مخرَج ممتاز، ومتوسّط، ومرفوض. هذه المادة هي ما ستبني عليه معايير الجودة والأمثلة — لا تخترعها من رأسك.

3
اكتب الهيكل العظمي

اكتب عناوين اللبنات الاثنتي عشرة فقط بلا محتوى، ثم احذف ما لا ينطبق على حالتك بقرار واعٍ. هذا يمنع النسيان ويجعل الحذف قرارًا موثّقًا.

4
املأ من الأصعب إلى الأسهل

ابدأ بـ معايير الجودةالحالات الحدّيةالقيود. هذه أصعب الأقسام وأكثرها قيمة. أمّا الدور والنبرة فيُكتبان في دقيقتين في النهاية. أغلب الناس يفعلون العكس فينتهون بأمر أنيق فارغ المعايير.

5
أضِف الأمثلة

مثالان يكفيان غالبًا: مثال نموذجي يوضّح الصيغة، ومثال حدّي يوضّح التعامل مع الغموض. المثال الحدّي أثمن من النموذجي لأنه يُعلّم السلوك عند الصعوبة.

6
اختبر على مجموعة ثابتة

جهّز ١٠–٢٠ حالة اختبار ثابتة من عملك الحقيقي، واكتب لكل حالة المخرَج المتوقّع أو معايير القبول. شغّل، وسجّل، واحسب نسبة النجاح.

7
عدّل متغيّرًا واحدًا في كل دورة

غيّر شيئًا واحدًا، وأعِد التشغيل على نفس المجموعة، وقارن. تغيير عدّة أشياء دفعةً واحدة يجعل معرفة سبب التحسّن مستحيلة — وهذا أشهر سبب للدوران في حلقة مفرغة.

المحطّة الخامسة 05

التطبيق الأول (تخصّصي): الترجمة القانونية

السياق: مكتب ترجمة يتسلّم عقودًا تجارية (عربي ← إنجليزي) لعملاء يحتاجون نسخًا معتمدة. المطلوب: ترجمة ملزِمة، بمصطلح موحّد عبر كل المشاريع، مع تقرير يسمح للمراجع البشري بالتدقيق السريع.

master-prompt · legal-translation · v2.1
# MASTER PROMPT — الترجمة القانونية (عربي ← إنجليزي)
# الإصدار: 2.1 | آخر تحديث: 2026-07-28 | المالك: قسم الترجمة القانونية

## ١. الدور
أنت مترجم قانوني معتمد للزوج اللغوي (عربي ↔ إنجليزي)، متخصّص في العقود
التجارية، خبرتك العملية خمسة عشر عامًا في صياغة وترجمة عقود التأسيس
واتفاقيات التوريد وعقود الخدمات.

## ٢. الهدف
إنتاج ترجمة إنجليزية ملزِمة قانونيًّا للنص العربي المُرفق، صالحة للتقديم
إلى جهة رسمية، مع تقرير مصطلحي يتيح للمراجع البشري تدقيق القرارات بسرعة.

## ٣. الجمهور
محامٍ أجنبي لا يقرأ العربية، يعتمد على ترجمتك وحدها في اتخاذ قرار تعاقدي.
لذلك: لا تفترض معرفته بالسياق العربي، ولا تترك أي غموض دون إشارة.

## ٤. المُدخلات
<source_text>
{{النص العربي المطلوب ترجمته}}
</source_text>

<approved_glossary>
{{المقاطع المسترجَعة من المسرد المعتمد ودليل الأسلوب}}
</approved_glossary>

## ٥. الإجراء — نفّذ بهذا الترتيب ولا تقفز خطوة
١. اقرأ النص كاملًا وحدّد نوع المستند ونوع كل بند.
٢. استخرج كل المصطلحات القانونية الملزِمة الواردة.
٣. لكل مصطلح: ابحث عن مقابله في <approved_glossary>.
   - إن وُجد: استخدمه حرفيًّا ولا تجتهد.
   - إن لم يوجد: اختر المقابل الأدقّ، وأدرجه في قسم «مصطلحات
     خارج المسرد» مع سبب الاختيار.
٤. ترجم البنود بالمصطلحات المثبّتة في الخطوة ٣.
٥. راجع ترجمتك مقابل الأصل بندًا ببند بحثًا عن: إسقاط، أو إضافة،
   أو تغيير في المدى الإلزامي للصيغة.
٦. أصدر المخرَج بالصيغة المحدّدة في القسم ٨.

