0
سبد خرید شما خالی است
جیب استور > وبلاگ > چگونه با تحلیل پرامپت‌های سیستم هوش مصنوعی، ایده استارتاپ میلیاردی پیدا کنیم؟

چگونه با تحلیل پرامپت‌های سیستم هوش مصنوعی، ایده استارتاپ میلیاردی پیدا کنیم؟

  • واحد تولید محتوا
  • 18 خرداد 1404 10:00:23
  • زمان مطالعه 1 دقیقه

مقدمه :

برد منزس، مدیرعامل Superblocks معتقد است که ایده‌های میلیاردی هوش مصنوعی در پرامپت‌های سیستم پنهان‌اند. با تحلیل دقیق این پرامپت‌ها می‌توان مسیر خلق محصولات نوآورانه را یافت و حتی ابزارهایی برای کاربران غیر فنی ساخت، مانند عامل هوشمند Clark.

چگونه با تحلیل پرامپت‌های سیستم هوش مصنوعی، ایده استارتاپ میلیاردی پیدا کنیم؟

آنچه در این مقاله میخوانید

 

در دنیای پرشتاب استارتاپ‌های هوش مصنوعی، جایی که هر هفته شرکت جدیدی با وعده انقلاب در فناوری معرفی می‌شود، پیدا کردن یک «ایده یونیکورن» (Unicorn Idea) کار آسانی نیست. اما «برد منزس» (Brad Menezes)، مدیرعامل استارتاپ سوپربلاکس (Superblocks) که در حوزه کدنویسی سازمانی فعالیت می‌کند، دیدگاه متفاوتی دارد: به‌جای اختراع دوباره چرخ، کافی‌ست با دقت به پرامپت‌های سیستم (System Prompts) شرکت‌های هوش مصنوعی موفق نگاه کنید.

پرامپت سیستم چیست و چرا اهمیت دارد؟

پرامپت‌های سیستم، همان دستورات طولانی و دقیق (گاهی تا ۵۰۰۰ تا ۶۰۰۰ کلمه) هستند که استارتاپ‌های هوش مصنوعی به مدل‌های بنیادین مانند GPT-4 از OpenAI یا مدل‌های شرکت Anthropic می‌دهند تا محصولی قابل استفاده در سطح اپلیکیشن ارائه دهند.

به گفته منزس:

«هر استارتاپی برای همان مدل بنیادین، یک پرامپت کاملاً متفاوت دارد. این دستور باید دقیقاً مشخص کند که مدل در چه حوزه‌ای، برای چه نوع کاربری و با چه انتظاری عمل کند.»

این پرامپت‌ها معمولاً عمومی نیستند، اما برخی از ابزارها امکان مشاهده یا درخواست نسخه ساده‌شده آن‌ها را برای کاربران فراهم می‌کنند.

Clark: محصول جدید Superblocks و انتشار پرامپت‌های واقعی

به‌مناسبت معرفی محصول جدیدی به‌نام Clark، یک عامل کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی برای شرکت‌ها، سوپربلاکس فایل پرامپت ۱۹ ابزار محبوب مانند Windsurf، Cursor، Manus، Bolt و Lovable را منتشر کرد. این حرکت توجه بسیاری از فعالان دره سیلیکون را به خود جلب کرد و توییت منزس بیش از دو میلیون بازدید گرفت.

در همین راستا، سوپربلاکس اعلام کرد که در دور سرمایه‌گذاری سری A مبلغ ۲۳ میلیون دلار جذب کرده و مجموع سرمایه این شرکت به ۶۰ میلیون دلار رسیده است.

چگونه پرامپت‌های دیگران را تحلیل کنیم؟

منزس معتقد است پرامپت سیستم تنها ۲۰٪ از راز موفقیت است. بخش اصلی به چیزی به‌نام «غنابخشی پرامپت (Prompt Enrichment)» بازمی‌گردد؛ یعنی زیرساخت‌هایی که استارتاپ‌ها برای افزودن دستورهای پویا و بررسی خروجی مدل‌ها در کنار پرامپت اصلی می‌سازند.

