تطلب من الذكاء الاصطناعي صياغة رسالة بريد إلكتروني لإطلاق منتج أو تحليل المنافسين، لكن النتيجة تبدو رتيبة وعامة. لذا تعيد صياغة العبارة وتضيف المزيد من السياق وتحاول مرة أخرى. لا تزال النتيجة غير صحيحة. 😕
ذلك لأن الذكاء الاصطناعي لا يكون جيدًا إلا بقدر جودة الموجهات.
الفرق بين الرد العام والشريك الحقيقي في التفكير يكمن في طريقة طرح الأسئلة.
يقدم لك هذا الدليل تقنيات عملية لتوجيه الذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن للفرق المعنية بالمحتوى والمنتجات والعمليات استخدامها للحصول على استجابات أكثر دقة وتفصيلاً.
📌 هل تعلم؟ وفقًا لمسح ماكينزي العالمي، أفادت 65٪ من الشركات أنها تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في وظيفة واحدة على الأقل من وظائف الأعمال.
ما هي هندسة المطالبات؟
هندسة المطالبات هي ممارسة إعطاء تعليمات واضحة ومحددة للحصول على النتائج المرجوة من أدوات الذكاء الاصطناعي (AI)، خاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT.
تعتمد هذه النماذج على معالجة اللغة الطبيعية لتفسير تعليماتك، مما يعني أن وضوح كلماتك يؤثر بشكل مباشر على جودة استجابات الذكاء الاصطناعي.
الأمر يشبه إلى حد كبير إعطاء توجيهات لشخص لم يزر مدينتك من قبل. يمكنك أن تقول له: "اتجه شمالًا وستجده" وتأمل أن يصل إلى وجهته. أو يمكنك أن تعطيه اسم الشارع والمعالم البارزة ورقم المنزل الذي يبحث عنه.
فيما يتعلق بهندسة المطالبات، هذا يعني:
- تقديم تفاصيل كافية دون إرباك النموذج
- تقسيم المهام والطلبات المعقدة إلى مهام أصغر وأكثر تحديدًا للتواصل بفعالية
- توقع استجابات النموذج، بما في ذلك ما قد يسيء تفسيره أو يغفل عنه
📊 تنبيه إحصائي: وجد مؤشر ستانفورد للذكاء الاصطناعي أن:
- أفادت 59٪ من المؤسسات أن نمو الإيرادات مرتبط مباشرة بتبني الذكاء الاصطناعي.
- 42٪ من المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي شهدت انخفاضًا في تكاليف عملياتها
بالنسبة لجميع التقنيات المذكورة هنا، نعرض لك كيف تبدو في الممارسة العملية، في ClickUp Brain، مساعد الذكاء الاصطناعي المدمج لدينا. *
تقنيات المطالبة الأساسية بالذكاء الاصطناعي (مع أمثلة)
تعد هندسة المطالبات الفعالة جزءًا من الفن وجزءًا من العلم. في حين أن الممارسة هي وحدها التي يمكن أن تساعدك على إتقان الفن، لتعلم العلم (أي التقنيات)، قم بالتمرير لأسفل واستكشف كيفية طرح سؤال على الذكاء الاصطناعي 👇
1. التوجيه بدون تدريب
التوجيه بدون أمثلة هو أبسط تقنية لتصميم التوجيهات. تقوم بإعطاء الذكاء الاصطناعي توجيهًا مباشرًا لأداء مهمة ما، ولكن دون تقديم أمثلة على كيفية القيام بها.
نظرًا لأن نماذج اللغة الحديثة الكبيرة يتم تدريبها على أنماط متنوعة من اللغة والتفكير والمعرفة، فإنها يمكنها أداء مهام محددة بشكل مستقل، حتى بدون أمثلة واضحة (وهذا ما يُعرف بالتعلم بدون تدريب).
على سبيل المثال، انظر إلى هذا التوجيه الذي قدمناه إلى ClickUp Brain:
هل لاحظت كيف أن الذكاء الاصطناعي أنتج نص الإعلان على الفور دون أن يُعرض عليه أي أمثلة عن شكل النص المبتكر؟ هذا هو موجه zero-shot في العمل.
💡 نصيحة احترافية: استخدم تقنية المطالبة Zero-shot عندما تحتاج إلى إنجاز شيء ما بسرعة دون الحاجة إلى أن يكون مثاليًا.
على سبيل المثال، يمكن للكتاب استخدامها في الكتابة الإبداعية وإنشاء مسودة أولية سريعة يمكنهم تحسينها لاحقًا.
أو استخدم هذه التقنية لطرح أسئلة واقعية أو إنشاء ملخصات.
2. التوجيهات القليلة
يؤكد ساندر شولهوف، المعروف أيضًا باسم "مهندس المطالبات OG"، أن تقنية المطالبات القليلة يمكن أن تحسن الدقة من 0٪ إلى 90٪ في الاختبارات الخاضعة للرقابة التي تتضمن دقة التصنيف.
على عكس الطلبات الفورية (zero-shot)، تتطلب الطلبات القليلة (few-shot) تقديم أمثلة للذكاء الاصطناعي قبل أن تطلب منه إكمال مهمة مماثلة. توضح هذه "الطلبات" التنسيق أو المنطق الذي يجب أن يتبعه النموذج لتقديم الإجابة المتوقعة.
على سبيل المثال، لنفترض أنك تريد أن يصنف الذكاء الاصطناعي تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي لتحليل المشاعر. بدلاً من أن تطلب منه مباشرة "تحليل المشاعر"، يمكنك توجيه الذكاء الاصطناعي باستخدام أمثلة مصنفة أولاً، كما هو موضح أدناه:
كما ترى أعلاه، كانت الأمثلة بمثابة تعليمات لمساعدة نظام الذكاء الاصطناعي على فهم كيفية تصنيف ملاحظات العملاء.
💡 نصيحة احترافية: يعمل التوجيه بضربات قليلة بشكل أفضل عندما تكون أمثلةك قصيرة وواضحة. إذا قمت بتحميل الذكاء الاصطناعي بأمثلة كثيرة جدًا أو قدمت أمثلة متضاربة، فمن المؤكد أن النتيجة ستتأثر.
الطريقة الصحيحة: التزم بـ 3-5 أمثلة بسيطة وواضحة ومتسقة للمهام النصية القصيرة؛ قد تتطلب المهام الأطول عددًا أقل من الأمثلة ولكنها أكثر ثراءً. بهذه الطريقة، سيتمكن النموذج من إنتاج النتيجة المرجوة.
📌 ملاحظة سريعة: أنشأ باحثو Google دليل Nano Banana Prompting Guide لتعليم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كيفية محاكاة سلوكيات محددة باستخدام عدد قليل من الأمثلة المختارة بعناية.
وهذا يدل على أن العينات الصغيرة عالية الجودة يمكن أن تعزز دقة النموذج بشكل كبير، مما يثبت أن جودة الأمثلة غالبًا ما تكون أكثر أهمية من الكمية.