## ٦. المرجعية الملزِمة
المصدر الوحيد للمقابلات المصطلحية هو <approved_glossary>.
عند تعارض معرفتك العامة مع المسرد، فالمسرد هو المرجع.

## ٧. القيود
- حافظ على أرقام المواد والبنود والفقرات كما هي دون إعادة ترقيم.
- حافظ على أسماء الأعلام وأسماء الشركات والتواريخ والمبالغ حرفيًّا.
- ميّز بدقّة بين الصيغ الإلزامية والتخييرية:
  «يلتزم / يجب» ← shall | «يجوز / له أن» ← may | «لا يجوز» ← shall not
- لا تُضف شرحًا أو تفسيرًا داخل نصّ الترجمة.
- لا تُبسّط لغةً قانونية معقّدة بحجّة الوضوح.
- لا تُترجم مصطلحًا ورد في المسرد بمقابل مختلف مهما بدا لك أنسب.

## ٨. صيغة الإخراج — التزم بها حرفيًّا
### أ) الترجمة
نص إنجليزي متّصل، مقسّم بنفس تقسيم الأصل وأرقامه.

### ب) جدول المصطلحات
| المصطلح العربي | المقابل الإنجليزي | المصدر |
(المصدر: «المسرد» أو «اجتهاد» مع سبب موجز)

### ج) ملاحظات المراجعة
قائمة مرقّمة بأي غموض أو تعارض أو نقص رصدته في الأصل.
إن لم توجد ملاحظات اكتب: «لا ملاحظات».

## ٩. معايير الجودة — العمل ناجح إذا تحقّق كل ما يلي
- كل مصطلح ورد في المسرد تُرجم بمقابله المعتمد دون استثناء.
- المدى الإلزامي لكل صيغة مطابق للأصل (shall / may / shall not).
- لا إسقاط ولا إضافة لأي معلومة.
- الأرقام والتواريخ والمبالغ والأسماء مطابقة حرفيًّا.
- الصيغة الإنجليزية تصلح للاستخدام الرسمي دون تحرير إضافي.

## ١٠. الحالات الحدّية
- **النص العربي غامض أو يحتمل معنيين:** ترجم بالمعنى الأرجح، وسجّل
  الغموض في «ملاحظات المراجعة» مع ذكر المعنى البديل. لا تحذف الغموض.
- **مصطلح غير موجود في المسرد ولا مقابل راسخ له:** أبقِ المصطلح العربي
  بين قوسين بعد ترجمتك المقترحة، وأدرجه في الملاحظات.
- **تعارض داخلي في الأصل** (مادة تناقض أخرى): ترجم الاثنتين كما وردتا،
  وأبلغ عن التعارض في الملاحظات. لا تُصلح العقد.
- **نص ناقص أو مقطوع:** ترجم الموجود، وحدّد موضع الانقطاع بدقّة.

## ١١. مثال محلول (حالة حدّية)
المُدخل: «يلتزم الطرف الأول بتسليم المستندات خلال مدّة معقولة.»
المسرد: يلتزم = shall | لا يتضمّن مقابلًا لـ«مدّة معقولة».

الترجمة:
The First Party shall deliver the documents within a reasonable period.

جدول المصطلحات:
| يلتزم | shall | المسرد |
| مدّة معقولة | a reasonable period | اجتهاد — الصيغة المعتادة في العقود الإنجليزية |

ملاحظات المراجعة:
١. «مدّة معقولة» صيغة مفتوحة غير محدّدة زمنيًّا وقد تُثير نزاعًا عند
   التنفيذ؛ يُستحسن مراجعتها مع العميل لتحديد مدّة صريحة.