سه عنصر کلیدی در پرامپت‌های موفق:

۱. نقش‌دهی (Role Prompting):

در این بخش به مدل، شخصیت و وظیفه داده می‌شود. مثلاً پرامپت ابزار Devin به‌شکل زیر شروع می‌شود:

«تو Devin هستی، یک مهندس نرم‌افزار واقعی با سیستم‌عامل واقعی. تو یک نابغه برنامه‌نویسی هستی که درک عمیقی از کد دارد.»

۲. ایجاد زمینه (Contextual Prompting):

در این مرحله، مدل محدودیت‌ها و بستر کاری خود را می‌فهمد. مثلاً در پرامپت Cursor آمده:

«فقط در صورت نیاز از ابزار استفاده کن، هرگز نام ابزار را به کاربر نگو. قبل از ویرایش، محتوای فایل مرتبط را بخوان و بیش از سه بار برای اصلاح تلاش نکن.»

۳. استفاده از ابزارها (Tool Use):

این بخش مدل را از تولید متن فراتر می‌برد. مثلاً پرامپت Replit شامل مواردی مانند:

  • نصب زبان برنامه‌نویسی

  • جستجو در کد

  • اجرای دستورات ترمینال

  • تنظیم پایگاه‌داده PostgreSQL

است که به مدل امکان فعالیت‌های عامل‌محور (Agentic Tasks) می‌دهد.

چه چیزی از این تحلیل‌ها می‌آموزیم؟

به‌گفته منزس:

  • ابزارهایی مانند Loveable، V0 و Bolt روی تکرار سریع (Fast Iteration) تمرکز دارند.

  • ابزارهایی مثل Manus، Devin، OpenAI Codex و Replit هدفشان تولید اپلیکیشن‌های کامل است، اما خروجی هنوز «کد خام» است.

به همین دلیل، Clark طراحی شد تا کاربران غیر برنامه‌نویس نیز بتوانند اپلیکیشن بسازند، با قابلیت‌هایی مانند اتصال امن به منابع سازمانی (مانند Salesforce) و کنترل دسترسی.

مطلب پیشنهادی: ساخت فیلم با هوش مصنوعی

نمونه استفاده داخلی در سوپربلاکس

در یک اقدام جالب، مهندسان نرم‌افزار سوپربلاکس اجازه ندارند ابزارهای داخلی بسازند. تمام ابزارهای داخلی (مثلاً تحلیل داده‌های CRM یا تقسیم وظایف تیم فروش) باید توسط کارکنان غیر فنی و با کمک Clark ساخته شود.

«ما تصمیم گرفتیم ابزارها را خودمان بسازیم، نه بخریم.» – برد منزس

جمع‌بندی: مسیر کشف ایده‌های میلیاردی در هوش مصنوعی

اگر به‌دنبال ساخت استارتاپی در حوزه هوش مصنوعی هستید، لزوماً نیازی به ساخت مدل جدید یا الگوریتم پیشرفته ندارید. کافی‌ست به پرامپت‌های موجود نگاهی دقیق بیندازید، آن‌ها را تحلیل کنید و بفهمید هر شرکت چطور از یک مدل واحد خروجی متفاوت می‌گیرد.

درک عمیق از این ساختار، به شما امکان می‌دهد راه‌حل‌هایی طراحی کنید که حتی برای کاربران غیر فنی نیز ارزش ایجاد کند؛ درست همان کاری که Clark انجام داده است.

