Prompt Engineering — ئۇيغۇرچە قوللانما

SYSTEM

USER

CONSTRAINTS

OUTPUT

PROMPT ENGINEERING

// CLEAR TASK · STRONG CONTEXT · BETTER OUTPUT

Prompt Engineering

ئۇيغۇرچە قوللانما — LLM غا توغرا سوئال سوراش سەنئىتى

Prompt Engineering دېگەن نەرسە پەقەت «ئۇزۇن Prompt يېزىش» ئەمەس. ئۇ بولسا ۋەزىپىنى ئېنىقلاش، مەزمۇن قوشۇش، رول بېرىش، فورمات بەلگىلەش، خاتالىقنى ئازايتىش ۋە نەتىجىنى باھالاش ئۇسۇلى. بۇ بەتتە Prompt نىڭ قۇرۇلمىسىدىن تارتىپ Few-shot، Chain-of-Thought، Structured Output، Safety ۋە Evaluation غىچە بىر بەتتە كۆرۈسىز.

01 — Prompt دېگەن نېمە 02 — Prompt قۇرۇلمىسى 03 — Zero / One / Few-shot 04 — System Prompt 05 — Structured Output 06 — RAG / Tool Prompt 07 — Evaluation 08 — Safety

Prompt Engineering دېگەن نېمە؟

LLM نىڭ سۈپەتلىك جاۋاب بېرىشى ئۈچۈن سوئالنى سىستېمىلىق قۇرۇش ئۇسۇلى

Prompt Engineering — مودېلغا «نېمە قىل»، «نېمىگە ئاساسلان»، «قانداق فورماتتا چىقار»، «قايسى چەككە بويسۇن» دېگەننى ئېنىق ۋە سىستېمىلىق بەلگىلەش. سۈپەتلىك Prompt بولسا كۆپىنچە سۈپەتلىك جاۋابنىڭ يېرىمىنى بەلگىلەپ بېرىدۇ.

ۋەزىپە ئېنىق بولسۇن

«RAG نى چۈشەندۈر» دېيىشتىن «باشلىغۇچىلار ئۈچۈن 5 ماددىدا RAG نى چۈشەندۈر» دېيىش ياخشى.

مەزمۇن قوش

كىم ئۈچۈن، قايسى ساھە، قايسى مەنبە، قايسى تىل سەۋىيەسىدە ئىكەنلىكىنى قوشسىڭىز، جاۋاب نىشانغا يېقىنلىشىدۇ.

فورماتنى ئالدىن بەلگىلە

Bullet، جدول، JSON، Markdown ياكى قىسقا/ئۇزۇن جاۋاب دېگەننى ئېيتسىڭىز، كېيىن قايتا تۈزىتىش ئاز بولىدۇ.

چەك-چېگرانى كۆرسەت

«ئىشەنچسىز بولسا پەرەز قىلما»، «مەنبەسىز رەقەم يازما»، «ئارتۇقچە hype ئىشلەتمە» دېگەندەك قائىدىلەر خاتالىقنى ئازايتىدۇ.

ياخشى Prompt نىڭ 6 قىسمى

ئاددىي Prompt نى ئىشلەپچىقىرىش سەۋىيەسىگە چىقىرىدىغان ئاساسىي قۇرۇلما

PROMPT TEMPLATE

prompt_anatomy.md

# 1. Role / Persona 
سەن مەزمۇننى ئېنىق ۋە قىسقا يازىدىغان تېخنىكا مۇتەخەسسىسىسەن.

 # 2. Task 
RAG نى باشلىغۇچىلار ئۈچۈن چۈشەندۈر.

 # 3. Context 
ئوقۇرمەن Python بىلەيدۇ، ئەمما LLM بىلمەيدۇ.

 # 4. Constraints 
5 bullet، hype يوق، مۇرەككەپ ئاتالغۇنى ئاددىيلاشتۇر.

 # 5. Output Format 
Markdown bullet list + 1 قىسقا مىسال.

 # 6. Quality Check 
ئىشەنچسىز بولسا "بىلمەيمەن" دەپ ياز.

قىسقا فورمۇلا

Role + Task + Context + Constraints + Output + Check = كۈچلۈك Prompt.

Zero-shot, One-shot, Few-shot

مودېلغا مەسىلە چۈشەندۈرۈشنىڭ ئەڭ تېز ئۇسۇلى — بىر ياكى بىر قانچە مىسال بېرىش

Zero-shot

One-shot

Few-shot

FEW-SHOT

classification_prompt.txt

Label each sentence as Positive, Neutral, or Negative. 

