روش‌های نوشتن پرامپت نویسی در UX

فرض کن می‌خوای برای صفحه معرفی محصول، چند تا پیام خوش‌آمد بنویسی. نوشتن یه متن صمیمی و قانع‌کننده همیشه راحت نیست؛ هم وقت می‌بره، هم ممکنه یه‌جاهایی ذهنت گیر کنه. اما وقتی یه مدل هوش مصنوعی مثل GPT کنارت باشه، می‌تونی با یه پرامپت دقیق، چند تا پیام با لحن‌های مختلف ازش بگیری. اگه بدونی دقیقا چی می‌خوای، لحن رو مشخص کنی و محدودیت‌ها رو هم واضح بنویسی، این کار خیلی سریع‌تر جلو می‌ره، بدون این‌که کنترل اوضاع از دستت خارج بشه.

پرامپت هوش مصنوعی چیست؟

در واقع، پرامپت همون متنی هستش که شما می‌نویسید تا یه مدل زبانی مثل چت‌جی‌پی‌تی رو هدایت کنه. این متن نقش یه دستور یا سناریوی مکالمه‌ای رو بازی می‌کنه تا مدل بتونه خروجی‌ تولید کنه که به نیاز شما نزدیک باشه.

در طراحی UX، پرامپت‌نویسی خیلی بیشتر از یه دستور ساده‌ست؛ شبیه یه بریف خلاقانه عمل می‌کنه. شما باید مشخص کنید مدل قراره چه نقشی داشته باشه، هدف چیه، موضوع در چه زمینه‌ای هستش، چه محدودیت‌هایی وجود داره و خروجی نهایی باید به چه صورت باشه. به عبارت دیگه وقتی پرامپت خوبی می‌نویسید، به مدل کمک می‌کنید بفهمه قراره چه کسی باشه، دقیقا چه کاری انجام بده، و چه نوع پاسخی مناسبه.

از پرامپت نویسی AI چه زمانی استفاده می‌شود؟

• تولید محتوا و کپی‌رایتینگ

وقتی قراره متن‌هایی مثل پیام خطا، توضیح ویژگی‌ها یا محتوای بازاریابی بنویسید، پرامپت‌ها کمک می‌کنن خیلی سریع چند نسخه‌ مختلف تولید کنید. این‌طوری هم توی زمان صرفه‌جویی می‌شه، هم می‌تونید راحت‌تر به نسخه‌ نهایی برسید.

• ایده‌پردازی و طوفان فکری

در مراحل ابتدایی طراحی، مدل هوش مصنوعی می‌تونه نقش یه هم‌فکر رو بازی کنه. کافیه پرامپت درستی بنویسی تا بتونه چند مسیر مختلف جلوی پات بذاره و بهت کمک کنه سناریوهای کاربری مختلف رو تصور کنی.

• تحلیل تحقیقات کاربر

طراحان معمولا با حجم زیادی از داده‌های کاربر روبه‌رو هستن. وقتی زمینه و محدودیت‌ها رو مشخص کنی، یه مدل زبانی می‌تونه داده‌ها رو خلاصه کنه و الگوهای رفتاری مهم رو از دل اون‌ها بیرون بکشه.

• آموزش و راهنمایی کاربران

وقتی کاربر برای اولین‌بار وارد یه ابزار هوش مصنوعی می‌شه، معمولا نمی‌دونه باید چی بپرسه یا اصلا این ابزار به چه دردی می‌خوره. اینجاست که پرامپت‌های پیشنهادی به کار میان. مثلا ابزار می‌تونه چند نمونه آماده نشون بده مثل: «برایم چند پیام خوش‌آمد با لحن دوستانه بنویس» یا «سه ایده برای معرفی قابلیت جدید اپلیکیشن بده». این پیشنهادها ذهن کاربر رو روشن می‌کنن، مسیر استفاده از ابزار رو نشون می‌دن و بهش کمک می‌کنن با خیال راحت شروع کنه. وقتی کاربر از همون اول حس کنه که ابزار داره راه رو نشونش میده، راحت‌تر باهاش ارتباط می‌گیره، خلاقانه‌تر استفاده می‌کنه و احتمال اینکه دوباره برگرده و ازش کمک بگیره، بیشتر می‌شه.

کاربردهای پرامپت‌نویسی در طراحی

• صرفه‌جویی در زمان

پرامپت‌های مرتبط می‌تونن خیلی سریع نسخه‌های اولیه‌ متن، پرسونا یا نقشه‌ سفر کاربر رو تولید کنن. این کار باعث می‌شه زمان زیادی از مراحل اولیه طراحی صرفه‌جویی بشه و تیم بتونه زودتر وارد فازهای بعدی بشه.