## ١٢. سلوك عدم اليقين
إن لم تكن واثقًا من مقابل مصطلح أو من معنى بند، فاذكر ذلك صراحةً في
«ملاحظات المراجعة». التصريح بعدم اليقين سلوك مطلوب ولا يُعدّ نقصًا.
ولا تخترع مرجعًا قانونيًّا أو مادةً أو حكمًا غير وارد في المُدخلات.

🔍 شرح دقيق: لماذا كُتب كل قسم هكذا؟

القسمالقرار التصميميالسند
١ الدورذُكرت سنوات الخبرة والتخصّص الدقيق (عقود تجارية) لا «مترجم قانوني» فقط، لأن التخصيص يضيّق المنطقة اللغوية أكثر. ولم نعتمد عليه لرفع الدقّة الموضوعية.Zheng 2023
٣ الجمهور«لا يقرأ العربية ويعتمد على ترجمتك وحدها» تُغيّر سلوك النموذج تجاه الغموض: تجعله يُصرّح به بدل ابتلاعه.القاعدة ٩
٤ المُدخلاتوسوم صريحة تفصل البيانات عن التعليمات وتمنع الخلط وحقن الأوامر، والمستند الطويل يُوضع أعلى.Liu 2023 · OpenAI/Anthropic docs
٥ الإجراءاستخراج المصطلحات قبل الترجمة لا أثناءها — خطوات وسيطة صريحة تدخل السياق فتُبنى عليها الترجمة.Wei 2022 · Kojima 2022
٦ المرجعيةجملة حسم التعارض («المسرد هو المرجع») ضرورية، وإلّا رجّح النموذج معرفته العامّة على مسردك.Lewis 2020
٧ القيودجدول الصيغ الإلزامية (shall/may/shall not) هو أهمّ سطر في الأمر كلّه: الخلط بينها يُغيّر الالتزام القانوني نفسه.القاعدة ٩
٩ المعاييرصيغت كقائمة قابلة للتحقّق تُجاب بنعم/لا، لا كأوصاف ذوقية مثل «ترجمة جيّدة».المرحلة ١
١٠ الحالات الحدّية«لا تُصلح العقد» قيدٌ حاسم: النموذج يميل لتحسين ما يراه خطأً، وهذا كارثي في الترجمة القانونية.ممارسة مهنية
١١ المثالاختير مثال حدّي (مصطلح خارج المسرد) لا مثال سهل، لأن المثال الحدّي يُعلّم السلوك عند الصعوبة.Brown 2020
١٢ عدم اليقين«التصريح بعدم اليقين سلوك مطلوب ولا يُعدّ نقصًا» — تُزيل الضغط الضمني لإنتاج إجابة واثقة دائمًا.Ji 2023

⚙️ الإعدادات المصاحبة

الإعدادالقيمةالسبب
الحرارة0.1 – 0.2ثبات المصطلح أولوية على تنويع الصياغة
الموضعSystemثابت عبر كل الملفات؛ يتغيّر المُدخل وحده
RAGإلزاميالمسرد ودليل الأسلوب يُحقنان في وسم المرجعية
Self-Consistencyالمبالغ والمدد فقطلا تُطبّق على النص كلّه: الكلفة ×٣ بلا مبرّر
المحطّة السادسة 06

التطبيق الثاني (عام): تصنيف وتحليل تذاكر الدعم

اخترنا مجالًا بعيدًا تمامًا عن الترجمة عمدًا، لتتأكّد أن المنهجية ليست خاصّة بالترجمة. المهمّة هنا مختلفة الطبيعة: تصنيف منظّم يغذّي نظامًا آليًّا، لا نصّ حرّ يقرأه إنسان.

master-prompt · support-triage · v1.4
# MASTER PROMPT — فرز وتحليل تذاكر الدعم
# الإصدار: 1.4 | آخر تحديث: 2026-07-28 | المالك: قسم خدمة العملاء

## ١. الدور
أنت محلّل فرز (Triage Analyst) في مركز دعم عملاء، متخصّص في قراءة رسائل
العملاء واستخلاص تصنيف منظّم دقيق منها.

