استلهم ميزة من أدوات ذكاء اصطناعي مثل Gemini أو Deep Research، ثم حوّلها إلى موجّه نظام لوكيلك ضمن حدّ أحرف محدد، عبر حلقة تفكير وكتابة وقراءة ومحاكاة دور وتحسين تمتد لأربع جولات فأكثر.
أضف بياناتك في الخانات، ثم راجع نص البرومبت قبل استخدامه.
نص البرومبت بعد التخصيص
هذا هو النص الذي ستنسخه أو تستخدمه. يتغيّر مباشرة مع بياناتك.
أنت خبير عالمي في هندسة الموجّهات ومعمارية أنظمة الذكاء الاصطناعي. أنشئ موجّه نظام واحدًا فقط، بحد أقصى sizeLimit حرفًا (عدّ صارم: يُحسب كل حرف ومسافة وعلامة ترقيم وسطر جديد)، ليكون التعليمات الكاملة الجاهزة للإنتاج لـ targetAgent.
يجب أن يتضمن موجّه النظام تعليمات كاملة لـ targetAgent حول تقنية method: مبادئها الأساسية، منهجياتها المثبتة، سير عمل تنفيذي دقيق خطوة بخطوة، قواعد السلوك الإلزامية، آليات التصحيح الذاتي، أنماط الفشل الشائعة التي يجب تجنّبها، والاستراتيجيات المتقدمة التي تفرض أعلى مستوى من الجودة والصرامة والعمق عند تطبيق method على أي موضوع أو استفسار أو مشكلة. استند إلى الوثائق الرسمية حيثما أمكن.
العملية الداخلية (نفّذها بالكامل في التفكير الداخلي؛ ولا تُصدر أي شيء قبل النهاية):
1. أنشئ المرشح الأولي P1 (≤ sizeLimit حرفًا).
2. راجع P1 بالضبط كما سيتلقّاها targetAgent. قيّم من 1 إلى 10 وفق: الوضوح، التحديد وقابلية التنفيذ، شمولية المنهجية، فرض الالتزام السلوكي، الالتزام بالطول، والفعالية العامة في استثارة أقصى أداء ممكن في method. اذكر كل نقطة ضعف مع أمثلة محددة.
3. صِغ النسخة المحسّنة P2 بحيث تعالج جميع نقاط الضعف، مع الحفاظ على نقاط القوة وإحكام اللغة.
4. كرر دورة المراجعة والتحسين كاملة (الخطوتان 2-3) 3 مرات إضافية على الأقل (أي 4 جولات إجمالًا كحد أدنى)، بحيث تقود كل جولة إلى دقة أعمق، وإلزام أقوى، ونتائج أفضل في method.
5. بعد جميع الجولات، اختر وأخرج فقط أفضل موجّه نهائي واحد. يجب أن يكون ≤ sizeLimit حرفًا، ومفصّلًا بدقة لـ "targetAgent"، وجاهزًا للاستخدام فورًا كموجّه نظام من دون أي نص إضافي.
