مقدمة
لو كنت تعتقد أن كتابة الـPrompt هي مجرد فن “التخمين الذكي” في التعامل مع الـAI، فاستعد لتغيير رأيك تمامًا.
الجيل الجديد من مطوري الذكاء الاصطناعي لا يكتب موجهات عشوائية، بل يتعامل معها كأنها كود مضبوط بالأنواع — تمامًا مثل TypeScript في البرمجة.
هذا المفهوم يُعرف اليوم باسم Type-Driven Prompt Programming، وهو يمثل النقلة من “اكتب Prompt جيد” إلى “صمّم نظام موجهات محكوم بالقواعد، الأنواع، والمنطق”.
في هذا المقال، سنتعمق معًا في هذا المفهوم الثوري، ونتحدث عن كيف يجمع بين علم البرمجة الكلاسيكي والـPrompt Engineering الحديث ليخلق طريقة جديدة تمامًا للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي.
1. ما هي Type-Driven Prompt Programming؟
الفكرة ببساطة هي أنك تتعامل مع الـPrompt كما لو كان Function Typed — له مدخلات محددة (Input Types)، ومخرجات متوقعة (Output Types).
يعني بدل ما تكتب Prompt غامض مثل:
“Write me a summary about climate change.”
أنت تحدد النوع والسياق مثل:
type SummaryPrompt = {
topic: string;
tone: "formal" | "casual";
length: "short" | "long";
}
function generateSummary(prompt: SummaryPrompt): string {
// AI generates content based on strict input constraints
}
هكذا، أنت ما تتحدث مع الـAI كمستخدم فقط، بل كأنك تبني نظام لغوي مضبوط بالقواعد البرمجية.
الفكرة مأخوذة من فلسفة Type-Driven Development (TDD) في لغات مثل Haskell وTypeScript، لكنها مطبقة على عالم الـPrompts — لتقليل الغموض، وضمان الدقة في النتائج.
2. لماذا نحتاج Type-Driven Prompts؟
في عالم الـAI، مشكلة الموجهات الغامضة هي أكبر عائق أمام الدقة والموثوقية.
الذكاء الاصطناعي ما يفهم نيتك الحقيقية، بل يعتمد على الكلمات فقط — وهنا يجي دور الـTypes.
الأنواع (Types) توفر:
- وضوح في المدخلات: ما في مجال لكتابة أوامر غامضة.
- اتساق في المخرجات: لأن النظام يتأكد أن الـOutput دائمًا بنفس الشكل.
- سهولة الدمج (Integration): ممكن ربط الموجهات مع الكود البرمجي مباشرة، خصوصًا في تطبيقات الـAI APIs.
- قابلية الاختبار (Testability): تقدر تراجع وتختبر الـPrompt مثل أي Function برمجية.
يعني باختصار:
Type-Driven Prompt Programming = ذكاء اصطناعي يفهمك مثل Compiler ذكي، مش مجرد Chatbot.
3. كيف يختلف هذا الأسلوب عن الـPrompt Engineering التقليدي؟
| العنصر | Prompt Engineering | Type-Driven Prompt Programming |
|---|---|---|
| الهدف | تحسين جودة النتائج بالصياغة | ضمان الاتساق عبر تحديد الأنواع |
| المنهج | تجريب وتحسين يدوي | تصميم موجهات بمواصفات صارمة |
| الاختبار | يعتمد على التجربة | يعتمد على التحقق الآلي (Validation) |
| القابلية للتوسع | محدودة | عالية جدًا |
الفرق يشبه الفرق بين كتابة كود بلغة JavaScript عادية،
وبين استخدام TypeScript اللي يمنعك من الأخطاء قبل حتى ما تشغّل الكود.
4. مبدأ العمل: كيف يبني Type-Driven النظام؟
الفكرة تعتمد على تصميم ثلاث طبقات مترابطة:
1. Input Typing
يتم تحديد شكل المدخلات بشكل صارم.
مثلاً:
{
"topic": "AI in Education",
"tone": "formal",
"length": "short"
}
2. Prompt Template Layer
هنا يتم بناء الـPrompt كقالب ديناميكي:
Write a {length} {tone} summary about {topic}.
3. Output Validation
الـAI لا يُقبل رده إلا إذا طابق نوع الإخراج المطلوب (Output Schema):
{
"title": "string",
"summary": "string",
"keywords": ["string"]
}
هكذا، يتحول الذكاء الاصطناعي من أداة تخمين إلى نظام منضبط بالأنواع (Type-Safe AI).
5. أدوات تدعم Type-Driven Prompts
1. LangChain + Pydantic
يُمكنك من إنشاء Typed Prompts عبر Python، ويقوم تلقائيًا بالتحقق من صحة المخرجات.
from langchain.prompts import PromptTemplate
from pydantic import BaseModel
class Summary(BaseModel):
title: str
content: str
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["topic"],
template="Write a short summary about {topic}."
)
2. TypeChat (من Microsoft)
مشروع رائع يتيح لك تصميم “Type Definitions” للموجهات، بحيث يضمن أن كل استجابة من الـAI تطابق TypeScript schema.
interface Task {
name: string;
priority: "low" | "medium" | "high";
}
الـAI ما يقدر يرجع رد إلا لو كان مطابق لهذا الـType.
