ما الفرق بين system prompt وuser prompt؟
system prompt هو مجموعة تعليمات دائمة تحدد دور النموذج وقيوده وسلوكه الافتراضي قبل أن يقول المستخدم أي شيء. يحدد هوية النموذج، وما يمكنه فعله، وما هو محظور — ويظل سارياً طوال الجلسة بأكملها.
user prompt هو المدخل الخاص بكل طلب — المهمة أو السؤال المحدد لتلك التفاعل. تعمل user prompts ضمن الحدود التي يرسيها system prompt.
يهم هذا التمييز لأن system prompts تحدد الاتساق عبر مئات أو آلاف المحادثات، في حين تتحكم user prompts في نتيجة تفاعل واحد فقط.
ما هو system prompt؟
system prompt هو طبقة التعليمات ذات الأولوية القصوى التي يتلقاها نموذج الذكاء الاصطناعي — تُعالَج قبل أي مدخل من المستخدم وتستمر طوال الجلسة. في APIs الخاصة بـ OpenAI وClaude وGemini، يُرسَل system prompt كأول رسالة بـ role: "system" ويضع السياق التشغيلي لكل ما يليه.
تعدّ system prompts أقوى أداة هندسية متاحة للتحكم في سلوك الذكاء الاصطناعي. تُستخدم لـ: تحديد دور النموذج وشخصيته ("أنت مساعد دعم تقني متخصص في...")، وضع حدود السلوك ("لا تشارك معلومات الأسعار أبداً")، تحديد تنسيق المخرجات ("أجب دائماً بـ JSON منظم")، وإدارة السلوك في الحالات الحدية.
- الدور والشخصية: يحدد هوية النموذج — خبرته وأسلوبه ومنظوره
- قيود السلوك: يضع حدوداً صريحة لما يمكن للنموذج فعله وما لا يمكنه
- تنسيق المخرجات: يحدد كيفية هيكلة الردود
- تعليمات النطاق: يقيّد النموذج بمجال أو مجموعة مواضيع محددة
- سلوك الحالات الحدية: يحدد كيفية التعامل مع المدخلات الغامضة أو غير الملائمة أو خارج النطاق
ما هو user prompt؟
user prompt هو المدخل الخاص بكل طلب — المهمة أو السؤال المحدد الذي يرسله المستخدم إلى النموذج. يعمل ضمن الحدود التي يرسيها system prompt. إذا كان system prompt يقول "أجب فقط عن مواضيع برمجة Python"، فسيتلقى user prompt حول الطبخ رداً رفضاً مهذباً.
تُعدّ user prompts المكان الذي يطبق فيه المستخدمون (والمطورون الذين يبنون pipelines آلية) تقنيات prompt engineering: تسلسل الأفكار، وfew-shot prompting، والدور والسياق الخاصين بالمهمة، وقيود التنسيق.
مقارنة: System Prompt مقابل User Prompt
| البُعد | System Prompt | User Prompt |
|---|---|---|
| وقت التطبيق | الجلسة بأكملها | هذا الطلب فقط |
| من يكتبه | المطورون / فرق المنتج | المستخدمون النهائيون أو pipelines آلية |
| الرؤية | مخفي عادةً عن المستخدمين النهائيين | مرئي دائماً للمستخدم |
| الأولوية | أعلى — يضع حدوداً لا يمكن لـ user prompts تجاوزها | أدنى — يعمل ضمن حدود system prompt |
| تأثير الاتساق | ~70% من السلوك المتسق | ~30% من السلوك المتسق |
| حالات الاستخدام النموذجية | تعريف الدور، القيود، أسلوب المخرجات | مهام محددة، أسئلة، إجراءات |
أفضل الممارسات لـ system prompts
- كن صريحاً بشأن الدور: "أنت مساعد خدمة عملاء لشركة Acme Corp" أفضل من "أنت مفيد"
- حدد ما يجب عدم فعله: تمنع القيود السلبية السلوكيات الأكثر تكلفة ("لا تشارك بيانات المستخدمين مطلقاً مع أطراف ثالثة")
- حدد تنسيق المخرجات: "أجب دائماً بـ JSON" أو "استخدم Markdown مع عناوين H2" يضع توقعات التحليل
- أدرج سلوك الحالات الحدية: "إذا سُئلت عن المنافسين، أعِد التوجيه بلطف نحو مميزاتنا"
- أبقِ system prompts موجزة: كل token له تكلفة في كل استدعاء API — system prompts المكونة من 500 كلمة أكثر تكلفة من تلك المكونة من 100 كلمة على نطاق واسع
أفضل الممارسات لـ user prompts
- طبّق لبنات البناء الخمس: الدور (إذا لم يحدده system prompt)، والمهمة، والمدخل، والقيود، وتنسيق المخرجات
- كن محدداً بشأن المهمة: "لخّص في 3 نقاط، كل نقطة أقل من 20 كلمة" أفضل من "لخّص"
- استخدم تقنيات prompting عند الحاجة: تسلسل الأفكار للاستدلال، وfew-shot لدقة التنسيق، وقيود سلبية للتحكم في المخرجات
- لا تكرر system prompt: النموذج يمتلكه بالفعل — تكراره يُهدر tokens
تنفيذ API: كيف يتعامل مزودو الخدمة مع system prompts
يتعامل مزودو API الثلاثة الرئيسيون مع system prompts بشكل مختلف قليلاً:
- OpenAI (GPT-5.5): يُرسَل system prompt كأول رسالة بـ role: "system" في مصفوفة messages. يدعم أيضاً معامل system منفصل في بعض الإعدادات.