3. التوجيه بسلسلة الأفكار (COT)
في تقنية التوجيه بسلسلة الأفكار، أنت تقول للذكاء الاصطناعي بشكل أساسي: "لا تعطيني الإجابة فحسب. اشرح لي كيف توصلت إليها."
لنفترض أنك تريد صياغة سطر موضوع بريد إلكتروني لإعلان ميزة جديدة في تطبيق الإنتاجية الخاص بك: تحديد أولويات المهام. إليك كيفية استخدام التوجيه بسلسلة الأفكار لإنشاء سطر موضوع بريد إلكتروني ذي صلة:
من خلال مطالبة الذكاء الاصطناعي بشرح عملية التفكير المعقدة التي يتبعها، يمكنك الاطلاع على الخطوات التي اتبعها وتحديد المكان الذي قد يكون الذكاء الاصطناعي قد أخطأ فيه بالضبط عند التفكير في عنوان البريد الإلكتروني.
لا يساعدك ذلك على الوثوق أكثر في الإجابة النهائية فحسب، بل إذا أردت إعادة المطالبة، يمكنك القيام بذلك بتعليمات أوضح.
💡 نصيحة احترافية: إن إنشاء عملية تفكير خطوة بخطوة يستغرق وقتًا طويلاً. بالنسبة للمهام التي تتطلب السرعة، يمكن أن تكون تكلفة سلسلة المطالبات الفكرية عائقًا كبيرًا.
علاوة على ذلك، لا يعكس مسار التفكير الذي يولده الذكاء الاصطناعي دائمًا عمليته الداخلية الحقيقية. كما ترى في المثال أعلاه، قدم لنا الذكاء الاصطناعي "ملخصًا" لتفكيره، وليس تفصيلًا فعليًا خطوة بخطوة. وهذا قد يخلق إحساسًا زائفًا بالشفافية، خاصة في المهام الأكثر تعقيدًا.
لذا، اعتمد على التوجيهات المتسلسلة فقط للمشكلات التي تحتاج حقًا إلى تفكير منظم (على سبيل المثال، العمليات الحسابية متعددة الخطوات، والألغاز المنطقية، أو التحليلات التفصيلية). بالنسبة للمهام البسيطة أو التي تتطلب سرعة في الإنجاز، يكون التوجيه المباشر أكثر فعالية.
4. الاتساق الذاتي
عندما تطرح سؤالاً على الذكاء الاصطناعي، فإنه عادةً ما يتبع مساراً واحداً من التفكير ويقدم لك الإجابة الأكثر احتمالاً. ولكن ماذا لو لم يكن هذا المسار هو الأفضل؟
هذا هو بالضبط ما تعالجه المطالبات المتسقة ذاتيًا. في هذا، تطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء مسارات تفكير متعددة لاختيار المسار الأكثر موثوقية وأهمية.
لنستخدم نفس مثال سطر موضوع البريد الإلكتروني لفهم ذلك. بدلاً من مطالبة الذكاء الاصطناعي بإنشاء سطر موضوع وشرح كيفية وصوله إلى هناك (كما فعلنا في CoT)، طلبنا منه إنشاء عدة سطور موضوع وتحديد الخيار الأفضل دفعة واحدة:
إذا تم توجيهه، يمكن للذكاء الاصطناعي مقارنة عدة خيارات تم إنشاؤها واختيار الأقوى منها.
💡 نصيحة احترافية: للحصول على أفضل النتائج، أضف تعليمات أخيرة إلى موجهات الاتساق الذاتي: "اشرح لماذا الإجابة المختارة هي الأفضل".
هذا يجبر الذكاء الاصطناعي على مراجعة استنتاجاته وتبريرها، مما ينتج عنه إجابة أكثر شفافية وموثوقية.
📮 ClickUp Insight: 47٪ من المشاركين في استطلاعنا لم يجربوا أبدًا استخدام الذكاء الاصطناعي للتعامل مع المهام اليدوية، لكن 23٪ ممن اعتمدوا الذكاء الاصطناعي يقولون إنه قلل بشكل كبير من عبء العمل لديهم.
قد يكون هذا التباين أكثر من مجرد فجوة تقنية. في حين أن المستخدمين الأوائل يحققون مكاسب قابلة للقياس، فإن الغالبية ربما تقلل من شأن مدى قدرة الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في تقليل العبء المعرفي واستعادة الوقت. 🔥
يعمل ClickUp Brain على سد هذه الفجوة من خلال دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في سير عملك. من تلخيص المواضيع وصياغة المحتوى إلى تقسيم المشاريع المعقدة وإنشاء مهام فرعية، يمكن لذكائنا الاصطناعي القيام بكل ذلك. لا داعي للتبديل بين الأدوات أو البدء من الصفر.
💫 نتائج حقيقية: خفضت STANLEY Security الوقت المستغرق في إعداد التقارير بنسبة 50٪ أو أكثر باستخدام أدوات إعداد التقارير القابلة للتخصيص من ClickUp، مما أدى إلى تحرير فرق العمل لديها للتركيز بشكل أقل على التنسيق وأكثر على التنبؤ.
5. شجرة الأفكار
بدلاً من إنشاء عدة إجابات كاملة ثم اختيار واحدة منها، فإن شجرة الأفكار تحث الذكاء الاصطناعي على تقسيم المشكلة إلى خطوات. في كل خطوة، سيقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء الاحتمالات وتقييمها للعثور على الأفضل قبل إنشاء الاستجابة.
يبدو الأمر معقدًا؟ يبدو الأمر معقدًا؟ دعنا نعيد النظر في مثال سطر موضوع البريد الإلكتروني مع تعديل بسيط على الموجه.
مثال على التوجيه:
الدور والمهمة: أنت مسوق منتجات كبير. استخدم Tree of Thoughts لإنشاء سطور موضوع البريد الإلكتروني للإعلان عن ميزة وكلاء الذكاء الاصطناعي المعدة مسبقًا.
القيود
- الجمهور المستهدف: قادة العمليات والمنتجات المشغولون الذين يقيّمون الذكاء الاصطناعي في العمل
- النبرة: واثقة، عملية، غير مبالغ فيها
- الطول: ≤ 55 حرفًا
- تجنب العبارات المزعجة والنصوص المكتوبة بأحرف كبيرة.
- يجب أن تشير إلى القيمة الفورية (توفير الوقت، التنفيذ الأسرع)
العملية (ToT)
- التفرع: اذكر 5 زوايا: المزايا، النتائج/السرعة، حالات الاستخدام/المهام المطلوب إنجازها، تقليل المخاطر، الإثبات الاجتماعي
- التوسع: 3 موضوعات لكل زاوية
- التقييم: قم بتقييم كل عنصر من حيث الوضوح/الأهمية/التفرد/الطول (1-5)
- التشذيب: احتفظ بأفضل 1 لكل زاوية
- التحسين: قم بتقصير النص إلى 55 حرفًا أو أقل؛ واجعل الأفعال أكثر دقة.