• تقویت خلاقیت

اگه طراح به بن‌بست ذهنی بخوره یا ایده‌های جدید به ذهنش نرسه، مدل‌های زبانی براساس پرامپت با پیشنهادهای متنوع دوباره ذهنش رو روشن می‌کنن و به ایده‌پردازی کمک می‌کنن.

• سازماندهی پژوهش

وقتی حجم داده‌های حاصل از تحقیقات کاربری بالا می‌ره، پرامپت‌ مرتبط، می‌تونه اون اطلاعات رو خلاصه و دسته‌بندی کنه تا تحلیل‌شون راحت‌تر و سریع‌تر پیش بره.

• استانداردسازی لحن و سبک

اگه طراح از همون ابتدا لحن، شخصیت برند و هدف پرامپت رو مشخص کنه، خروجی با هویت برند هماهنگ درمیاد و سبک ارتباطی محصول یک‌دست باقی می‌مونه.

• آموزش بهتر مدل

پرامپت‌های دقیق، مثل یه آموزش کوتاه برای مدل عمل می‌کنن. وقتی درست توضیح بدید چی می‌خواید، مدل هم بهتر می‌فهمه و خروجی نزدیک‌تری به نیاز شما تولید می‌کنه.

• هدایت کاربر

در طراحی ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌شه پرامپت‌های پیشنهادی قرار داد. این پیشنهادها به کاربر نشون می‌دن چه‌جوری از ابزار استفاده کنه، چی بپرسه و از کجا شروع کنه. همین باعث می‌شه تجربه‌ استفاده هم ساده‌تر باشه، هم دل‌چسب‌تر.

روش‌های نوشتن پرامپت

۱. فریم‌ورک WIRE+FRAME

این فریم‌ورک کمک می‌کنه یک پرامپت کامل، منظم و دقیق بنویسید. شما مشخص می‌کنید مدل قراره چه نقشی داشته باشه (مثل محقق UX) و باید چه کاری انجام بده. همچنین اطلاعات زمینه‌ای مثل هدف پروژه، محصول یا مخاطب رو وارد می‌کنید. محدودیت‌هایی مثل «فقط از داده‌های واقعی استفاده کن» رو اضافه می‌کنید، فرمت خروجی رو مشخص می‌کنید (مثل جدول یا خلاصه) و حتی می‌تونید لحن نوشتار رو هم تعریف کنید (مثلا رسمی یا دوستانه). اگه کار چندمرحله‌ایه، اون رو به گام‌های کوچیک تقسیم می‌کنید، و از مدل می‌خواید اگه جایی رو نفهمید، سؤال بپرسه یا پاسخ‌هاشو اصلاح کنه.

• • چه کسی و چه چیزی (Who & What)

مشخص کنید مدل قراره چه نقشی داشته باشه و دقیقا باید چه کاری انجام بده. مثلا بنویسید: «نقش یک محقق ارشد UX رو بازی کن و بازخورد کاربران نسل Z رو تحلیل کن». این کار کمک می‌کنه مدل دقیق‌تر بفهمه باید از چه زاویه‌ای فکر کنه.

• • زمینه (Input Context)

حتما اطلاعات مربوط به مخاطب، محصول و اهداف پروژه رو توی پرامپت بیارید. وقتی مدل بفهمه با چه زمینه‌ای طرفه، لازم نیست حدس بزنه و راحت‌تر می‌تونه جواب درست بده.

• • قوانین و محدودیت‌ها (Rules & Constraints)

قوانین رو شفاف بنویسید. مثلا بگید «فقط از داده‌هایی که بهت می‌دم استفاده کن و از خودت مثال نساز». اینطوری جلوی اشتباه یا خیال‌پردازی مدل رو می‌گیرید.

• • خروجی مورد انتظار (Expected Output)

تعیین کنید خروجی چه فرمی داشته باشه. لیست بولت؟ جدول؟ خلاصه؟ حتی می‌تونید یه نمونه هم براش بذارید. هرچی دقیق‌تر بگید، مدل هم خروجی بهتری تحویلتون می‌ده.

• • جریان وظایف (Flow of Tasks)

وقتی کار چندمرحله‌ایه، اونو به گام‌های کوچیک‌تر تقسیم کنید. مثلا بگید: «اول داده‌ها رو خلاصه کن، بعد الگوها رو استخراج کن، و در نهایت تحلیل بنویس». این باعث می‌شه مدل مرحله‌به‌مرحله جلو بره و نتیجه دقیق‌تری بده.

• • لحن مرجع (Reference Voice/Style)

لحن و سبک نوشتار رو روشن کنید. مثلا بنویسید لحن رسمی، دوستانه یا حتی لحن شبیه گزارش تحقیق. با این کار، خروجی مدل با محتوای برند شما هماهنگ درمیاد.