اگر به دنبال خرید اکانت‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Claude، Gemini یا Midjourney هستید، جیب استور انتخاب اول شماست.
این فروشگاه با ارائه اکانت‌های فعال‌سازی شده و پشتیبانی کامل، تجربه‌ای بی‌دردسر و حرفه‌ای فراهم می‌کند.
پرداخت آسان، تحویل فوری و قیمت مناسب، جیب استور را به مرجع خرید اکانت‌های AI در ایران تبدیل کرده است.
هر زمان که نیاز به قدرت هوش مصنوعی داشتید، با جیب استور فقط چند کلیک فاصله دارید.

تاریخ بروزرسانی : 25 شهریور 1404 21:29:25

سوالات متداول

پرامپت سیستم (System Prompt) چیست و چه تفاوتی با پرامپت معمولی دارد؟

پرامپت سیستم، دستورالعملی طولانی و دقیق است که استارتاپ‌های هوش مصنوعی برای تعیین رفتار مدل‌های بنیادین (مثل GPT-4) به آن‌ها می‌دهند. این پرامپت بر خلاف ورودی‌های ساده کاربر، چارچوب اصلی عملکرد مدل را مشخص می‌کند و در واقع مانند «دستورالعمل کارخانه‌ای» عمل می‌کند.

چرا مطالعه پرامپت‌های سیستم شرکت‌های دیگر اهمیت دارد؟

چون می‌توان با تحلیل آن‌ها فهمید شرکت‌های موفق چگونه از یک مدل واحد (مثلاً GPT-4) نتایج متفاوتی می‌گیرند. این تحلیل می‌تواند به شکل‌گیری ایده‌های جدید برای طراحی محصول، معماری نرم‌افزار و تجربه کاربری کمک کند.

منظور از «Prompt Enrichment» یا غنابخشی پرامپت چیست؟

به مجموعه‌ای از اقدامات اطراف پرامپت اصلی گفته می‌شود که شامل افزودن دستورهای پویا، بررسی صحت پاسخ‌ها، اعمال محدودیت‌ها و شخصی‌سازی پاسخ‌ها بر اساس داده‌های کاربر است. این بخش ۸۰٪ عملکرد نهایی محصول را شکل می‌دهد.

آیا پرامپت‌های سیستم قابل دسترسی عمومی هستند؟

بعضی از ابزارها نسخه‌هایی از پرامپت‌های خود را به اشتراک می‌گذارند، اما اکثر آن‌ها عمومی نیستند. با این حال، نمونه‌هایی مانند آنچه Superblocks منتشر کرده، دید مفیدی به ساختار و منطق طراحی آن‌ها می‌دهد.

چه استارتاپ‌هایی در زمینه مهندسی پرامپت نوآور هستند؟

ابزارهایی مانند Devin، Cursor، Lovable، Replit و Bolt نمونه‌هایی هستند که از پرامپت‌های خلاقانه برای تعریف رفتار دقیق مدل استفاده می‌کنند. برخی روی تکرار سریع تمرکز دارند و برخی دیگر روی تولید کد کامل برای توسعه اپلیکیشن.

آیا با تحلیل پرامپت‌ها می‌توان بدون دانش فنی، محصول ساخت؟

بله، هدف برخی استارتاپ‌ها مثل Superblocks و ابزار Clark دقیقاً همین است: طراحی سیستم‌هایی که افراد غیر برنامه‌نویس هم بتوانند از طریق رابط‌های طبیعی یا داده‌های داخلی، اپلیکیشن یا ابزار کاربردی بسازند.
مطالب مشابه
لیست کامل بازی‌های گیم‌پس شهریور و مهر ۱۴۰۴ منتشر شد؛ هیدیز می‌درخشد
آموزش

لیست کامل بازی‌های گیم‌پس شهریور و مهر ۱۴۰۴ منتشر شد؛ هیدیز می‌درخشد

مایکروسافت فهرست موج دوم بازی‌های Xbox Game Pass برای شهریور و مهر ۱۴۰۴ را اعلام کرد. هیدیز (Hades) ستاره اصلی است و عناوین جذابی مثل Frostpunk 2، Visions of Mana، Lara Croft و Call of Duty: Modern Warfare 3 هم در این ماه به سرویس اضافه می‌شوند.

