مقدمة
في السنوات الأخيرة، أصبح الـPrompt هو اللغة الجديدة بين البشر والذكاء الاصطناعي.
لكن مع توسّع استخدام أدوات مثل ChatGPT, Claude, وGemini, ظهر تحدي حقيقي:
كيف نكتب Prompts أكثر دقة، يمكن للنظام فهمها وتنفيذها بثقة وبدون أخطاء؟
هنا يولد مفهوم جديد ومثير اسمه Type-Driven Prompt Programming — وهو طريقة تفكير تجمع بين البرمجة التقليدية وذكاء كتابة الـPrompts.
الهدف؟ أن يصبح كل Prompt مثل كود برمجي له أنواع (Types) وقيود (Constraints) تضمن صحة المخرجات قبل حتى أن يكتب الذكاء الاصطناعي أول سطر من الكود.
باختصار، Type-Driven Prompts تعني إننا نكتب Prompts “تتحقق ذاتيًا” — Prompts ذكية تفهم القواعد التي تحدد ما هو المسموح والممنوع.
1. ما هي Type-Driven Prompts؟
لو فكرت في البرمجة التقليدية، كل متغيّر (Variable) له Type يحدد نوع البيانات اللي يقبلها.
مثلاً:
let age: number = 25 let name: string = "Omar"
لو حاولت تخزّن نص بدل رقم، المترجم (Compiler) يعطيك خطأ.
الآن تخيّل نفس الفكرة لكن في عالم الـPrompts!
بدل ما تكتب Prompt مفتوح مثل:
“اكتب لي كود تطبيق لتسجيل المستخدمين”
تكتب Prompt “Typed” مثل:
“اكتب لي كود TypeScript لتطبيق تسجيل مستخدمين مع Authentication باستخدام JWT، وتأكد أن الدالة
registerUser()ترجع Promise<Response>.”
هنا الـPrompt نفسه يحتوي قيودًا (Constraints) تحدد الشكل المتوقع للنتيجة، والذكاء الاصطناعي يلتزم بها كما لو أنه مقيّد بقوانين Type System.
2. لماذا نحتاج Type-Driven Prompt Programming؟
كلنا واجهنا هذا الموقف:
كتبت Prompt ممتاز، لكن النتيجة كانت نصف صحيحة أو خارج السياق تمامًا.
المشكلة ليست في الذكاء الاصطناعي، بل في أن الـPrompt لم يكن محددًا كفاية.
Type-Driven Prompts تحل 3 مشاكل أساسية:
- عدم التناسق (Inconsistency):
تجعل النتائج متوقعة، لأن كل Prompt يحمل قواعد واضحة. - التحقق المسبق (Validation):
يمكن للنظام اكتشاف أخطاء الـPrompt قبل التنفيذ. - الأمان (Security & Reliability):
عندما تعرف بالضبط نوع الناتج، تقل فرصة توليد مخرجات ضارة أو غير صالحة.
3. كيف تعمل Type-Driven Prompts من الناحية التقنية؟
الفكرة مستوحاة من Dependently-Typed Systems — أنظمة يكون فيها نوع القيمة (Type) مرتبطًا بمحتواها (Value).
مكونات النظام:
- Prompt Schema:
تحدد شكل الـPrompt وما يجب أن يحتويه (مثل JSON Schema لكن لـPrompts). - Type Checker:
أداة تتحقق أن الـPrompt يطابق القواعد (مثلاً: هل الـPrompt يحتوي على تعليمات التنفيذ، أو شروط الإخراج؟). - Constraint Layer:
تحدد العلاقات المنطقية داخل الـPrompt (مثلاً: “لو استخدمت Node.js، لا تستخدم SQLite”). - LLM Interface:
الذكاء الاصطناعي نفسه، الذي ينفذ الـPrompt بعد أن يتم التحقق منه.
4. مثال عملي: Type-Driven Prompt في توليد الكود
السيناريو التقليدي:
“ابنِ لي API لتسجيل الدخول بلغة Python.”
النتيجة؟ ممكن يحصل كود يشتغل… أو كود ناقص.
السيناريو باستخدام Type-Driven Prompt:
{
"intent": "Generate API",
"language": "Python",
"framework": "FastAPI",
"requirements": {
"auth": "JWT",
"routes": ["login", "register", "logout"]
},
"constraints": {
"return_type": "JSONResponse",
"status_codes": [200, 400, 401]
}
}
الـAI هنا يعرف بالضبط:
- اللغة المطلوبة
- الإطار (Framework)
- شكل المخرجات
- الأكواد المسموح بها
هذا النوع من Prompts يقلّل احتمالية الخطأ بنسبة كبيرة جدًا.
5. العلاقة بين Type-Driven Prompts وPrompt Engineering
في حين أن Prompt Engineering يركّز على فن صياغة الأسئلة،
Type-Driven Prompt Programming يركّز على هندسة صحة الإجابات.
تقدر تعتبرها خطوة “فوق” الـPrompt Engineering — مرحلة نضوج في كتابة Prompts تجعلها أشبه بالكود القابل للاختبار (Testable Prompts).
مثال توضيحي:
- Prompt Engineer: يكتب تعليمات واضحة للذكاء الاصطناعي.