- الاختيار: النتائج الثلاثة الأوائل + العناوين المسبقة وأسباب فوزها (≤1 سطر لكل منها)
تنسيق الإخراج (بدون سلسلة أفكار خفية):
- أفضل 3 نهائيين مع Preheaders
- قائمة الزوايا مع تبرير موجز
- الجدول: الزاوية | الموضوع | الطول | النتيجة | الأساس المنطقي
هنا، طلبنا من نظام الذكاء الاصطناعي مراعاة القيود وتحديد العملية وحتى تنسيق المخرجات.
💡 نصيحة احترافية: تعمل شجرة الأفكار بشكل أفضل عندما تكون كل نقطة قرار واضحة ومستقلة. لذلك، إذا قمت بتضمين عدة خطوات في نقطة قرار واحدة (على سبيل المثال، طلب من الذكاء الاصطناعي تحديد الجمهور والفائدة في نفس الخطوة)، فإن الفروع تصبح فوضوية وتفقد النتيجة التركيز.
👀 هل تعلم؟ عند استخدام إطار عمل Tree of Thoughts، يقفز نجاح GPT-4 في مهمة " Game of 24 " من 4٪ فقط باستخدام التوجيه القياسي لسلسلة الأفكار إلى 74٪ باستخدام Tree of Thoughts.
حدثت هذه القفزة البالغة 70 نقطة دون تغيير النموذج نفسه، بل فقط طريقة الاستدعاء. وهذا يوضح مدى أهمية الاستدعاء بقدر أهمية النموذج الذي تستخدمه.
6. تسلسل المطالبات
في تقنية هندسة المطالبات هذه، تقسم المهمة إلى مهام فرعية أصغر (بتسلسل منطقي)، مما يخلق عملية تكرارية. كل خطوة تبني على الخطوة السابقة، ويصبح ناتج مرحلة ما مدخلاً للمرحلة التالية.
لنعد إلى مثال سطر موضوع البريد الإلكتروني (للمرة الأخيرة) ونستخدم تسلسل المطالبات لنرى كيف يؤثر ذلك على النتيجة. سنطلب أولاً من الذكاء الاصطناعي تحديد الجمهور المستهدف:
مثال على الموجهات:
الهدف: اكتب سطر موضوع بريد إلكتروني للإعلان عن وكلاء الذكاء الاصطناعي المُعدّين مسبقًا
الخطوة 1: استخراج الفوائد الرئيسية
اذكر 5 مزايا أساسية لوكلاء الذكاء الاصطناعي الجاهزين الجدد لدينا لمسؤولي المنتجات والعمليات. (النتيجة: إعداد أسرع، أتمتة فورية، تبعيات أقل، توحيد، إطلاق أسرع)
الخطوة 2: إنشاء زوايا
اقترح 5 زوايا رسائل لسطر موضوع البريد الإلكتروني بناءً على هذه المزايا. (النتيجة: السرعة، السهولة، الإنتاجية، الموثوقية، الابتكار)
الخطوة 3: اكتب سطور الموضوع
اكتب 3 سطور موضوع لكل زاوية. اجعل عدد الأحرف أقل من 55 حرفًا. (الناتج: "وكلاء الذكاء الاصطناعي المُعدون مسبقًا — جاهزون عندما تكون جاهزًا" وما إلى ذلك)
الخطوة 4: اختر الأفضل
قم بتقييمها من حيث الوضوح والملاءمة. أعد أفضل 3 نتائج مع العناوين الأولية.
من خلال ربط المطالبات، فإنك تقوم بشكل أساسي بتوجيه الذكاء الاصطناعي من خلال نفس العملية التي تتبعها يدويًا:
استخلص الفوائد الرئيسية ➡️ قم بإنشاء زوايا الرسائل ➡️ اكتب سطر الموضوع ➡️ اختر الخيار الأفضل
💡 نصيحة احترافية: استخدم تسلسل المطالبات لتقليل "الحمل المعرفي الزائد" على الذكاء الاصطناعي. من خلال تقسيم مهمة كبيرة إلى خطوات أصغر، يمكنك توجيه الذكاء الاصطناعي خلال العملية، مما يجعل النتيجة النهائية أكثر دقة وتناسقًا من مطالبة واحدة بدون أي توجيهات مسبقة.
7. مهندس المطالبات التلقائية (APE)
APE هي تقنية متقدمة حيث يساعدك نموذج لغوي كبير على إنشاء وتحسين مطالبات جديدة محسّنة لنفس نموذج الذكاء الاصطناعي. فكر في الأمر على أنه طريقة الذكاء الاصطناعي في القول: "أخبرني بما تريد، وسأكتشف أفضل طريقة لطرح السؤال الذي سيحصل لك على الإجابة المثالية".
في تقنية الموجهات APE، تطلب من الذكاء الاصطناعي ما يلي:
- صمم المطالبات للمهمة التي تريد إنجازها
- توقع أداء هذه المطالبات
- اختبرها
- اختر أفضل موجه وقم بتشغيله
على سبيل المثال، لنفترض أنك تستعد لإطلاق ميزة جديدة تسمى "لوحات المعلومات المخصصة" لمنتج SaaS الخاص بك. تريد إنشاء دليل رسائل مقنع لفريقك. ومع ذلك، فإنك تواجه صعوبة في صياغة الرسالة بطريقة تلقى صدى لدى قرائك.
في مثل هذه الحالة، يمكنك أن تطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء موجه تفصيلي لنفسه:
مثال على التوجيه: أنت مهندس توجيه تلقائي.
المهمة: قم بإنشاء موجه يساعد في إنشاء دليل مراسلة لميزتنا الجديدة، لوحات المعلومات المخصصة.
الخطوات التي عليك اتخاذها:
- أنشئ 5 مطالبات مرشحة
- توقع أيها سينتج النص الأكثر إقناعًا ووضوحًا لمشتري B2B
- اختبر كل موجه على عينة من المدخلات
- اختر الموجه الأفضل أداءً وقم بتشغيله بالكامل
- العائد: الموجه الفائز + دليل الرسائل الذي تم إنشاؤه
سيقدم لك الذكاء الاصطناعي بعد ذلك قائمة بالمطالبات التي يمكنك تحسينها وتشغيلها من أجل إنشاء دليل رسائل عالي الجودة:
💡 نصيحة احترافية: أنشئ مقياس تقييم لتقييم المطالبات المختلفة التي يولدها الذكاء الاصطناعي. يمكنك مشاركة هذا المقياس مع النموذج وطلب منه تقييم كل مطالبة على حدة وفقًا لذلك. سيسهل ذلك عليك تقييم خيارات المطالبات بناءً على معاييرك.