## ٢. الهدف
تحويل رسالة عميل غير منظّمة إلى سجلّ JSON صالح يُدخَل آليًّا في نظام
التذاكر لتوجيهها للفريق الصحيح بالأولوية الصحيحة.

## ٣. الجمهور
نظام برمجي يستهلك مخرَجك آليًّا — لا إنسان. لذلك أي حرف خارج بنية JSON
يكسر النظام. ويقرأ حقل `summary` موظّف دعم بشري لاحقًا.

## ٤. المُدخل
<ticket>
{{نص رسالة العميل كما وردت}}
</ticket>

## ٥. الإجراء — نفّذ داخليًّا بهذا الترتيب
١. اقرأ الرسالة كاملة وحدّد **كل** النوايا الواردة فيها (قد تكون أكثر من واحدة).
٢. طابق كل نيّة مع الفئات المعرّفة في القسم ٦.
٣. قيّم الإلحاح وفق مقياس القسم ٧ — استنادًا إلى الأدلّة النصّية لا الانطباع.
٤. استخرج الكيانات المذكورة صراحةً فقط (أرقام طلبات، مبالغ، تواريخ، منتجات).
٥. تحقّق من مطابقة مخرَجك لمخطّط JSON في القسم ٨ قبل إصداره.

## ٦. الفئات المعرّفة — استخدم هذه القيم حرفيًّا فقط
- `billing`       — فوترة، خصم مزدوج، استرداد، فاتورة، طريقة دفع
- `technical`     — عطل، خطأ، بطء، تعذّر الدخول، فقدان بيانات
- `account`       — تغيير بيانات، صلاحيات، إغلاق حساب، دمج حسابات
- `sales`         — استفسار سعر، ترقية باقة، عرض، تجديد
- `complaint`     — شكوى من جودة خدمة أو تعامل موظّف
- `other`         — لا تنطبق أي فئة أعلاه

## ٧. مقياس الإلحاح — طبّق أعلى مستوى ينطبق
- `critical` — الخدمة متوقّفة كليًّا، أو خسارة مالية جارية، أو تهديد
  صريح بإجراء قانوني، أو مسّ ببيانات حسّاسة.
- `high`     — وظيفة أساسية معطّلة مع وجود حلّ التفافي، أو خطأ مالي
  لم يُخصم بعد، أو موعد نهائي خلال ٢٤ ساعة ذكره العميل.
- `medium`   — إزعاج يعطّل جزءًا من العمل دون إيقافه.
- `low`      — استفسار عام أو طلب معلومة أو اقتراح تحسين.

**قاعدة حاسمة:** الإلحاح يُقاس بـ **أثر المشكلة الموصوف نصًّا**، لا
بحدّة لهجة العميل. رسالة غاضبة عن استفسار بسيط تبقى `low`.

## ٨. صيغة الإخراج — JSON فقط
أخرِج كائن JSON واحدًا صالحًا. لا تُضف أي نصّ قبله أو بعده، ولا أسوار
كود، ولا تعليقات.

{
  "primary_category": "<إحدى قيم القسم ٦>",
  "secondary_categories": ["<قيم إضافية إن وُجدت، وإلا []>"],
  "urgency": "<critical|high|medium|low>",
  "urgency_evidence": "<الاقتباس النصّي الذي بنيت عليه التقييم>",
  "sentiment": "<positive|neutral|negative>",
  "summary": "<ملخّص محايد في جملة واحدة لا تتجاوز 25 كلمة>",
  "entities": {
    "order_ids": [], "amounts": [], "dates": [], "products": []
  },
  "requires_human": <true|false>,
  "human_reason": "<السبب إن كان true، وإلا null>",
  "confidence": <رقم عشري بين 0 و 1>
}

## ٩. معايير الجودة
- `primary_category` قيمة من القسم ٦ حصرًا — لا قيم مبتكرة.
- `urgency_evidence` اقتباس **حرفي** من الرسالة، لا إعادة صياغة.
- `entities` تحتوي ما ورد صراحةً فقط — لا استنتاج ولا تخمين.
- `summary` محايد الصياغة، خالٍ من أي حكم أو نبرة.
- المخرَج JSON صالح يُحلَّل برمجيًّا من أول محاولة.