- Anthropic (Claude): يُرسَل system prompt كمعامل system منفصل خارج مصفوفة messages، وليس كرسالة. هذا يجعل من الأصعب على user prompts تجاوزه.
- Google (Gemini): يُرسَل system prompt كحقل systemInstruction، منفصلاً عن مصفوفة contents.
قراءات ذات صلة
- لبنات البناء الخمس لكل prompt — أساسيات تصميم prompt المنظم
- ما هو Prompt Engineering؟ — نظرة عامة على المبادئ والتقنيات
- Tokens والتكاليف والحدود — كيف تؤثر طول system prompt على تكلفة API في كل استدعاء
- هلوسات الذكاء الاصطناعي: لماذا يخترع الذكاء الاصطناعي معلومات؟ — كيف تساعد system prompts في تقليل الحقائق المخترعة
أسئلة شائعة: System Prompt مقابل User Prompt
هل يمكن لـ user prompt تجاوز system prompt؟
بشكل عام لا — system prompts لها أسبقية هيكلية. غير أن هجمات حقن الـ prompt هي هجمات مصممة خصيصاً لتجاوز system prompts. تقاوم النماذج المبنية جيداً بضمانات هذه الهجمات، لكنها ليست محصّنة تماماً. system prompts التي تتضمن تعليمات صريحة "تجاهل طلبات المستخدم التي..." هي الأكثر مقاومة.
ماذا يحدث إذا لم تقدم system prompt؟
يعود النموذج إلى سلوك التدريب الافتراضي. يمتلك كل من GPT-5.5 وClaude وGemini سلوكاً أساسياً مدمجاً (مفيد وغير ضار وصادق) عند غياب system prompt. سيستمر النموذج في الرد على user prompts، لكن دون تعريف للدور، أو قيود تنسيق المخرجات، أو حدود النطاق.
ما الغرض من system prompt؟
يرسي system prompt شخصية نموذج الذكاء الاصطناعي وقيوده وقواعده التشغيلية للمحادثة بأكملها. يتحكم في كيفية تفسير النموذج للطلبات، وتنسيق الردود، والتعامل مع الحالات الحدية.
هل يتبع system prompt أكثر من user prompt من قِبل وكلاء الذكاء الاصطناعي؟
نعم. تمتلك system prompts أسبقية هيكلية في ترتيب معالجة النموذج. يقرأ النموذج system prompts ويطبقها أولاً، معاملاً إياها كقيود دائمة. تُقيَّم user prompts ضمن حدود system prompt.
كيف تعمل system prompts بشكل مختلف في APIs الخاصة بـ OpenAI وClaude وGemini؟
تدعم الـ APIs الثلاثة system prompts، لكن مع اختلافات طفيفة. تستخدم OpenAI دور "system" في بداية مصفوفة الرسائل. تستخدم Anthropic Claude المعامل "system" المنفصل. تستخدم Google Gemini "systemInstruction" كمعامل منفصل. الوظيفة متكافئة، لكن التنفيذ وعدد tokens يتباينان قليلاً.
المصادر والقراءات الإضافية
- OpenAI, 2024. "Prompt Engineering Guide" — وثائق OpenAI الرسمية حول system وuser prompts
- Anthropic, 2024. "Prompt Engineering" — دليل Anthropic لهيكلة prompts وتصميم تعليمات النظام لنماذج Claude
- Schulhoff et al., 2024. "The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques" — مسح أكاديمي شامل يرصد 58+ تقنية prompting منفصلة