وفقًا لورقة بحثية بعنوان " نماذج اللغة الكبيرة هي مهندسو موجهات على مستوى الإنسان"، "نظهر أن الموجهات المصممة بواسطة APE يمكن تطبيقها لتوجيه النماذج نحو الصدق و/أو الإفادة، وكذلك لتحسين أداء التعلم السريع من خلال إضافتها ببساطة إلى موجهات التعلم القياسية في السياق."
8. ReACT
على الرغم من أن كلمة "ReAct" تبدو وكأنها ما تفعله عندما تسكب القهوة على جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بك، إلا أنها في هندسة المطالبات هي اختصار لـ Reason + Act (التفكير + الفعل). هذه تقنية مطالبة متقدمة أخرى، حيث يتناوب نموذج الذكاء الاصطناعي بين التفكير (التفكير المنطقي) والفعل (اتخاذ الإجراءات).
بدلاً من إعطاء إجابة نهائية على الفور، يتم مطالبة الذكاء الاصطناعي بما يلي:
- السبب: فكر في المشكلة خطوة بخطوة
- التصرف: تفاعل مع الأدوات الخارجية أو قواعد المعرفة لجمع المزيد من المعلومات
- السبب مرة أخرى: استخدم المعلومات الجديدة لتحسين طريقة تفكيرها
تتكرر هذه العملية في حلقة حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من التوصل إلى إجابة مدعومة جيدًا.
لنفترض أنك تخطط لإطلاق ميزة "لوحات المعلومات" الجديدة وتريد أن تفهم ما يقوله منافسك عن ميزة مماثلة على موقعه الإلكتروني. في هذا المثال، لنفترض أننا منافسك وتريد معرفة المزيد عن لوحات معلومات ClickUp بالتفصيل.
باستخدام ReACT، يمكنك تنظيم موجهاتك على النحو التالي:
مثال على التوجيه: أنت مسوق منتجات تنافسي تستخدم نهج ReACT (Reason + Act).
مهمتك: ابحث ووجز كيف تضع ClickUp ميزة Dashboards على موقعها الإلكتروني.
اتبع هذه الخطوات حتى الانتهاء:
- فكر: اكتب ما تحتاج إلى العثور عليه بعد ذلك (على سبيل المثال، عروض القيمة، حالات الاستخدام، الفوائد، العناصر المرئية، عناصر الدعوة إلى اتخاذ إجراء).
- الإجراء: ابحث في موقع ClickUp (https://clickup. com/features/dashboards) واستخرج المعلومات ذات الصلة فقط.
- لاحظ: لاحظ ما وجدته
- كرر: استمر حتى تحصل على جميع المعلومات المطلوبة
أخيرًا، قدم ملخصًا منظمًا يتضمن:
- بيان الموقف الأساسي
- 3-5 مزايا رئيسية
- 3 حالات استخدام رئيسية
- كيف يتم عرضها بصريًا لوحات المعلومات
- أسلوب الدعوة إلى العمل ونبرة الصوت
توجه هذه الموجهات الذكاء الاصطناعي من خلال عملية منطقية خطوة بخطوة دون الخروج عن الموضوع. الآن، دعونا نرى كيف استجاب الذكاء الاصطناعي لهذه الموجهات:
💡 نصيحة احترافية: تعمل المطالبات ReACT بشكل أفضل عندما يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إلى معلومات موثوقة عبر الإنترنت وإجراء ملاحظات دقيقة. إذا كانت خطوة "التصرف" تستند إلى بيانات مشوشة أو قديمة، فسيكون الاستدلال الذي يتبعها معيبًا حتمًا.
9. إنشاء مطالبات المعرفة
عندما يتوقف الذكاء الاصطناعي مؤقتًا لجمع أو بناء مجموعة من المعرفة بشكل صريح أولاً، فإنه يميل إلى أن يكون أكثر دقة واتساقًا.
هذا هو مبدأ "توليد المطالبات المعرفية"، حيث تقوم بإعطاء عدة مطالبات للذكاء الاصطناعي حتى يتمكن أولاً من استخراج الحقائق ذات الصلة قبل استخدامها لتوليد استجابة ذات صلة.
يبدو الأمر مربكًا؟
لنأخذ هذا المثال: أنت تطلق أداة جديدة لإدارة المشاريع للمستقلين. تحتاج إلى وضع استراتيجية تسويقية، لكنك لست متأكدًا من النقاط التي يجب التركيز عليها لجعل رسالتك تلقى صدى.
باستخدام Generate Knowledge Prompting، يمكنك أولاً أن تطلب من الذكاء الاصطناعي أن يقدم لك قائمة بالرؤى ذات الصلة حول إحباطات جمهورك المستهدف:
باستخدام هذه الرؤية الناتجة كمدخلات لموجهاتك التالية، ستوجه الذكاء الاصطناعي لاقتراح استراتيجية تسويقية مثالية:
وبالتالي، فإن النتيجة النهائية تستند إلى منطق شفاف وملموس.
💡 نصيحة احترافية: استخدم "توليد موجهات المعرفة" عندما تحتاج إلى استجابة ذكاء اصطناعي مدروسة جيدًا وموثوقة. هذا مثالي لكتابة المقالات أو إنشاء تقارير مفصلة أو حتى التحضير لعرض تقديمي حيث دقة البيانات أمر بالغ الأهمية.
10. التوجيه النشط
التوجيه النشط هو تقنية تحول الذكاء الاصطناعي إلى متعلم نشط.
بدلاً من تخمين الأمثلة (أو اللقطات) التي يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التعلم منها، زوده بمجموعة متنوعة من الأمثلة، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد الأمثلة الأكثر صعوبة أو غموضًا بنفسه. ثم يطلب منك تقديم الإجابة الصحيحة لتلك الحالات المحددة فقط من أجل تدريب نفسه.
لفهم ذلك بسهولة، تخيل أنك تريد إنشاء إطار عمل يساعد فريق المبيعات لديك على التعامل مع الأهداف الشائعة للعملاء فيما يتعلق بميزة جديدة للمنتج.
لديك بالفعل قائمة بتعليقات العملاء وأهدافهم الأولية، وتريد تدريب الذكاء الاصطناعي على كتابة ردود فعالة ومتوافقة مع العلامة التجارية يمكن لفريق المبيعات إعادة استخدامها.
مثال على التوجيه: أنت استراتيجي تسويق منتجات كبير تبحث في مشاكل المستخدمين.
المهمة: حدد 4 مشاكل أو نقاط ضعف واضحة يواجهها مديرو المنتجات المستقلون الذين يعملون بدون أداة لإدارة المشاريع.
السياق: إنهم يتعاملون مع العديد من العملاء، ويعملون عن بُعد، وغالبًا ما يتولون المشاريع بمفردهم دون فرق دعم مخصصة.
القيود:
- اجعل كل نقطة ضعف تتكون من جملة أو جملتين
- سلط الضوء على التأثير العاطفي (التوتر، الإرهاق، الإرهاق، الارتباك، إلخ).
