كيف تكتب توجيهًا جيدًا: 5 أجزاء ومثال قبل/بعد

يقوم نموذجك بتلخيص بريد إلكتروني من عميل في ثلاث فقرات يوم الاثنين وفي نقطتين يوم الثلاثاء. نفس التوجيه، نفس النموذج. هذا ما يفعله الطلب المكوّن من سطر واحد: يترك كل قرار للنموذج، والنموذج يقرر بشكل مختلف في كل مرة.

التوجيه الجيد يجيب على خمسة أسئلة: ماذا تفعل (المهمة)، بماذا تعمل (السياق)، كيف يجب أن تبدو الإجابة (التنسيق)، كيف تبدو الإجابة الجيدة (المثال) وما يجب تجنبه (القيود). أدناه، يتحول طلب غامض إلى طلب منظم، ويمر عبر واجهة CheapTokens المتوافقة مع OpenAI، وترى ما يضيفه التوجيه الأطول إلى الفاتورة.

لماذا "لخّص هذا البريد الإلكتروني" مقامرة#

عندما تكتب "لخّص هذا البريد الإلكتروني"، تكون لديك إجابة في ذهنك بالفعل: جملة واحدة، مدى إلحاحه، ما يجب فعله بعد ذلك. لا يستطيع النموذج رؤية تلك الصورة. لذا يخمّن، وكل تخمين معقول. معًا يعطونك إجابة مختلفة في كل تشغيل، والنص البرمجي الذي يقرأ الإجابة ليس لديه شيء ثابت لتحليله.

يضع دليل هندسة التوجيه من OpenAI (قُرئ في 27 أكتوبر 2026) الفكرة بوضوح: هندسة التوجيه هي كتابة تعليمات فعّالة، ونماذج GPT تتحسن عندما تخبرها صراحةً بكيفية إنجاز مهمة. العادة ليست محصورة بالنصوص. في 26 أكتوبر 2026 شاركت قناة تيليجرام توجيهًا لفيديو مُولّد مدته 30 ثانية مقسّم إلى كتل: المشهد، النمط البصري، الحوار، الصوت والاستثناءات، المواصفات التقنية. مهمة مختلفة، نفس الحركة. سمّى المؤلف كل قرار مسبقًا بدلًا من تركه للنموذج.

الأجزاء الخمسة، بكلمات بسيطة#

تخيل أنك تشرح لزميل جديد في يومه الأول. "تعامل مع هذا" يمنحك تخمينًا. ورقة لاصقة تحمل المهمة، المادة، التنسيق الذي تريده، نموذجًا و"لا تفعل" تمنحك ما قصدته.

المهمة هي فعل واحد ومفعول واحد: "لخّص البريد الإلكتروني وقيّم مدى إلحاحه." كن حرفيًا. "ساعدني في هذا البريد الإلكتروني" ليست مهمة.

السياق هو المادة التي يعمل عليها النموذج: البريد الإلكتروني، وصف منتج، سياسة. النموذج يعرف فقط ما تعلمه في التدريب بالإضافة إلى ما تلصقه. ضع النص الملصق بين محددات، مثل وسوم بنمط XML مثل <email>…</email> أو عناوين markdown، حتى لا تختلط تعليماتك بالنص. يقترح دليل OpenAI كليهما.

التنسيق هو ما تبدو عليه الإجابة: "JSON بالمفاتيح summary، urgency، next_step" أو "ثلاث نقاط، 12 كلمة لكل واحدة كحد أقصى". يهم أكثر عندما يقرأ النص البرمجي الرد.

المثال هو مدخل واحد مع المخرج الذي تريده. يوصي الدليل بأمثلة قليلة تغطي مجموعة متنوعة من المدخلات مع المخرجات المطلوبة. مثال واحد بداية جيدة؛ أضف ثانيًا عندما تختلف مدخلاتك كثيرًا.

القيود هي "الممنوعات": استخدم فقط الحقائق من البريد الإلكتروني، اكتب "unknown" عندما يكون شيء مفقودًا، لا استرداد أو خصومات.

الترتيب مهم قليلًا أيضًا. يقول الدليل نفسه إن رسالة المطور أو النظام عادةً تكون الهوية، التعليمات، الأمثلة، السياق، وأن السياق ينتمي قرب النهاية لأنه يتغير بين الطلبات. القواعد توضع في رسالة النظام؛ المدخل يوضع في رسالة المستخدم.

قبل وبعد: بريد إلكتروني من عميل#

هذا هو الطلب المكوّن من سطر واحد بجانب نفس الطلب مع الأجزاء الخمسة كلها. البريد الإلكتروني نفسه هو السياق، ويوضع في رسالة المستخدم، ملفوفًا بوسوم <email>.

Summarize this email.

You summarize customer emails for a support team.

Task: Summarize the email in the <email> tags and rate how urgent it is.

Format: Reply with JSON only, using the keys "summary" (one sentence), "urgency" ("low", "medium" or "high") and "next_step" (one short sentence).