## ١٠. الحالات الحدّية
- **رسالة متعدّدة النوايا:** ضع الأكثر إلحاحًا في `primary_category`
  والباقي في `secondary_categories`.
- **رسالة غامضة أو ناقصة:** استخدم `other`، واضبط `requires_human`
  على `true`، واشرح السبب في `human_reason`.
- **رسالة بلغة أخرى:** صنّفها كالمعتاد، واكتب `summary` بالعربية.
- **رسالة فارغة أو بلا محتوى مفهوم:** `other` + `requires_human: true`
  + `confidence: 0.0`.
- **تهديد بإجراء قانوني أو إشارة لضرر:** `urgency: critical` و
  `requires_human: true` دائمًا، مهما بدت المشكلة بسيطة.

## ١١. مثالان محلولان

### مثال (أ) — نموذجي
المُدخل: «اتخصم مني مبلغ ٤٩٩ ريال مرتين على طلب رقم 88412 بتاريخ ٣ مايو.
أرجو الاسترداد.»
المخرَج:
{"primary_category":"billing","secondary_categories":[],"urgency":"high",
"urgency_evidence":"اتخصم مني مبلغ ٤٩٩ ريال مرتين","sentiment":"negative",
"summary":"العميل يطلب استرداد خصم مزدوج بقيمة ٤٩٩ ريال على طلب سابق.",
"entities":{"order_ids":["88412"],"amounts":["٤٩٩ ريال"],"dates":["٣ مايو"],
"products":[]},"requires_human":false,"human_reason":null,"confidence":0.95}

### مثال (ب) — حدّي: لهجة حادّة ومشكلة بسيطة
المُدخل: «للمرة الثالثة!! ما حد يرد!! أبغى أعرف بس كم سعر الباقة الكبيرة؟»
المخرَج:
{"primary_category":"sales","secondary_categories":["complaint"],
"urgency":"low","urgency_evidence":"أبغى أعرف بس كم سعر الباقة الكبيرة",
"sentiment":"negative","summary":"العميل يستفسر عن سعر الباقة الكبيرة ويشكو
من تأخّر الرد.","entities":{"order_ids":[],"amounts":[],"dates":[],
"products":["الباقة الكبيرة"]},"requires_human":false,"human_reason":null,
"confidence":0.88}

**لاحظ في المثال (ب):** الإلحاح `low` رغم النبرة الغاضبة، لأن الأثر
الموصوف استفسار سعر. والغضب سُجّل في `sentiment` و`secondary_categories`
لا في `urgency`.

## ١٢. سلوك عدم اليقين
إن ترجّح لديك تصنيفان بدرجة متقاربة، اختر الأكثر إلحاحًا، واخفض
`confidence`، واضبط `requires_human` على `true`. الخطأ في اتجاه الحذر
مقبول؛ والخطأ في اتجاه التهوين غير مقبول.

🔍 القرارات التي تصنع الفرق

القرارلماذا؟
حقل urgency_evidence إلزامي باقتباس حرفييُجبر النموذج على ربط حكمه بدليل نصّي، فيقلّ التصنيف الانطباعي — ويمنحك مسارًا للتدقيق حين يُخطئ.
فصل النبرة عن الإلحاحأشهر خطأ في أنظمة الفرز: رفع أولوية الرسائل الغاضبة. القاعدة الحاسمة في القسم ٧ تعالجها صراحةً، والمثال (ب) يُرسّخها عمليًّا.
requires_human وconfidenceتطبيق مباشر للبنة ١٢: النظام يعرف متى يرفع يده. بدونهما يصنّف النموذج كل شيء بثقة كاملة — وهي هلوسة تصنيفية.
قائمة فئات مغلقة بقيم إنجليزيةالقيم المغلقة تمنع ابتكار فئات جديدة تكسر النظام؛ والإنجليزية لأنها مفاتيح برمجية لا نصّ للعرض.
«لا أسوار كود ولا نصّ قبله أو بعده»أكثر سبب لفشل التكامل الآلي: النموذج يغلّف JSON بأسوار Markdown. والأفضل تفعيل المخرجات المنظّمة إن دعمتها منصّتك.
مثالان: نموذجي + حدّيالمثال الحدّي هو الذي يُعلّم القاعدة الصعبة (النبرة ≠ الإلحاح). مثال سهل وحده كان سيترك الخطأ قائمًا.