3. Guardrails AI
أداة مفتوحة المصدر تتيح بناء “Prompt Guards” — يعني تتحقق من المخرجات قبل قبولها في النظام.
6. كيف يحسّن هذا الأسلوب دقة النماذج الكبيرة (LLMs)
النماذج مثل GPT أو Claude تمتلك قدرات لغوية ضخمة، لكنها تفتقر للضبط الصارم.
Type-Driven Programming يحوّل هذه النماذج من مجرد “مؤلفين أذكياء” إلى “مُبرمجين دقيقين”.
الفوائد العملية:
- تحسين consistency في المخرجات.
- تقليل الأخطاء الناتجة عن سوء الفهم اللغوي.
- تسهيل دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المؤسسات.
وهذا بالضبط ما تحتاجه الشركات اللي تستخدم LLMs في الإنتاج — ذكاء يمكن الاعتماد عليه، مو مجرد ذكي.
7. Type-Driven Prompts في عالم البرمجة الفعلية
تخيل IDE مثل VS Code، لكن بدل كتابة الكود، أنت تكتب Prompts لها Types.
الـAI وقتها يعرف:
- نوع المهمة اللي تتكلم عنها.
- شكل المخرجات المطلوب.
- وحدود التعديل المسموح بها.
في المستقبل، راح يصير عندنا:
@prompt
function GenerateLandingPageCopy({
productName: string,
audience: "tech" | "general",
tone: "fun" | "serious"
}): { headline: string; subtext: string; cta: string }
النتيجة؟
نسخة جاهزة، دقيقة، وتراعي أسلوب الشركة — بدون إعادة صياغة يدوية.
8. العلاقة بين Type-Driven وAgentic Programming
الاثنان يمثلان وجهين لعملة واحدة:
- Agentic Programming يعطي الذكاء الاصطناعي القدرة على التفكير والتصرف ذاتيًا.
- Type-Driven Prompt Programming يعطيه الحدود التي لا يتجاوزها.
بمعنى آخر:
الأول يعلّمه كيف يكون ذكيًا، والثاني يعلّمه كيف يكون منضبطًا.
9. من أين أبدأ في تعلم Type-Driven Prompts؟
إذا كنت مبرمجًا وتريد تدخل هذا المجال الجديد، فابدأ بهذه الخطوات:
- تعلم LangChain أو TypeChat لفهم كيف تُبنى الأنظمة المعتمدة على Types.
- جرّب كتابة Prompt Schema باستخدام Pydantic أو Zod.
- صمّم Workflow بسيط فيه Input Type وOutput Type.
- أضف خطوة Validation بعد كل استجابة من الـAI.
- راقب كيف تتحسن الدقة والثبات في النتائج.
صدقني، بعد يومين من التجربة، راح تبدأ تنظر للـPrompt كأنه كود Typed مو مجرد جملة نصية.
10. مستقبل Type-Driven Prompt Programming
المستقبل واضح جدًا:
نحن متجهون إلى Prompt-Oriented Software Engineering — هندسة كاملة مبنية على تصميم الموجهات الذكية.
سيتحوّل مطور المستقبل من مجرد “كاتب أوامر للـAI” إلى Prompt Architect يصمم الأنظمة بالأنواع والمنطق، وليس بالكلمات فقط.
المشاريع القادمة ستُبنى على مزيج من:
- LLMs قوية (مثل GPT-5 أو Claude 3).
- Typed Prompts تمنع الأخطاء.
- Validation Layers تضمن الجودة.
وعندها سنرى تطبيقات ذكاء اصطناعي تعمل بثقة مطلقة —
ليس لأنها ذكية فقط، بل لأنها مُنظّمة ومنضبطة مثل البرمجة الحقيقية.
الخاتمة
Type-Driven Prompt Programming ليست مجرد تقنية جديدة، بل فلسفة برمجة لغوية تجعل العلاقة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي أكثر دقة وتناغمًا.
هي الجسر بين الخيال الحر للـAI والصرامة المنطقية للبرمجة.
الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد كاتب إبداعي…
الآن أصبح “مبرمج لغوي” يفهم أنواع البيانات، يلتزم بالقواعد، وينتج نتائج قابلة للتنفيذ في أنظمة حقيقية.
الـPrompts لم تعد جُملًا عابرة، بل واجهات برمجة لغة المستقبل.
الأسئلة الشائعة (FAQs)
1. هل يمكن تطبيق Type-Driven Prompt Programming على أي نموذج AI؟
نعم، طالما يدعم النموذج التعامل مع JSON Structured Outputs أو Schema Definitions.
2. هل تحتاج إلى خبرة في البرمجة لتطبيقها؟
يفضّل أن تكون لديك خلفية بسيطة في TypeScript أو Python، لكنها ليست ضرورية لتبدأ.
3. هل هذه التقنية مناسبة للشركات؟
تمامًا. لأنها تقلل الأخطاء وتضمن مخرجات متسقة وسهلة الدمج مع الأنظمة الإنتاجية.
4. ما الفرق بينها وبين Schema Validation العادي؟
Type-Driven Prompt Programming تربط الـSchema بعملية توليد الـPrompt نفسها، مش فقط بالنتيجة.
5. هل ستكون هذه الطريقة معيارًا جديدًا للـPrompt Engineering؟
نعم، كل المؤشرات تدل أن المستقبل يتجه نحو Structured Prompts وTyped AI Systems بدل النصوص الحرة.