- أظهر العواقب التجارية (تجاوز المواعيد النهائية، وإهمال المهام، وعدم رضا العملاء)
- تجنب المصطلحات الغامضة مثل "عدم التنظيم" — كن محددًا
تنسيق الإخراج:
- قائمة مرقمة
- كل عنصر: نقطة الألم → النتيجة (بين قوسين)
💡 نصيحة احترافية: قم بتخزين المطالبات الناجحة مع ملاحظات حول ما نجح ولماذا. يؤدي ذلك إلى إنشاء مكتبة داخلية من "أنماط المطالبات" التي يمكنك إعادة استخدامها وتكييفها عبر المهام، تمامًا مثل وحدات الكود القابلة لإعادة الاستخدام.
التوجيه لحالات الاستخدام المختلفة
هل أنت مستعد لتطبيق مهاراتك في هندسة المطالبات؟
دعنا نلقي نظرة على أمثلة هندسة المطالبات الشائعة التي يمكنك تطبيقها على الفور في العمل.
لفرق المحتوى
إذا كنت تعمل في مجال المحتوى، فأنت تقوم أساسًا بتشغيل خط إنتاج إبداعي. هذا أمر متعب، ولكنه ليس كذلك عندما تعرف كيفية صياغة مطالبات فعالة.
1. إنشاء مخططات المدونة باستخدام تسلسل المطالبات
بدلاً من إخبار الذكاء الاصطناعي بـ "إنشاء مخطط مدونة حول [موضوع]"، يمكنك تقسيم هذه العملية إلى خطوات فرعية وتنفيذها بالتسلسل:
مثال على الموجه: أعطني 5 أفكار لموضوعات لمدونة عن التغلب على كآبة يوم الاثنين. الموضوع موجه للمديرين من المستوى المتوسط، وشارك أيضًا الأطر التي استخدمتها لكل عنوان.
بعد ذلك، قسّم الموضوع إلى علامات H2 و H3 و H4 وأخبرني بما يجب أن أتناوله في كل منها.
2. إنشاء بيانات وصفية باستخدام هندسة المطالبات القليلة
خذ 3-4 عناوين وصفية ووصفات وصفية من مقالاتك السابقة، واستخدمها كأمثلة أو "لقطات" لتدريب الذكاء الاصطناعي على كتابة وصف وصفية.
3. تحسين محركات البحث لمدونة باستخدام تقنية توليد المعرفة
إذا كان لديك مدونة ذات أداء ضعيف وتريد تحسينها لمحركات البحث، فما عليك سوى إدخالها في الذكاء الاصطناعي وطلب من النموذج "استخراج" الكلمات الرئيسية التي ربما فاتتك. بمجرد أن يولد الذكاء الاصطناعي هذه القائمة (أي يولد المعرفة)، يمكنك توجيهه لدمج المعرفة المولدة بشكل طبيعي في النص.
في حين أن الموجه الصحيح يمكن أن يساعدك في إنشاء مدونة رائعة أو منشور على وسائل التواصل الاجتماعي، إلا أنه لا يزال من الصعب التبديل بين الأدوات لإنشاء المحتوى وتحريره/تنسيقه للنشر. يقدم ClickUp حلاً ذكيًا لهذه المشكلة.
يمكنك استخدام ClickUp Docs لكتابة المحتوى الخاص بك، والذي يحتوي على امتداد مدمج لـ ClickUp Brain.
وهذا يعني أنه يمكنك تقديم مطالبات للذكاء الاصطناعي، وتحسين المحتوى الخاص بك، وتنسيقه باستخدام عناصر مرئية (صور، جداول، رسوم بيانية، صور GIF) كل ذلك داخل المستند الخاص بك.
حافظ على استمرار أفكارك دون انقطاع. يساعدك ClickUp Brain MAX على تسجيل الأفكار وصقلها مباشرة في مستنداتك، وتحويل الأفكار السريعة إلى مخططات منظمة أو خطوات تالية. وعندما يبطئك الكتابة، تتيح لك ميزة Talk-to-Text ببساطة التحدث بأفكارك؛ حيث تظهر على الفور على الصفحة، مما يحافظ على سرعة وتدفق أفكارك.
هذا يجعل من السهل التقاط الأفكار أو إملاء المخططات أو صياغة مطالبات المحتوى في الوقت الفعلي دون إعاقة الزخم. بمجرد الانتهاء من المسودة الأولية، يمكنك تحسينها باستخدام تسلسل المطالبات أو المطالبات القليلة أو أي تقنية أخرى تعلمتها.
📚 اقرأ المزيد: مطالبات الصور بالذكاء الاصطناعي لإنشاء صور مذهلة
📌 هل تعلم؟ 86٪ من المسوقين يوفرون أكثر من ساعة يوميًا باستخدام الذكاء الاصطناعي لإثارة أفكار جديدة للمحتوى.
وهذا يوفر لك أكثر من 5 ساعات أسبوعيًا لتخصيصها للاستراتيجية وسرد القصص والمهام ذات القيمة الأعلى.
النتيجة؟ حملات أسرع، وإرهاق أقل، ومساحة أكبر للإبداع الذي يتواصل حقًا مع الجماهير.
لفرق المنتجات والتطوير
التنقل بين الذكاء الاصطناعي لإطلاق ميزات جديدة أو إصلاح الأخطاء ليس بالضبط المساعدة التي تحتاجها في حياتك. يمكن أن تجعل هندسة المطالبات هذه العملية أقل إرهاقًا للروح:
1. شرح مواصفات الميزات باستخدام تسلسل المطالبات
يمكنك استخدام تسلسل المطالبات لإعداد مستند مواصفات الميزات خطوة بخطوة، بحيث يمكن للمطورين البناء عليه دون أي ارتباك. وإليك كيفية القيام بذلك:
2. ترجمة الملاحظات إلى مهام تطوير باستخدام هندسة المطالبات بدون تدريب
ما عليك سوى نسخ وتعديل ملاحظات العملاء وطلب من الذكاء الاصطناعي تحويلها إلى مهمة مطور مع عنوان ووصف واضحين:
3. اكتب حالات اختبار باستخدام التوجيهات القليلة
قدم 4-5 أمثلة على حالات اختبار مكتوبة جيدًا حتى يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي أسلوبك على الفور وينتج حالة الاختبار المطلوبة:
إذا كنت لا تزال تستخدم أدوات متعددة للمهام التي يساعد فيها الذكاء الاصطناعي، فإن ClickUp Brain هو كل ما تحتاجه، خاصة إذا كنت تعمل في مجال تطوير المنتجات أو البرمجيات.
يمكن أن يساعدك ذلك في إنشاء ملخصات موجزة لتقارير الأخطاء مباشرةً داخل المهمة. كل ما عليك فعله هو فتح مهمة الأخطاء المخصصة لك، والنقر على زر "تلخيص الذكاء الاصطناعي"، والانتظار بضع ثوانٍ حتى يقوم الذكاء الاصطناعي بإنتاج ملخص سريع، مع إبراز المشكلة الأساسية والخطوات الإجرائية المطلوبة.