Sentence: "This app saved me two hours."
Label: Positive

Sentence: "The package arrived yesterday."
Label: Neutral

Sentence: "The dashboard is slow and confusing."
Label: Negative

Sentence: "The onboarding tutorial is clear."
Label:

System Prompt ۋە رول بەلگىلەش

مودېلنىڭ پۈتۈن سۆھبەت بويىچە قانداق مۇئامىلە قىلىدىغانلىقىنى بەلگىلەش

قائىدە ۋە رولنى ياز

«سەن مۇھاسىب»، «سەن تېخنىكا تەرجىمانى»، «تېكىستنى 8-سىنىپ سەۋىيەسىدە ياز» دېيىش مودېلنىڭ پۈتۈن سۆھبەتتىكى يۆنىلىشىنى تۇرغۇزۇپ بېرىدۇ.

ھەددىدىن ئاشۇرما

بەك كۆپ قوشۇمچە قائىدە بەرسىڭىز مودېل سۈنئىي، تەكرار ياكى قاتتىق بولۇشى مۇمكىن. ئەڭ مۇھىمىنىلا قالدۇرۇڭ.

SYSTEM

support_assistant.txt

You are  a concise support assistant for a Uyghur-speaking tech website.

 Rules: 
- Answer in clear Uyghur.
- If the user asks about prices or recent releases, say the information should be verified.
- Prefer bullets for steps.
- Never invent URLs, phone numbers, or product claims.
- If information is missing, ask for the exact detail needed.

Structured Output ۋە JSON Prompt

كېيىنكى كود ياكى UI بىلەن ئىشلىتىشكە ئاسان بولغان چىقىم فورماتى

Prompt Engineering نىڭ ئەمەلىي قىممىتىنىڭ چوڭ قىسمى سىستېما ئوقۇيالايدىغان چىقىم دىن كېلىدۇ. JSON، Table ياكى مۇستەھكەم Markdown فورماتى ئىشلىتىڭ.

JSON

structured_output.txt

Return valid JSON only.

Schema:
{
  "topic": string,
  "difficulty": "beginner" | "intermediate" | "advanced",
  "key_points": string[],
  "warning": string
}

Task:
Summarize prompt engineering for beginners.

RAG، Tool Use ۋە Prompt Chain

پەقەت «بىلىم» غا ئەمەس، «مەنبە» ۋە «قورال» غا تايىنىدىغان Prompt

Pure LLM Prompt

RAG Prompt

Tool Prompt

RAG PROMPT

grounded_answer.txt

You must answer using only the retrieved context below.

If the answer is not in the context, say:
"مەنبەدە بۇ ئۇچۇر يوق."

Context:
{retrieved_chunks}

Question:
{user_question}

Output:
- 3 concise bullets
- cite the chunk ids used

Prompt نى قانداق باھالايمىز؟

«ياخشى چىقتى» بىلەنلا چەكلىنىپ قالماي، سۈپەتنى ئۆلچەيدىغان ئۇسۇل

CHECKLIST

prompt_review.md

[ ]  Task clear?
 [ ]  Audience defined?
 [ ]  Output format explicit?
 [ ]  Missing info behavior defined?
 [ ]  Refusal / safety rule included?
 [ ]  10-20 evaluation examples tested?

Safety Prompt ۋە ئەڭ ياخشى ئادەتلەر

Prompt يازغاندا يالغان ئۇچۇر، چەككە خىلاپ جاۋاب ۋە سۈپەت چۈشۈشنى ئازايتىش

ئاشكارا ياز

«قىسقا جاۋاب» دېيىشنىڭ ئورنىغا «3 bullet، ھەر bullet 15 سۆزدىن ئاشمىسۇن» دېيىڭ.

بىلمىسە نېمە دېسۇن

«ئىشەنچسىز بولسا ئېنىقلاپ سورا» ياكى «بىلمەيمەن دې» دېگەن قائىدە hallucination نى تۆۋەنلىتىدۇ.

بۆلەككە ئايرىپ ياز

Task، Context، Rules، Format نى ئايرىم يازسىڭىز مودېلنىڭ چۈشىنىشى مۇستەھكەم بولىدۇ.

ئۆلچەشسىز ئىشلەتمە

Prompt «ياخشىدەك» كۆرۈنسىمۇ، test set بولمىسا production دا سۈپەتنى كونترول قىلالمايسىز.

ئەڭ قىسقا Cheat Sheet

// PromptEngineering_Guide v1.0 | Author: سۈنئىي ئىدراك | idirak.com | 2026

تۈزگۈچى: سۈنئىي ئىدراك — idirak.com ئۈچۈن Prompt Engineering ئۇيغۇرچە قوللانمىسى

Prompt Design · Few-shot · System Prompt · Structured Output · RAG · Evaluation · Safety