• • درخواست توضیح (Ask for Clarification)

از مدل بخواید اگر جایی از پرامپت براش مبهم بود، سوال بپرسه. این کار باعث می‌شه مدل به‌جای حدس زدن، با اطمینان جلو بره و خروجی بهتری بده.

• • حافظه و تکرار (Memory/Evaluate & Iterate)

به مدل یادآوری کنید به مکالمات قبلی نگاه کنه یا پاسخ قبلیش رو بررسی و اصلاح کنه. این باعث می‌شه مدل مثل یه هم‌تیمی یادگیرنده رفتار کنه، نه فقط یه ماشین پاسخ‌گو.

۲. روش CARE

یکی از ساده‌ترین و کاربردی‌ترین فریم‌ورک‌ها برای نوشتن پرامپت هستش، مخصوصا وقتی تصمیم دارید یه کار نسبتا مشخص از مدل بخواید یا توی مراحل اولیه طراحی دنبال ایده و جهت فکری بگردید. این ساختار چهار بخش اصلی داره: زمینه (Context)، اقدام مورد نظر (Action)، نتیجه مورد انتظار (Results)، و مثال (Examples). این فرمت کمک می‌کنه مدل دقیق‌تر بفهمه قراره چی‌کار کنه، چرا اون کار مهمه، و چه جور پاسخی به درد شما می‌خوره. استفاده از CARE باعث می‌شه پرامپت‌هاتون هم هدف‌مندتر باشن، هم سریع‌تر به نتیجه برسن، بدون اینکه وارد پیچیدگی‌های زیاد بشید.

۳. روش Perfect

این روش یکی از کامل‌ترین و حرفه‌ای‌ترین فریم‌ورک‌ها برای نوشتن پرامپت هستش، مخصوصا وقتی با یه مسئله پیچیده‌تر روبه‌رو هستید و می‌خواید خروجی دقیق، برندمحور و قابل‌استفاده بگیرید. این ساختار شش بخش اصلی داره: وظیفه (Task)، زمینه (Context)، مثال‌ها (Examples)، شخصیت مدل (Persona)، قالب پاسخ (Format)، و لحن (Tone). این فرمت کمک می‌کنه هوش مصنوعی بفهمه دقیقا چی ازش می‌خواید، در چه شرایطی، با چه سبک و لحنی، و خروجی باید چه شکل و کیفیتی داشته باشه. استفاده از Perfect باعث می‌شه پرامپت‌هاتون هم حرفه‌ای‌تر باشن، هم خروجی‌هایی تولید کنن که مستقیما قابل استفاده توی پروژه‌های واقعی UX باشن.

نکات تکمیلی

• وضوح و مشخص بودن: حتی بهترین فریم‌ورک‌ها هم وقتی نتیجه خوبی می‌دن که چند اصل ساده اما کلیدی رو رعایت کنید. مهم‌ترینشون اینه که پرامپت باید شفاف و بدون ابهام باشه. وقتی دقیق نگید چی می‌خواید، مدل هم نمی‌تونه حدس درستی بزنه. بهتره جزئیات کافی بدید و فقط به چند کلمه کلی اکتفا نکنید.
• بازبینی و تکرار: از طرف دیگه، اولین پرامپتی که می‌نویسید، قرار نیست بهترین خروجی رو بده. مثل طراحی، اینجا هم بازبینی و تکرار باعث بهبود می‌شن. می‌تونید پرامپت رو مرحله‌به‌مرحله اصلاح کنید تا نتیجه دقیق‌تری بگیرید.
• شخصیت‌دهی: یه نکته مهم دیگه اینه که از مدل بخواید نقش مشخصی بگیره. مثلاً بگید: «به‌عنوان یک طراح محتوا فکر کن». این کار کمک می‌کنه خروجی‌ها منسجم‌تر باشن و با لحن یا دیدگاه درستی نوشته بشن.
• تقسیم مسائل پیچیده: اگه وظیفه‌ای که دارید پیچیده‌ست، بهتره اون رو به چند بخش کوچیک‌تر تقسیم کنید. وقتی مدل بدونه قراره گام‌به‌گام جلو بره، خروجی‌ها هم قابل کنترل‌تر می‌شن.
• ارائه مثال: و در نهایت، مدل با دیدن مثال یاد می‌گیره. اگه بهش نشون بدید یه پاسخ خوب چه شکلیه و حتی یه پاسخ اشتباه رو هم براش بیارید، بهتر می‌فهمه قراره چی تولید کنه. این کار، ساده‌ترین راه برای بالا بردن کیفیت پاسخ‌هاست.