وبالمثل، يمكنك استخدام ClickUp Brain لصياغة معايير قبول واضحة لقصص المستخدمين والميزات وإصلاح الأخطاء. سيقوم برنامج المساعدة في الكتابة تلقائيًا بجلب محتويات المهمة (الوصف والتعليقات والمرفقات) وتحليلها واقتراح معايير القبول في شكل قائمة مرجعية/نقاط.
هل تريد أن ترى ذلك في الواقع؟ شاهد هذا الفيديو القصير حول كيفية كتابة تقرير فعال عن الأخطاء بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
📌 هل تعلم؟ أظهرت دراسة استقصائية أجرتها Canva ما يلي:
- 92% من قادة التكنولوجيا قد دمجوا أدوات الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي في سير عملهم
- 78٪ من المطورين يستخدمون هذه الأدوات يوميًا
وتشمل المزايا سرعة أكبر في إنشاء النماذج الأولية وتوليد الأفكار والابتكار وتقليل التكاليف.
للمبيعات والتسويق
التخصيص هو الأهم بالنسبة لفرق المبيعات والتسويق. لكن تقديم ذلك على نطاق واسع مهمة شاقة. دعنا نرى كيف يمكن لتقنيات هندسة المطالبات أن تسرع هذه العملية:
1. كتابة ردود البريد الإلكتروني من خلال هندسة المطالبات القليلة
اعرض على الذكاء الاصطناعي بعض الأمثلة عن كيفية الرد على بريد إلكتروني من عميل أو عميل محتمل، وسوف يقوم بصياغة رد على أحدث بريد إلكتروني تمامًا كما كنت ستفعل:
2. إنشاء مقترحات قيّمة باستخدام مهندس المطالبات التلقائي
هل تحتاج إلى مساعدة في صياغة عرض قيمة قوي؟ بدلاً من قضاء الوقت في صقل موجهاتك، ما عليك سوى أن تطلب من الذكاء الاصطناعي ما يلي:
هل تحتاج إلى إنشاء نسخ توعوية وملخصات لمكالمات العملاء في غضون ثوانٍ؟ مع ClickUp Brain، يمكنك استخدام مساعد الذكاء الاصطناعي في جميع ميزات ClickUp، مثل ClickUp Docs وClickUp Tasks وحتى ClickUp Comments.
لصياغة نسخة التوعية، ما عليك سوى فتح ClickUp Docs واستخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة بريدك الإلكتروني/رسالتك الرئيسية. يمكنك تعديلها واختيار نبرة الصوت وتحسين المسودة أو توسيعها بنقرة واحدة، أو استخدامها كما هي.
وإذا قام أحدهم بإدراج ملاحظة مكالمة في التعليقات، يمكنك الاتصال بـ Brain (عن طريق كتابة @brain في حقل التعليق/الرد) وطلب تلخيص ملاحظة المكالمة في التعليق.
📚 اقرأ المزيد: أمثلة على المطالبات الكتابية
📌 هل تعلم؟ ما يقرب من 20٪ من المسوقين يخصصون أكثر من 40٪ من ميزانيتهم التسويقية لحملات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، و 34٪ منهم أبلغوا عن تحسن كبير في نتائج التسويق بفضل الذكاء الاصطناعي.
للعمليات
إذا كنت تعمل في مجال العمليات، فمن المحتمل أنك مثقل بمهام تستغرق وقتًا طويلاً مثل كتابة إجراءات التشغيل القياسية أو إنشاء مستندات داخلية. ولكن لا تقلق، جرب المطالبات الواردة أدناه لتخفيف عبء العمل بشكل ذكي:
1. إنتاج ملخصات الاجتماعات - توليد المعرفة + الاتساق الذاتي
ليس لديك أداة آلية لإنشاء ملخصات الاجتماعات؟ لا تقلق! الصق نص الاجتماع في دردشة الذكاء الاصطناعي واطلب منه استخراج النقاط الرئيسية (ملخصات أو بنود العمل).
لتعزيز دقة النتائج، يمكنك أيضًا أن تطلب من الذكاء الاصطناعي تجربة عدة نسخ من الملخص واختيار أفضلها.
وإذا كنت تبحث عن طريقة أكثر سلاسة وتلقائية للتعامل مع ملاحظات الاجتماعات، فإن AI Notetaker من ClickUp مصمم خصيصًا لهذا الغرض. يمكن لهذه الأداة القوية الانضمام تلقائيًا إلى اجتماعاتك، سواء كانت مجدولة أو مخصصة، وتدوين المحادثة بأكملها في الوقت الفعلي.
يمكنها تلخيص النقاط الرئيسية، وتسليط الضوء على القرارات المتخذة، وحتى استخراج المهام القابلة للتنفيذ أو المتابعات.
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتدوين ملاحظات الاجتماعات، شاهد الفيديو أدناه:
2. إنشاء مستندات داخلية باستخدام المطالبات النشطة
قد يكون من الصعب إنشاء مستند داخلي (مثل مستند "سياسة العمل عن بُعد") من المحاولة الأولى. في مثل هذه الحالات، من الأفضل تشغيل موجه نشط وتحسينه أثناء العمل للحصول على النتيجة المثالية:
مثال على الموجه: قم بصياغة مسودة وثيقة داخلية تشرح سياسة العمل عن بُعد لدينا. اجعلها أقل من 800 كلمة. اذكر شروط الأهلية والتوقعات وسياسة المعدات وقسم الأمن السيبراني.
شاهد هذا الفيديو لتتعلم كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط عملية التوثيق وتوفير ساعات من العمل اليدوي:
3. إنشاء إجراءات تشغيلية موحدة من خلال تقنية توليد المعرفة
قد لا تعطيك عبارة "اكتب إجراءً قياسيًا بشأن X" أفضل النتائج. بدلاً من ذلك، يمكنك تحديد ما يجب تضمينه أولاً بالضبط. بمجرد أن يقدم لك الذكاء الاصطناعي تلك القائمة، قم بتعديلها، ثم أعدها إلى النموذج لإنشاء الإجراء القياسي الكامل.
مثال على الموجه
الخطوة 1: أنت خبير في توثيق العمليات. حدد جميع الخطوات والمهام والأدوات والموافقات الرئيسية التي ينطوي عليها إنشاء إجراء تشغيلي قياسي لـ [عملية X]. قم بتضمين المسؤول عن كل خطوة والأدوات التي يستخدمها ومعايير النجاح الرئيسية لاعتبار تلك الخطوة مكتملة.