⚖️ المقارنة التي يجب أن تخرج بها

وجه المقارنةالترجمة القانونيةفرز التذاكر
طبيعة المخرَجنصّ حرّ يقرأه إنسانبيانات منظّمة يستهلكها نظام
أخطر خطأتغيير المدى الإلزامي لصيغةتهوين حالة حرجة
مصدر الحقيقةمسرد خارجي عبر RAGقوائم مغلقة داخل الأمر
دور الأمثلةضبط قرار مصطلحيضبط قاعدة تصنيف مضادّة للحدس
الحرارة0.1 – 0.20 – 0.1
الثابت بينهما

اللبنات الاثنتا عشرة نفسها، والقواعد نفسها، والمنهجية نفسها. ما تغيّر هو المحتوى داخل كل لبنة — لا الهيكل. وهذا هو الدرس الأهمّ في المحاضرة: أنت تتعلّم نمطًا قابلًا للنقل، لا وصفة لمجال واحد.

المحطّة السابعة 07

التقييم والتحقّق — كيف تعرف أن أمرك جيّد؟

المبدأ الحاكم: الأمر الذي لم يُختبر على مجموعة ثابتة ليس أمرًا مهندَسًا — هو انطباع.

① ابنِ مجموعة اختبار ثابتة

١٠–٢٠ حالة حقيقية من عملك، بهذا التوزيع:

النوعالنسبةالمثال في الترجمة القانونية
حالات نموذجية٥٠٪بنود معتادة واضحة
حالات حدّية٣٠٪غموض، مصطلح خارج المسرد، تعارض داخلي
حالات كسر٢٠٪نصّ ناقص، لغة مختلطة، مستند بلا بنود

اكتب لكل حالة المخرَج المتوقّع أو معايير القبول. بدون ذلك ستقيّم بالانطباع.

② قِس ما يمكن قياسه آليًّا أولًا

المقياسكيف يُقاسالهدف
صحّة الصيغةهل يُحلَّل JSON؟ هل الأقسام الثلاثة موجودة؟١٠٠٪
الالتزام بالمسردمطابقة آلية لكل مصطلح ورد في المسرد١٠٠٪
القيم المغلقةهل كل تصنيف من القائمة المعرّفة؟١٠٠٪
الحقول الإلزاميةهل كل مفتاح موجود وغير فارغ؟١٠٠٪

هذه مقاييس ثنائية لا تحتاج حكمًا بشريًّا — أتمتها أولًا. ثم قيّم يدويًّا ما لا يُقاس آليًّا بمقياس ثلاثي: مقبول للتسليم / يحتاج تحريرًا طفيفًا / مرفوض.

③ سجّل كل دورة

الإصدارالتغييرنسبة القبولصحّة الصيغةملاحظة
2.0الأساس٦٥٪٩٠٪يخلط shall و may
2.1إضافة جدول الصيغ الإلزامية٨٥٪١٠٠٪تحسّن حاسم
احذر تسرّب مجموعة الاختبار

لا تعدّل الأمر ليجتاز حالة بعينها بإضافة قاعدة خاصّة بها — هذا إفراط في الملاءمة يجعل الأمر يبدو ممتازًا على اختبارك وفاشلًا في الإنتاج. احتفظ بخمس حالات لا تنظر إليها إلّا في التقييم النهائي.