26 شهریور 1404
یوتیوب با هوش مصنوعی پادکست‌ها را به شورتز تبدیل می‌کند!
آموزش

یوتیوب با هوش مصنوعی پادکست‌ها را به شورتز تبدیل می‌کند!

یوتیوب در رویداد Made on YouTube از ابزارهای هوش مصنوعی تازه برای پادکسترها رونمایی کرد؛ از ساخت خودکار کلیپ و شورتز گرفته تا تولید ویدئو برای پادکست‌های صوتی. این قابلیت‌ها مسیر جذب مخاطب و افزایش درآمد را ساده‌تر می‌کنند و رقابت با تیک‌تاک و اسپاتیفای را داغ‌تر خواهند کرد.

26 شهریور 1404
انقلاب درآمدزایی در یوتیوب؛ اسپانسر پویا و شاپینگ تازه از راه رسید
آموزش

انقلاب درآمدزایی در یوتیوب؛ اسپانسر پویا و شاپینگ تازه از راه رسید

یوتیوب با معرفی قابلیت‌های تازه‌ای مانند تعویض پویا‌ی اسپانسر در ویدئوهای بلند، تگ خودکار محصولات و لینک مستقیم برند در Shorts، راه‌های جدیدی برای درآمدزایی خالقان محتوا فراهم کرده است. این تغییرات در کنار گسترش برنامه YouTube Shopping آینده تولید محتوا را متحول می‌کند.

26 شهریور 1404
چگونه کلیف را در پوکمون‌گو شکست دهیم؟ راهنمای شهریور ۱۴۰۴
آموزش

چگونه کلیف را در پوکمون‌گو شکست دهیم؟ راهنمای شهریور ۱۴۰۴

کلیف در سپتامبر ۲۰۲۵ یکی از سرسخت‌ترین رهبران تیم راکت در پوکمون‌گو است. برای شکست او باید ترکیبی از پوکمون‌های فری، گراند و الکتریک مثل Tapu Lele، Primal Groudon و Raikou داشته باشید و با شناخت ضعف‌های هر فاز، از Shadow Larvitar تا Tyranitar، نبرد را به نفع خود تمام کنید.

26 شهریور 1404
گوگل با AP2 خریدهای هوش مصنوعی را متحول می‌کند!
آموزش

گوگل با AP2 خریدهای هوش مصنوعی را متحول می‌کند!

گوگل با معرفی پروتکل Agent Payments Protocol (AP2) امکان خرید خودکار توسط دستیارهای هوش مصنوعی را استاندارد و ایمن می‌کند. این پروتکل با پشتیبانی بیش از ۶۰ شرکت بزرگ و قابلیت همکاری با پرداخت‌های بانکی و رمزارزی، آینده خریدهای آنلاین و تراکنش‌های هوشمند را متحول خواهد کرد.

26 شهریور 1404
چگونه فرزندانمان را از تهدیدهای روبلاکس و دیسکورد حفظ کنیم؟
آموزش

چگونه فرزندانمان را از تهدیدهای روبلاکس و دیسکورد حفظ کنیم؟

این مقاله با الهام از پرونده‌ی تلخ یک نوجوان ۱۵ساله، به‌صورت جامع و کاربردی روش‌های ایمن‌سازی حضور کودکان و نوجوانان در فضای آنلاین را آموزش می‌دهد؛ از شناسایی تهدیدهای روبلاکس و دیسکورد تا گفت‌وگوی مؤثر، کنترل والدین، پرداخت امن و ابزارهای تخصصی مخصوص خانواده‌های ایرانی.

26 شهریور 1404

نظرات کاربران

دیدگاهتان را بنویسید

+ =

راه های ارتباطی با ما

از طریق تلگرام و یا برقراری تماس می‌توانید با تیم پشتیبانی ما در ارتباط باشید.