الخطوة 2: باستخدام قائمة الخطوات والأدوار والأدوات والمعايير هذه، اكتب إجراءات تشغيل قياسية مفصلة لـ [عملية X]. قم بتضمين أقسام للعنوان والغرض والنطاق والإجراءات خطوة بخطوة والأدوار والمسؤوليات والأدوات/الموارد وإرشادات الموافقة والمراجعة. استخدم لغة واضحة وقابلة للتنفيذ حتى يتمكن أي شخص من اتباعها دون تدريب مسبق.
على الرغم من أن هذا يبدو سهلاً، فإننا نتفهم أنه قد يكون من المحبط صياغة مطالبات الكتابة بالذكاء الاصطناعي من الصفر كلما احتجت إلى إنشاء إجراء تشغيلي قياسي (لأن نفس المطالبة قد لا تناسب كل إجراء تشغيلي قياسي).
ولكن ماذا لو كان هناك زر سحري في مساحة عملك، والذي عند النقر عليه، سيولد أي إجراء تشغيلي قياسي تريده؟ هذا بالضبط ما يمكنك تحقيقه باستخدام حقول الذكاء الاصطناعي في Clickup.
إنه حقل مخصص، مدعوم من ClickUp Brain، يمكنك إضافته إلى مهمتك أو قائمتك. يمكنك تعيين الموجه إلى شيء مثل "صياغة إجراءات تشغيلية قياسية بناءً على وصف المهمة والتعليقات". وفي كل مرة تنقر عليها، ستقوم تلقائيًا بإنشاء محتوى إجراءات تشغيلية قياسية، اعتمادًا على محتوى المهمة.
💬 ماذا يقول مستخدمو CickUp:
ClickUp متعدد الاستخدامات للغاية ويسمح لي بإنشاء حلول لأي حالة أو عملية تجارية تقريبًا. كما أن الأتمتة ووكلاء الذكاء الاصطناعي قويون للغاية! يمكنني إعداد إجراءات تلقائية عبر المنطق أو عبر مطالبات الذكاء الاصطناعي لتنفيذ أي إجراء يمكن تخيله في ClickUp. أخيرًا، إن وتيرة تحديثات المنتج مذهلة — فهناك تحديثات مهمة للغاية للميزات كل شهر، ومن الواضح أن الشركة تستثمر في النمو.
ClickUp متعدد الاستخدامات للغاية ويسمح لي بإنشاء حلول لأي حالة أو عملية تجارية تقريبًا. كما أن الأتمتة ووكلاء الذكاء الاصطناعي قويون للغاية! يمكنني إعداد إجراءات تلقائية عبر المنطق أو عبر مطالبات الذكاء الاصطناعي لتنفيذ أي إجراء يمكن تخيله في ClickUp. أخيرًا، إن وتيرة تحديثات المنتج مذهلة — فهناك تحديثات مهمة للغاية للميزات كل شهر، ومن الواضح أن الشركة تستثمر في النمو.
الأخطاء الشائعة في المطالبات (وإصلاحاتها)
بعض العادات الصغيرة في طريقة كتابة المطالبات يمكن أن تحدث فرقًا بين الحصول على نتيجة "رائعة، هذا مثالي" والتحديق في كتلة من النص، متسائلاً عما حدث.
بعد ذلك، دعنا نلقي نظرة على بعض الأخطاء الشائعة في هندسة المطالبات وكيف يمكنك تحسين مطالباتك:
1. اطلب من الذكاء الاصطناعي "فقط افعل ذلك" دون إخباره كيف
كتابة موجه مثل "اكتب منشورًا في المدونة" أو "لخص هذا" يترك الكثير لتفسير الذكاء الاصطناعي. النتيجة؟ مدونة عامة للغاية أو ملخص لا يرقى إلى مستوى توقعاتك.
الحل: قم بإنشاء مطالبات فعالة مع توجيهات وسياق واضحين. على سبيل المثال، عند كتابة منشور مدونة، ضع في اعتبارك تحديد النبرة التي تريد اتباعها والجمهور المستهدف وطول المنشور والغرض منه.
إليك مثال على ذلك:
❌ موجه سيئ: "اكتب رسالة بريد إلكتروني حول ميزة "لوحات المعلومات المخصصة" الجديدة. "
✅ موجه جيد: "اكتب بريدًا إلكترونيًا داخليًا إلى فريق المبيعات لدينا لإعلان ميزة "لوحة التحكم المخصصة" الجديدة لأداة الإنتاجية [اسم الأداة]. يجب أن يكون البريد الإلكتروني موجزًا، وأن يسلط الضوء على أهم ثلاث مزايا للموظفين (على سبيل المثال، إثبات عائد الاستثمار، وإبرام الصفقات بشكل أسرع)، وأن يتضمن دعوة للعمل لمشاهدة فيديو تدريبي. استخدم نبرة واثقة ومشجعة."
2. تحميل الذكاء الاصطناعي بأكثر من طاقته من المهام في وقت واحد
قد يؤدي حشر الكثير من التفاصيل أو المهام في موجه واحد ضخم إلى نتائج مشوشة. سيصاب الذكاء الاصطناعي بالارتباك أو سيحاول القيام بكل شيء في وقت واحد (وسيفشل في ذلك).
الإصلاح: قسّم الموجه الأولي إلى خطوات أصغر وقم بتنفيذها بالتسلسل. على سبيل المثال، اطلب أولاً مخططًا عامًا. إذا كان جيدًا، اطلب من الذكاء الاصطناعي كتابة محتوى لكل قسم. بعد ذلك، اطلب منه صقل النبرة، وهكذا دواليك.
❌ موجه سيئ: "أنشئ 10 كلمات رئيسية لتحسين محركات البحث (SEO) لمدونة بعنوان "كيفية تنفيذ نظام إدارة الجودة". اقترح مخططًا مناسبًا لتحسين محركات البحث (SEO) باستخدام هذه الكلمات الرئيسية، ثم اكتب مقدمة من 100 كلمة للمدونة."
✅ موجه جيد: أنشئ 10 كلمات رئيسية لتحسين محركات البحث (SEO) لمدونة بعنوان "كيفية تنفيذ نظام إدارة الجودة". الجمهور المستهدف لهذه المدونة هو أصحاب الأعمال والرؤساء التنفيذيون والإدارة العليا.
الآن، باستخدام الكلمات الرئيسية التي تم إنشاؤها، قم بإنشاء مخطط تفصيلي وملائم لمحركات البحث لهذه المدونة. تأكد من أن علامات
اكتب مقدمة من 100 كلمة لهذا المدونة، مع مراعاة المخطط التفصيلي الذي تم إنشاؤه وكلمات SEO الرئيسية.
3. افتراض أن النموذج يتذكر
معظم نماذج اللغة الكبيرة لا تحتفظ بالمعلومات ما لم تقم بتضمينها صراحةً في الموجه الحالي. وغالبًا ما يؤدي ذلك إلى ردود تتجاهل السياق السابق أو تتعارض مع تعليماتك السابقة.
الإصلاح: أعد صياغة السياق الرئيسي والقيود والأهداف في كل موجه جديد حتى يتوفر للنموذج جميع المعلومات التي يحتاجها للاستجابة بدقة.
