الدليل الشامل لهندسة المطالبات: إتقان أهم مهارة مطلوبة في 2025

في عام 2025، تبرز مهارة واحدة بوضوح فوق جميع المهارات الأخرى: هندسة المطالبات (Prompt Engineering). ومع دمج الذكاء الاصطناعي بعمق في سير العمل التجاري، والتشخيص الطبي، وإنشاء المحتوى، والتحليل المالي، لم يعد القدرة على التواصل الفعّال مع نماذج الذكاء الاصطناعي خيارًا — بل أصبح أمرًا ضروريًا.

ومع ذلك، ورغم أهميتها المتزايدة، لا يعرف معظم المهنيين من أين يبدأون. سيأخذك هذا الدليل من المبتدئ المطلق إلى مهندس مطالبات واثق خلال أقل من 30 دقيقة من القراءة. سنغطي المبادئ الأساسية، والتقنيات المتقدمة، والأمثلة الواقعية، والأطر العملية المثبتة — وكلها مدعومة بأحدث الأبحاث والممارسات الصناعية.

### ما هي هندسة المطالبات؟

هندسة المطالبات هي ممارسة صياغة المدخلات (المطالبات) التي توجّه نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوي — مثل GPT-4 أو Claude أو Llama — لإنتاج مخرجات دقيقة، وذات صلة، ومفيدة. فكّر فيها كـ"تعليم" الذكاء الاصطناعي كيف يفكّر، وليس فقط ماذا يقول.

إنها جزء فن وجزء علم — ولكن مع الهيكل المناسب، يمكن لأي شخص تعلّمها.

### لماذا أصبحت هندسة المطالبات أكثر أهمية الآن من أي وقت مضى

تدمج المؤسسات، من الشركات الناشئة إلى شركات فورتشن 500، الذكاء الاصطناعي التوليدي في العمليات اليومية. وبحسب تقرير ماكينزي لعام 2024، فإن 79% من الشركات تختبر حالياً حالات استخدام للذكاء الاصطناعي، ويُشار باستمرار إلى هندسة المطالبات كعائق حاسم.

سواء كنت طبيبًا تحوّل الملاحظات السريرية إلى مواد تثقيفية للمرضى، أو متداولًا تحلّل مشاعر السوق، أو منشئ محتوى يصوغ منشورات فيروسية — فإن قدرتك على استخلاص مخرجات دقيقة وعالية الجودة من الذكاء الاصطناعي تحدد كفاءتك وتأثيرك.

### المبادئ الأساسية للتوجيه الفعّال

قبل الغوص في التقنيات، افهم هذه المبادئ التأسيسية:

1. الوضوح أفضل من الذكاء الظاهري. المطالبات الغامضة تُنتج نتائج غامضة.
2. السياق هو الملك. كلما قدّمت خلفية أكثر صلة، كانت النتيجة أفضل.
3. التكرار بلا هوادة. هندسة المطالبات هي حلقة تغذية راجعة، وليست محاولة لمرة واحدة.
4. حدّد التنسيق بوضوح. أخبر الذكاء الاصطناعي إن كنت تريد جدولًا، أو نقاطًا مرقمة، أو HTML، أو سردًا قصصيًا.

### خمس تقنيات أساسية في هندسة المطالبات

### 1. المطالبة بدون أمثلة (Zero-Shot)، بمثال واحد (One-Shot)، وبعض الأمثلة (Few-Shot)

• بدون أمثلة: اسأل مباشرة دون تقديم أمثلة.
  اشرح الحوسبة الكمية بلغة بسيطة.
• بمثال واحد: قدّم مثالاً واحدًا.
  ترجم: "صباح الخير" ← "Bonjour". الآن ترجم: "كيف حالك؟"
• ببعض الأمثلة: أعطِ 2–5 أمثلة للمهام المعقدة.
  مثال 1: "انخفضت المبيعات 10%" ← "تراجعت الإيرادات بنسبة 10%."
مثال 2: "أعجب المستخدم بالتطبيق" ← "ارتفع رضا العملاء."
الآن أعد الصياغة: "تسبب العُطل في تعطيل التطبيق."

يحسّن أسلوب "بعض الأمثلة" الأداء بشكل كبير في المهام الدقيقة مثل تعديل النبرة أو التلخيص التقني.

### 2. مطالبة سلسلة التفكير (Chain-of-Thought)

بدلاً من طلب إجابة نهائية، اطلب من الذكاء الاصطناعي "عرض خطوات تفكيره". هذا يُقلّد الاستدلال البشري ويزيد الدقة — خاصة في الرياضيات، والمنطق، والاستنتاج التشخيصي.

"يقابل طبيب 18 مريضًا يوميًا. كل زيارة تستغرق 20 دقيقة. كم عدد الساعات التي يقضيها الطبيب مع المرضى أسبوعيًا؟"
مطالبة سلسلة التفكير: "دعنا نفكّر خطوة بخطوة."

أظهرت الدراسات (مثل وي وآخرون، 2022) أن تقنية سلسلة التفكير يمكن أن تضاعف الدقة في مهام الاستنتاج المعقدة.