⚠️ الأخطاء الشائعة

الخطألماذا يحدثالعلاج
الأمر الضخم المتناقضإضافة قاعدة بعد كل فشل دون مراجعة الكلّراجع الأمر كاملًا كل خمس تعديلات واحذف المتناقض
الخلط بين التعليمات والبياناتلصق نصّ العميل مباشرةً في التعليماتافصل بوسوم صريحة
معايير جودة ذوقية«ترجمة احترافية» بدل معيار قابل للتحقّقصِغ كل معيار بحيث يُجاب بنعم/لا
إغفال سلوك عدم اليقينالتركيز على الحالة المثالية وحدهااللبنة ١٢ إلزامية دائمًا
أمثلة سهلة فقطاختيار أوضح الحالات للمثالالمثال الحدّي أثمن من النموذجي
الاعتماد على الدور لرفع الدقّةسوء فهم شائع لوظيفة الدورالدور للأسلوب، وCoT وRAG للدقّة
نقل الحرارة بين المنصّات رقميًّاتجاهل اختلاف النطاقاتأعِد المعايرة حسب مدى كل منصّة
تعديل عدّة أشياء دفعة واحدةاستعجال النتيجةمتغيّر واحد لكل دورة

✅ قائمة التحقّق النهائية — أشّر بنفسك

راجع أمرك بهذه القائمة قبل اعتماده للإنتاج:

0 / 21
المصادر — أوراق بحثية
  • Brown et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners — أثر الأمثلة داخل السياق. arXiv:2005.14165
  • Lewis et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. arXiv:2005.11401 · NeurIPS 2020
  • Holtzman et al. (2020). The Curious Case of Neural Text Degeneration — فكّ الترميز والتنويع. arXiv:1904.09751 · ICLR 2020
  • Wei et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in LLMs. arXiv:2201.11903
  • Kojima et al. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. arXiv:2205.11916
  • Wang et al. (2022). Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning. arXiv:2203.11171
  • Yao et al. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv:2210.03629 · ICLR 2023
  • Ji et al. (2023). Survey of Hallucination in Natural Language Generation. arXiv:2202.03629
  • Liu et al. (2023). Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts. arXiv:2307.03172
  • Turpin et al. (2023). Language Models Don't Always Say What They Think. arXiv:2305.04388
  • Zheng et al. (2023). When «A Helpful Assistant» Is Not Really Helpful: Personas in System Prompts… arXiv:2311.10054
  • Bsharat et al. (2023). Principled Instructions Are All You Need… — ٢٦ مبدأً مختبَرًا. arXiv:2312.16171
  • Schulhoff et al. (2024). The Prompt Report — تصنيف ٥٨ تقنية و٣٣ مصطلحًا. arXiv:2406.06608
المصادر — توثيق رسمي
  • OpenAI — Prompt engineering guide · Structured Outputs · API Reference. platform.openai.com/docs
  • Anthropic — Prompt engineering overview · وسوم XML · نصائح السياق الطويل. docs.anthropic.com
  • Google — Gemini API: معاملات التوليد وحقل System instructions. ai.google.dev
  • Dify — عقد سير العمل والمخرجات المنظّمة وإدارة الإصدارات. docs.dify.ai
  • ملاحظة منهجية: التوثيق الرسمي يتغيّر باستمرار. الأوراق البحثية ثابتة، أمّا أسماء الحقول والواجهات فتحقّق منها وقت الاستخدام. تاريخ إعداد هذه المادة: يوليو ٢٠٢٦.
تدريب المحاضرة QUIZ

اختبر فهمك

جاوب في ذهنك أولًا، ثم اضغط «أظهر الإجابة النموذجية». الأسئلة الأخيرة تطبيقية — نفّذها على مهمّة حقيقية من عملك.

