هندسة الأوامر (Prompt engineering) لعملاء الذكاء الاصطناعي أصبحت تتم بشكل تلقائي. GEPA، وهو بحث تم تقديمه شفهياً في ICLR 2026، يقوم بإعادة كتابة أوامر العملاء بناءً على آثار تنفيذهم (traces)، ويتفوق على التعلم التعزيزي (RL) بعدد مرات تشغيل أقل بنسبة تصل إلى 35 ضعفاً.
دليل عملي لـ promptfoo: اختبر مطالبات LLM باستخدام تأكيدات حتمية وأخرى يتم تقييمها بواسطة النماذج، واكتشف تراجعات المطالبات، وقم بضبط بوابة CI الخاصة بك باستخدام GitHub Actions.
اتعلم إزاي تبني وتخصص وتوسع نطاق وكلاء LangChain بأمثلة من الواقع العملي، وأفضل الممارسات، وأنماط جاهزة للتشغيل الفعلي.
غوص عميق في إتقان prompt engineering — من صياغة prompts فعالة إلى توسيع workflows AI بالموثوقية والأداء والدقة
ورقة الغش النهائية لكتابة prompts فعالة عبر ChatGPT، Claude، Gemini، Perplexity، و Grok. تقنيات خاصة بكل منصة، أمثلة حقيقية، وقوالب copy-paste لكل use case.
- تعرف على كيفية صياغة نصوص توجيهية للذكاء الاصطناعي تحقق استجابات دقيقة وإبداعية وموثوقة. هذا الاستكشاف العميق يغطي الهيكل والسياق والاختبار والاستراتيجيات العملية لنجاح هندسة النصوص التوجيهية.
- تعلم كيفية تصميم أوامر فعالة وتقليل استخدام الرموز في نماذج اللغة الكبيرة. دليل عميق وعملي للمطورين ومحبي الذكاء الاصطناعي.
System prompts مقابل user prompts: كيف يشكل كل منهما سلوك الذكاء الاصطناعي، ولماذا يهم هذا الفصل من أجل الأمان، وأنماط كتابة System prompts التي يمكنك إعادة استخدامها.
- تعرف على كيفية تقصير وتحسين نصوصك التوجيهية للغات النماذج الكبيرة لتقليل استهلاك الرموز، وتحسين الدقة، وتوفير المال باستخدام أدوات مثل LLMLingua، GIST tokens، و PCToolkit.
- تعلم كيفية جعل مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة متسقة وموثوقة باستخدام الأوامر المنظمة، والتحكم في درجة الحرارة، والتحقق باستخدام Pydantic.
- يتطور GitHub Copilot بسرعة. من محرر تعليمات برمجية ذكي مجاني جديد إلى التطوير المعتمد على المواصفات واستراتيجيات الأوامر الأفضل، إليك كل ما تحتاج معرفته حول جعل Copilot موثوقًا بالفعل.
وظائف الذكاء الاصطناعي المطلوبة في 2026: أدوار AI engineer، و ML ops، و prompt engineer — المهارات التي يريدها أصحاب العمل فعلياً، ونطاقات الرواتب، ومن يقوم بالتوظيف الآن.