Example:
<email>Hi, order 1042 was due Monday and it's Thursday. Where is it?</email>
{"summary": "Order 1042 is three days late and the customer asks where it is.", "urgency": "medium", "next_step": "Check the carrier tracking for order 1042 and reply with the status."}

Rules:
- Use only what the email says. If something is missing, write "unknown".
- Don't offer refunds or discounts.
- Output nothing outside the JSON.

اقرأ "بعد" من الأعلى إلى الأسفل ويمكنك الإشارة إلى كل جزء: السطر الافتتاحي والمهمة، سطر التنسيق، المثال، القواعد. البريد الإلكتروني غائب من النص عن قصد. يتغير مع كل طلب، لذا يسافر منفصلًا.

أرسله عبر الواجهة#

التعليمات لا تتغير أبدًا، لذا تعيش في ثابت وتأتي أولًا. البريد الإلكتروني يتغير، لذا يأتي أخيرًا. هذا هو النص البرمجي كاملًا، باستخدام OpenAI Python SDK الموجّه إلى CheapTokens. النموذج هو DeepSeek-V4-Flash: سياق 380K، حتى 32,768 رمز إخراج لكل إجابة، سعر واحد في أي ساعة. خذ عنوان URL الأساسي ومعرّف النموذج من وثائق CheapTokens؛ إذا لم يكن لديك مفتاح بعد، طلب API الأول الخاص بك يشرح ذلك خطوة بخطوة.

import json
import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1",
    api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"],
)

SYSTEM_PROMPT = """You summarize customer emails for a support team.

Task: Summarize the email in the <email> tags and rate how urgent it is.

Format: Reply with JSON only, using the keys "summary" (one sentence), "urgency" ("low", "medium" or "high") and "next_step" (one short sentence).

Example:
<email>Hi, order 1042 was due Monday and it's Thursday. Where is it?</email>
{"summary": "Order 1042 is three days late and the customer asks where it is.", "urgency": "medium", "next_step": "Check the carrier tracking for order 1042 and reply with the status."}

Rules:
- Use only what the email says. If something is missing, write "unknown".
- Don't offer refunds or discounts.
- Output nothing outside the JSON.
"""

email = "Hello, I was charged twice for my subscription this month. Please fix it before Friday, my card is almost at its limit."

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    messages=[
        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
        {"role": "user", "content": f"<email>\n{email}\n</email>"},
    ],
)

reply = response.choices[0].message.content
print(json.loads(reply))
print(response.usage.prompt_tokens, response.usage.completion_tokens)

إذا أدى سطر التنسيق عمله، يكون الرد كائن JSON واحدًا يحتوي على summary، urgency وnext_step، وjson.loads يحوّله إلى قاموس. إذا أثار خطأً، فقد لفّ النموذج JSON بنص إضافي: شدّد القاعدة الأخيرة أو أضف مثالًا ثانيًا. السطر الأخير يطبع عدد الرموز التي دخلت وخرجت، وهو الرقم الذي يتناوله القسم التالي.

ماذا تكلف الكلمات الإضافية#

الرمز هو قطعة من كلمة. تدفع لكل رمز لما ترسله (المدخل) ولما يكتبه النموذج (المخرج)، والمخرج هو الجانب الأغلى. المزيد عن ذلك في رموز المدخل مقابل المخرج.

لنفترض أنك تدير روبوت دعم بـ 1,000 بريد إلكتروني يوميًا، والبريد الإلكتروني حوالي 300 رمز. يضيف الطلب المكوّن من سطر واحد نحو 10 رموز من التعليمات، لذا يدخل حوالي 310؛ نفترض أنه يحصل على ملخص حر النموذج بحوالي 250 رمزًا. توجيه النظام أعلاه حوالي 200 رمز، بالإضافة إلى نحو 10 لوسوم <email>، لذا يدخل حوالي 500؛ نفترض أن سطر التنسيق يحصر الإجابة في JSON بحوالي 80 رمزًا. على DeepSeek-V4-Flash هذا $0.00003 لكل بريد إلكتروني للطلب المكوّن من سطر واحد و$0.000016 للتوجيه المنظم. أصبح التوجيه أطول، لكن الطلب أصبح أرخص، لأن الجزء الطويل هو المدخل والجزء الذي قصرته هو المخرج. شغّل النص البرمجي واستبدل هذه الافتراضات بـ prompt_tokens وcompletion_tokens الخاصين بك.

هذا هو التوجيه المنظم عند 1,000 بريد إلكتروني يوميًا عبر النماذج. في المجموع، مع احتساب المدخل والمخرج معًا، يخرج CheapTokens أرخص من سعر OpenRouter المرجعي على هذا الحمل؛ الأسعار الحالية على صفحة الأسعار.

اختبر نفسك#

سؤال واحد عن العادة التي تعطي أكبر مردود عندما يعيد نص برمجي استخدام توجيه. بمجرد أن تعمل البنية، تكون المقابض التالية هي رسالة النظام ودرجة الحرارة، المشروحة في توجيه النظام ودرجة الحرارة.