😎 حقیقت جالبی که خیلی از توسعه‌دهنده‌ها درک کرده‌اند اینه که کاربران عادی اهمیتی به «پرامپت‌سازی حرفه‌ای» نمی‌دهند.

📊 در تمام اپلیکیشن‌هایی که روی LLM ساخته شده‌اند، آنالیتیک‌ها نشان می‌دهد کاربر یک جمله ساده می‌نویسد و انتظار خروجی کامل دارد. به همین دلیل، توسعه‌دهندگان داخل خودِ اپ حجم زیادی از دستورالعمل‌ها و ساختارها را به‌صورت پیش‌فرض جاسازی می‌کنند تا همان درخواست ساده‌ی کاربر به یک پرامپت پیچیده و کاربردی تبدیل شود.

🧠 از طرف دیگر، مدل‌های «تفکری» (Thinking Models) اساساً نیازمند پرامپت‌های کلاسیک نیستند. این مدل‌ها خودشان جای خالی درخواستی کاربر را پر می‌کنند و بافت منطقی یا داده‌ای لازم را اضافه می‌کنند. تعداد کمی از افراد بلدند این نسل از مدل‌ها را درست پرامپت کنند، ولی واقعیت اینه که برای عموم کاربرها هم نیازی نیست.

✅ بله، مواقعی هست که یک پرامپت خیلی خاص و دقیق لازم می‌شود (مثلاً در یک تسک پژوهشی یا تخصصی)، اما این‌ها استثنا هستند. اگر تا حالا در چنین وضعیتی نبودید، اصلاً مهم نیست – می‌توانید بی‌خیال ماجرای «پرامپت پارسلتانگ» شوید.

✨ نتیجه: تنبل بودن در پرامپت‌نویسی نه تنها اشکال نداره، بلکه مسیر درست استفاده از LLM همین است. احترام به کسانی که راحت می‌نویسند و انتظار دارند AI خودش فکر کند! 🙌

@rss_ai_ir | #LLM #AI #Prompting