❌ موجه سيئ: "اكتب الآن المقدمة بناءً على المخطط الذي ناقشناه سابقًا."
✅ موجه جيد: باستخدام مخطط المدونة الذي أنشأناه سابقًا (مقدمة، فوائد، حالات استخدام، وخاتمة)، اكتب مقدمة من 100 كلمة. اجعلها حوارية، واجذب انتباه القارئ من خلال تسليط الضوء على مشكلة شائعة تحلها أداة الإنتاجية الخاصة بنا.
إنشاء مكتبة مطالبات للفرق
يمكن أن يوفر الموجه الجيد دقائق من الوقت؛ ويمكن أن توفر مكتبة الموجهات المشتركة ساعات من الوقت (نظرًا لأن الجميع يستخدمها). وإليك كيفية إنشاء واحدة:
1. أنشئ مستندًا مشتركًا لتخزين جميع المطالبات
استخدم ClickUp Docs لتنظيم المطالبات الأكثر فعالية التي يمكن لأعضاء الفريق استخدامها لاحقًا. يمكنك تنظيم هذه المطالبات حسب القسم ثم حسب نوع المهمة (على سبيل المثال، إنشاء المحتوى، أبحاث السوق، تحليل البيانات، إلخ).
قم بتضمين ما يلي في كل موجه:
- التوجيه نفسه
- وصف موجز يشرح الغرض من الموجهات ومتى تستخدمها وما يجب تجنبه وما إلى ذلك.
- مثال على مخرجات الذكاء الاصطناعي لوضع توقعات واضحة
2. صمم قوالب موجهات موحدة
بالنسبة للمهام الشائعة مثل تلخيص ملاحظات الاجتماعات أو تحسين مدونة، يمكنك إنشاء استراتيجيات توجيه قياسية يجب على الجميع استخدامها. يمكنك تضمين قوالب توجيه AI دقيقة وتعليمات حول متى وكيفية استخدامها لإنشاء استجابات بالطراز المطلوب.
يضمن ذلك اتباع كل عضو في الفريق لأفضل الممارسات عند إصدار المطالبات، مما يضمن جودة متسقة للمخرجات.
3. عزز ثقافة التعاون والتغذية الراجعة
شجع فريقك على استخدام مكتبة المطالبات هذه ليس فقط، بل والمساعدة في تحسينها أيضًا. للقيام بذلك، يجب عليك:
- أدخل نظام تصنيف بسيطًا يتيح لفريقك تصنيف المطالبات. كلما ارتفع تصنيف المطالبة، زادت فعاليتها.
- افتح المستند لأعضاء الفريق حتى يتمكنوا من ترك تعليقاتهم لاقتراح تحسينات والإبلاغ عن المطالبات غير الفعالة.
4. أضف نصائح لحل المشكلات إلى مكتبة المطالبات الخاصة بك
ستكون هناك أوقات ينتج فيها الذكاء الاصطناعي مخرجات دون المستوى أو غير متوقعة. لمساعدة فريقك على تشخيص المشكلات وحلها، ضع في اعتبارك إضافة قسم لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها يناقش الأخطاء الشائعة في موجهات الذكاء الاصطناعي وحلولها.
قد يبدو ذلك كما يلي:
المشكلة: النتيجة النهائية عامة للغاية
سبب حدوث ذلك: يميل الذكاء الاصطناعي إلى الاعتماد على بيانات التدريب الأكثر شيوعًا، مما قد يؤدي إلى استجابات آمنة، ولكنها عامة أو غير ملهمة.
الحل: أضف قيودًا أو تعليمات محددة لدفع الذكاء الاصطناعي في الاتجاه الصحيح.
مثال: "اجعل عدد الكلمات أقل من 100 كلمة"
📚 اقرأ المزيد: كيف تصبح مهندس موجهات
من الموجه إلى الإنتاجية: كيف تغلق ClickUp الفجوة
من خلال تعلم تقنيات هندسة المطالبات الأساسية والمتقدمة، يمكنك التوقف عن إضاعة الوقت في التجربة والخطأ والبدء في الحصول على نتائج تدفع عملك إلى الأمام.
مع ClickUp، يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من مساحة عملك. فهو يجمع بين إدارة المهام والأتمتة والتعاون، بحيث يمكنك إنجاز عملك دون الحاجة إلى التنقل بين الأدوات.
لذا، دعنا نتخلى عن الطريقة القديمة في استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة عليك استدعاءها. حان الوقت للحصول على مساعد ذكاء اصطناعي يكون بالفعل جزءًا من فريقك.
اشترك في ClickUp اليوم وشاهد ما يحدث عندما يكون الذكاء الاصطناعي على بعد نقرة واحدة فقط!
الأسئلة المتداولة
تعتمد أفضل أداة على المهمة التي تريد أن يؤديها الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يتم تحقيق أقصى قيمة عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي في النظام الأساسي الذي تستخدمه بالفعل لتخطيط العمل وتنفيذه. على سبيل المثال، يتم دمج ClickUp Brain على نطاق واسع وعميق في مساحة عمل ClickUp بحيث يمكنك الوصول إلى مساعد الذكاء الاصطناعي من أي شاشة. في الواقع، يمكنك حتى التبديل بين Brain و ChatGPT و Gemini و Claude وغيرها لاختيار أفضل نموذج للذكاء الاصطناعي لعملك.
نعم! يمكنك تخزين المطالبات الأفضل أداءً في مستند ClickUp مشترك أو حتى تحويلها إلى حقول AI مخصصة لإعادة استخدامها على الفور. بهذه الطريقة، يمكن لأي شخص ببساطة النقر على هذا الحقل، وسيقوم مساعد الذكاء الاصطناعي بتشغيل المطالبة المحددة مسبقًا. يوصى به بشدة للمهام المتكررة التي تعتمد على الاتساق وتكون حساسة للوقت.
نماذج اللغة الكبيرة ليست محركات بحث. فهي لا تشبه Google، حيث تدخل استعلام البحث ويقدم لك المحرك نفس النتيجة في كل مرة. بدلاً من ذلك، تجيب نماذج اللغة الكبيرة على استفساراتك بناءً على البيانات والأنماط التي تعلمتها أثناء تدريبها، ولهذا السبب يمكن أن ينتج عن نفس الموجه نتائج مختلفة في كل مرة.
في تقنية هندسة المطالبات بدون تدريب، ما عليك سوى إخبار الذكاء الاصطناعي بالمهمة التي يجب أن يؤديها، دون أي أمثلة داعمة للنتائج المتوقعة. على عكس ذلك، تتطلب المطالبات القليلة التدريب تضمين بعض الأمثلة لتوجيه الذكاء الاصطناعي في اتجاه معين. على سبيل المثال، تقديم نموذج لرد على البريد الإلكتروني حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من إنشاء شيء مشابه له.