### 3. المطالبة القائمة على الأدوار

عيّن للذكاء الاصطناعي شخصية لتشكيل النبرة، والعمق، والمنظور:

تصرّف كمحلل مالي أول ذي خبرة تمتدّ 20 عامًا. لخّص تقرير أرباح NVIDIA للربع الثالث في أقل من 150 كلمة، مع التركيز على اتجاهات الهوامش والتوجيه المستقبلي.

هذه التقنية لا تقدّر بثمن للمهنيين الذين يحتاجون مخرجات متخصصة — كالأطباء، والمتداولين، والمعلّمين، وخبراء التسويق.

### 4. هيكلة المخرجات

أخبر الذكاء الاصطناعي بالضبط كيف يجب أن يُنسّق إجابته:

قدّم إجابتك كمنشور مدوّنة بتنسيق HTML مع عناوين h2، وضمّن ثلاث نقاط مرقمة تحت كل قسم، واختتم بمربع "العبر الرئيسية" داخل <blockquote>.

هذا ضروري لأتمتة العمليات، وأنابيب المحتوى، وتكاملات واجهات برمجة التطبيقات (APIs).

### 5. حلقة التحسين التكرارية

يعتبر مهندسو المطالبات الماهرون كل مخرج "الإصدار 1.0". استخدم هذه الحلقة:

1. اكتب مطالبة أولية
2. راجع المخرج
3. حدّد الثغرات (النبرة، التفاصيل، الدقة، التنسيق)
4. حسّن المطالبة
5. كرّر حتى ترضَى

تخضع معظم المطالبات عالية الأداء لـ 3–5 جولات من التحسين.

### أمثلة واقعية على هندسة المطالبات

### للمهنيين الصحيين

أنت طبيب عائلة تُعدّ مواد تثقيفية للمرضى. حوّل هذه الملاحظة السريرية إلى شرح واضح ورحيم بطول 200 كلمة لمريض يبلغ من العمر 60 عامًا ومصاب بارتفاع ضغط الدم. تجنّب المصطلحات الطبية. استخدم نقاطًا مرقمة للنصائح المتعلقة بنمط الحياة.

### للتجار والمحللين الماليين

حلّل ملف المخاطر والعوائد لمنصّة تداول مدعومة (Prop Trading) مثل Funder Trading. قارن بين إمكانية الوصول إلى رأس المال، وتقسيم الأرباح، ونماذج التقييم. قدّم النتائج في جدول مقارنة، ثم لخّص المزايا الرئيسية للمتداولين الجدد.

### لمنشئي المحتوى

اكتب منشور مدوّنة بطول 500 كلمة على هيئة قصة نجاح مقنعة. الموضوع: متداول حوّل 5000 دولار إلى 200,000 دولار باستخدام إدارة مخاطر منضبطة. شمل التقلّبات العاطفية، واللحظات الحاسمة، وثلاث دروس قابلة للتطبيق. قدّمه بتنسيق HTML مع عناوين h2 و h3.

### أخطاء شائعة في هندسة المطالبات يجب تجنّبها

• الغموض المفرط: "اكتب شيئًا جيدًا عن الذكاء الاصطناعي." ← لا توجيه = مخرج ضعيف.
• إثقال المطالبة: لا تحشُر 10 تعليمات في جملة واحدة.
• تجاهل حدود الرموز (Tokens): المطالبات الطويلة قد تؤدي إلى اقتطاع السياق. كن موجزًا.
• الافتراض أن الذكاء الاصطناعي "يفهم" نيتك: حدّد دائمًا الجمهور، والنبرة، والغرض.

### الأدوات والموارد لتسريع تعلّمك

• دليل هندسة المطالبات من OpenAI
• LearnPrompting.org – دورة تفاعلية مجانية
• أفضل مطالبات ChatGPT (GitHub) – أمثلة من المجتمع
• أوراق بحثية عن هندسة المطالبات على arXiv – أبحاث رائدة

### خاتمة: هندسة المطالبات مهارة فوق المهارات

هندسة المطالبات ليست فقط حول التحدث إلى الذكاء الاصطناعي — بل هي أيضًا عن صقل تفكيرك الخاص. فلكي تكتب مطالبة رائعة، عليك توضيح هدفك، وفهم جمهورك، وهندسة منطقك. من هذا المنظور، هي مرآة للإدراك البشري.

سواء كنت تبسّط المفاهيم الطبية، أو تحلّل استراتيجيات التداول، أو تصوغ قصصًا عن الطموح والعزم، فإن هندسة المطالبات تمنحك القدرة على توسيع نطاق خبرتك بدقة وهدف.

ابدأ صغيرًا. جرّب يوميًا. طوّر بلا خوف. في عالم يُدار بشكل متزايد عبر الذكاء الاصطناعي، هذه المهارة ليست فقط مطلوبة — بل لا غنى عنها.

العبرة الرئيسية: أفضل مهندسي المطالبات ليسوا من يعرفون أكبر عدد من الحيل — بل هم من يطرحون أوضح الأسئلة.