- Type-Driven Prompt Programmer: يكتب تعليمات ومواصفات شكل المخرجات.
6. الفوائد الكبرى من Type-Driven Prompts
1. ثبات النتائج (Consistency)
النظام يولّد مخرجات بنفس البنية في كل مرة، مثالية لمشاريع الإنتاج (Production Systems).
2. سهولة الدمج مع الأنظمة (Integration)
يمكنك توصيل الـPrompt مع واجهات API أو أدوات CI/CD لأنه ينتج نتائج متوقعة.
3. تقليل التكلفة الزمنية (Efficiency)
بدل ما تعيد كتابة Prompts وتصلّح المخرجات يدويًا، النظام نفسه يتحقق من صحة الـPrompt قبل الإرسال.
4. دعم الذكاء التعاوني (Collaborative AI)
عندما يتعاون أكثر من Agent أو نموذج، يمكنهم تبادل Prompts “Typed” بشكل مفهوم للجميع.
7. الأدوات والمشاريع التي بدأت بتطبيق المفهوم
عدد من الأدوات بدأت فعلاً تتبنّى فكرة Type-Driven Prompts:
- LangChain Schema Framework: يتيح كتابة Prompts على شكل JSON Schema للتحقق المسبق.
- OpenDevin & Cognition AI: تستخدم Type Checking داخل الـPrompt System لضمان موثوقية الكود المولّد.
- Anthropic’s Claude Structured Outputs: تسمح بفرض Types على إجابات النموذج.
- OpenAI Function Calling & JSON Mode: خطوة واضحة باتجاه Type Enforcement في المخرجات.
8. Type-Driven Prompts في المجالات المختلفة
1. في البرمجة (Code Generation)
تحسين جودة الأكواد المولّدة من الـAI، وضمان توافقها مع المعايير المطلوبة.
2. في تحليل البيانات (Data Science)
يمكنك تحديد نوع المخطط البياني أو بنية الـDataFrame المتوقع قبل المعالجة.
3. في الكتابة والتسويق (Content AI)
يمكنك فرض Style معين مثل “tone=casual, format=markdown, length<300 words”.
4. في الذكاء الصناعي المتعاون (Multi-Agent Systems)
عندما يتواصل أكثر من Agent، يستخدمون Typed Prompts لتجنب الالتباس.
9. التحديات الحالية
1. تعقيد التنفيذ
تصميم Type System فعال للغة طبيعية أمر صعب جدًا، لأن اللغة نفسها غامضة بطبيعتها.
2. حدود النماذج الحالية
بعض الـLLMs ما تزال تفشل في الالتزام التام بالقيود (Constraints) حتى لو تم تحديدها بوضوح.
3. الموازنة بين المرونة والدقة
كلما زادت القيود، قلّ الإبداع. التحدي هو في إيجاد توازن ذكي بين الاثنين.
10. مستقبل Type-Driven Prompt Programming
المستقبل واضح: الذكاء الاصطناعي سيتحوّل من مجرد مولّد إلى مُنفّذ منضبط.
سنرى قريبًا أدوات IDE متخصصة في Prompt Debugging وPrompt Validation، تمامًا مثل ما نملك اليوم أدوات Debug للكود العادي.
الشركات الكبرى بدأت تمهد الطريق:
- OpenAI تعمل على Models تتعامل مع Prompts “مقروءة للآلة”.
- Microsoft تطور TypeSafe Agents في بيئة GitHub Copilot X.
- Google DeepMind تدمج Type Verification في أنظمة Gemini للبرمجة الذاتية.
الخاتمة
عالم الـPrompts يتطور بسرعة، وType-Driven Prompt Programming هو القفزة التالية في هذا التطور.
نحن ننتقل من مرحلة “كتابة Prompts عشوائية” إلى بناء Prompts قابلة للاختبار والتحقق المسبق.
هذا لا يجعل الذكاء الاصطناعي أذكى فقط…
بل يجعلنا نحن المبرمجين أكثر ذكاءً في التعامل معه.
البرمجة لم تعد مجرد كتابة كود — بل أصبحت فن تصميم نية (Intent)، وفهم كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذها بأمان ودقة.
الأسئلة الشائعة (FAQs)
1. ما الفرق بين Type-Driven Prompt Programming وPrompt Engineering؟
الأول يركّز على التحقق البنيوي من صحة الـPrompt، بينما الثاني يركّز على فن صياغته وتحسين نتائجه.
2. هل يمكن تطبيق الفكرة في أدوات اليوم؟
نعم، باستخدام LangChain أو OpenAI JSON Mode يمكن بناء Prompts Typed بسهولة.
3. هل هذه التقنية تناسب المبتدئين؟
بالعكس، تساعد المبتدئين في توليد نتائج أكثر دقة وثقة بدون خبرة عميقة في الكود.
4. هل ستستبدل البرمجة التقليدية؟
لا، لكنها ستصبح مكملًا ذكيًا يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتحكم.
5. هل Type-Driven Prompts لها تطبيقات خارج الكود؟
أكيد — يمكن تطبيقها في التسويق، التعليم، تحليل البيانات، وحتى تصميم واجهات المستخدم.