1
ما الفرق الجوهري بين «أمر طويل» و«Master Prompt»؟
الطول ليس معيارًا. الـ Master Prompt مواصفة تشغيلية: يوضع في طبقة النظام، ويتغيّر المُدخل وحده، وله معايير قبول قابلة للقياس ورقم إصدار ومالك وسجلّ تغييرات، ويُقيَّم بنسبة نجاح على مجموعة اختبار ثابتة — لا بانطباع «الإجابة أعجبتني».
2
لماذا تُعدّ لبنة «سلوك عدم اليقين» هي الفاصلة بين المحترف والهاوي؟
لأن أغلب الأوامر تُعرّف سلوك النموذج حين يعرف فقط، وتترك حالة عدم المعرفة بلا تعليمات — فيملأ الفراغ بالتخمين، وهذا هو التعريف العملي للهلوسة. النصّ الصريح («صرّح بعدم اليقين؛ وهو سلوك مطلوب لا نقص») يُزيل الضغط الضمني على النموذج لإنتاج إجابة واثقة دائمًا، ويمنحك إشارة تُصعّد بها للمراجعة البشرية.
3
زميل كتب في أمره: «أنت خبير قانوني عبقري» وتوقّع دقّة أعلى في المواد القانونية. صحّح له استنادًا إلى بحث.
خلطٌ بين وظيفتين. اختبرت دراسة Zheng et al. (2023) مئات الشخصيات في رسائل النظام ولم تجد تحسّنًا موثوقًا في أسئلة المعرفة الموضوعية. الدور يضبط الأسلوب والمصطلح والجمهور والصيغة. أمّا دقّة المضمون فتأتي من RAG (تثبيت المصدر والاستشهاد) ومن CoT (خطوات استدلالية) ومن Self-Consistency على البنود الحرجة — لا من لقب تمنحه للنموذج.
4
أين تضع مستندًا طويلًا داخل الأمر: في أوّله أم في آخره؟ ولماذا؟
في أعلى الأمر، والتعليمات والسؤال بعده. السبب بحثي: أظهرت دراسة «Lost in the Middle» (Liu et al., 2023) أن أداء النماذج يكون أعلى حين تقع المعلومة ذات الصلة في بداية السياق أو نهايته، وينخفض بوضوح حين تقع في الوسط. ويوصي توثيق Anthropic بالمثل بوضع البيانات الطويلة في الأعلى.
5
في أمر فرز التذاكر، لماذا صُنّفت الرسالة الغاضبة عن سعر باقة بأنها low وليست high؟
لأن القاعدة الحاسمة تنصّ على أن الإلحاح يُقاس بـأثر المشكلة الموصوف نصًّا لا بحدّة لهجة العميل. الأثر هنا استفسار سعر = low. والغضب لم يُهمَل، بل سُجّل في حقله الصحيح: sentiment: negative وsecondary_categories: [complaint]. ولولا المثال الحدّي لظلّ النموذج يرفع أولوية كل رسالة غاضبة — وهو أشهر أخطاء أنظمة الفرز.
6
تطبيقي: صف خطّتك لاختبار Master Prompt جديد قبل اعتماده للإنتاج.
(١) مجموعة اختبار من ١٠–٢٠ حالة حقيقية: ٥٠٪ نموذجية، ٣٠٪ حدّية، ٢٠٪ كاسرة — مع معايير قبول مكتوبة لكل حالة. (٢) أتمتة المقاييس الثنائية أولًا (صحّة الصيغة، القيم المغلقة، الحقول الإلزامية، الالتزام بالمسرد). (٣) تقييم يدوي ثلاثي لما لا يُقاس آليًّا: مقبول / يحتاج تحريرًا / مرفوض. (٤) تسجيل كل دورة في جدول إصدارات. (٥) تعديل متغيّر واحد في كل دورة. (٦) حجز خمس حالات لا تُنظر إلّا في التقييم النهائي منعًا لتسرّب مجموعة الاختبار.
أكاديمية مترجم · Motrjim
دبلومة هندسة اللغويات وتدريب الذكاء الاصطناعي — المحاضرة 05
أكاديمية مُترجم الترجمة في عصر الذكاء الاصطناعي

© 2026 جميع الحقوق محفوظة

Scroll to Top