چالش‌ها و اشتباهات رایج

• نبود زمینه کافی

وقتی به مدل نمی‌گید پروژه در چه زمینه‌ایه، با چه نوع محصول یا مخاطبی طرف هستید، یا هدف اصلی چیه، اون نمی‌تونه درست حدس بزنه. نتیجه‌اش این می‌شه که خروجی کلی، بی‌ربط یا حتی متناقض تولید می‌کنه. بهتره از همون اول، زمینه‌ لازم رو خیلی شفاف بهش بدید تا مدل بدون حدس زدن، کار درست رو انجام بده.

• دستورات مبهم یا کلی در پرامپت

عبارت‌هایی مثل «یه صفحه جذاب طراحی کن» یا «یه متن قشنگ بنویس» برای مدل خیلی مبهمه. چون نمی‌دونه منظور از «جذاب» یا «قشنگ» چیه. این نوع دستورات باعث می‌شن خروجی‌ها سطحی، غیرقابل استفاده باشن. اگه دنبال نتیجه دقیق هستید، باید خواسته‌تون رو با جزئیات مشخص کنید.

• عدم تعیین لحن و محدودیت‌ها

اگه لحن مورد نظر یا محدودیت‌های برند رو مشخص نکنید، مدل ممکنه با لحنی بنویسه که اصلا به هویت محصول یا فضای کاری شما نمی‌خوره. مثلا ممکنه به جای لحن دوستانه، یه متن خشک و رسمی تحویلتون بده. یا اطلاعاتی بسازه که توی پروژه واقعی مجاز به استفاده‌ش نیستید. تعیین این موارد از قبل، جلوی خیلی از خطاها رو می‌گیره.

• زیاده‌گویی یا پیچیدگی

اگه پرامپت خیلی طولانی باشه، یا ساختار نداشته باشه و وسطش چند تا موضوع باهم ترکیب بشه، مدل ممکنه مسیر رو گم کنه. اطلاعات مهم رو نادیده بگیره، یا جواب نصفه‌نیمه بده. پس بهتره متن پرامپت، هم خلاصه باشه، هم مرحله‌به‌مرحله و واضح نوشته بشه.

• اتکا به نمونه‌های آماده پرامپت

پرامپت‌های آماده شاید شروع خوبی باشن، اما استفاده بی‌چون‌وچرا از اون‌ها مثل استفاده از قالب آماده در طراحی می‌مونه؛ معمولا نتیجه‌ای عمومی، تکراری و بدون هویت می‌ده. بهتره اون نمونه‌ها رو با توجه به هدف، زمینه و لحن پروژه‌ خودتون تنظیم کنید تا واقعا به درد بخورن.

• کاهش نقش انسان

حتی بهترین مدل‌های زبانی هم نمی‌تونن تمام جزئیات انسانی مثل ظرافت‌های فرهنگی، احساسات کاربران یا بافت اجتماعی پروژه رو درک کنن. اگه همه چیز رو بسپرید به مدل، احتمال داره نکات مهمی نادیده گرفته بشن. همیشه باید یک انسان متخصص کنار مدل باشه تا مسیر درست رو مشخص کنه و خروجی رو بررسی کنه.

نتیجه‌گیری

پرامپت‌نویسی در هوش مصنوعی رو می‌شه به‌عنوان یکی از مهارت‌های طراحی در نظر گرفت؛ مهارتی که به شناخت کاربر، ساختاردهی دقیق اطلاعات و بیان شفاف نیاز داره. در طول مسیر دیدیم که فریم‌ورک‌هایی مثل WIRE+FRAME، CARE و Perfect چطور می‌تونن به هدایت مدل‌ها کمک کنن و در حوزه‌هایی مثل تولید محتوا، تحلیل داده‌های کاربر یا طراحی، کاربرد داشته باشن. با این حال، اگه هدایت انسانی نباشه، این ابزارها به‌تنهایی نمی‌تونن خروجی قابل اعتماد یا هماهنگ با اهداف پروژه تولید کنن. طراحی با هوش مصنوعی بیشتر شبیه یک همکاری دوطرفه‌ست: ماشین توانایی پردازش داره، ولی این طراحه که باید تصمیم بگیره، سؤال درست بپرسه و مسیر رو مشخص کنه. در واقع، نقش طراح حالا فراتر از اجرا رفته؛ اون تبدیل شده به استراتژیست و راهنمای مدل. شما چه تجربه‌ای از کار با مدل‌های زبانی و نوشتن پرامپت دارید؟ چه چیزی برای شما بهتر جواب داده؟

منابع

• Smashing
• Medium
• Ixdf
• UXCollective
• looppanel
• UXplanet
• UXPin
• NNgroup