یک پرامپت مؤثر، جمله‌ای روایی و طولانی نیست، بلکه مجموعه‌ای از کلمات کلیدی و عبارات توصیفی است که اغلب با کاما از یکدیگر جدا می‌شوند. برای دستیابی به بهترین نتیجه، یک پرامپت باید چندین جنبه از تصویر مورد نظر را پوشش دهد:
• موضوع (Subject) : تمرکز اصلی تصویر. این بخش باید به وضوح مشخص کند که چه چیزی یا چه کسی در تصویر حضور دارد (مثال: «یک فضانورد»، «یک ماشین اسپرت قرمز»). • رسانه/سبک : (Medium/Style) سبک هنری مورد نظر. این بخش به مدل می‌گوید که تصویر باید شبیه چه چیزی باشد (مثال: «عکس»، «نقاشی رنگ روغن»، «رندر سه‌بعدی»، «به سبک ونگوگ»). • محیط/پس‌زمینه: (Setting/Environment) مکانی که موضوع در آن قرار دارد (مثال: «روی سطح مریخ»، «در یک شهر سایبرپانکی با نورهای نئونی»). • نورپردازیر: (Lighting) حال و هوا و اتمسفر تصویر. این عنصر تأثیر زیادی بر احساس کلی تصویر دارد (مثال: «نورپردازی سینمایی»، «نور ملایم صبحگاهی»، «سایه‌های دراماتیک»). • رنگ : (Color) پالت رنگی یا تُن‌های خاص (مثال: «رنگ‌های زنده و شاد»، «تک‌رنگ»، «رنگ‌های پاستلی»). • ترکیب‌بندی : (Composition) زاویه دوربین یا چشم‌انداز (مثال: «نمای واید»، «عکس ماکرو»، «نمای دید پرنده»). • سطح جزئیات : (Level of Detail) کلمات کلیدی برای افزایش کیفیت و وضوح تصویر .مثال: «بسیار با جزئیات»، «فوکوس شارپ»، «کیفیت 8k»، «شاهکار هنری .

برای فراتر رفتن از نتایج اولیه و دستیابی به کنترل دقیق بر خروجی، می‌توان از تکنیک‌های پیشرفته‌تری استفاده کرد: • پرامپت‌نویسی تکرارشونده : (Iterative Prompting) فرآیند خلق تصویر یک گفتگوی مداوم با هوش مصنوعی است. بهتر است با یک پرامپت ساده شروع کنید، نتایج را بررسی کرده و سپس با افزودن یا تغییر کلمات کلیدی، تصویر را به تدریج به سمت ایده‌آل خود هدایت کنید. این یک فرآیند کشف و اصلاح است. • وزن‌دهی به کلمات کلیدی : (Keyword Weighting) برخی از پلتفرم‌ها، به ویژه Stable Diffusion، به شما اجازه می‌دهند تا بر اهمیت کلمات خاصی تأکید کنید. همچنین می‌توان از وزن عددی مانند برای کنترل دقیق‌تر استفاده کرد. ترتیب کلمات نیز اهمیت دارد؛ کلماتی که در ابتدای پرامپت قرار می‌گیرند، معمولاً تأثیر بیشتری بر خروجی دارند.
• پرامپت‌های منفی : (Negative Prompts) این یکی از قدرتمندترین تکنیک‌ها برای بهبود کیفیت تصاویر است. پرامپت منفی به مدل می‌گوید که از چه عناصری در تصویر اجتناب کند. با مشخص کردن مواردی مانند «زشت، بدشکل، تار، متن، واترمارک، اندام‌های اضافی»، می‌توانید به طور قابل توجهی خروجی را تمیزتر و دقیق‌تر کنید. این تکنیک به ویژه برای اصلاح خطاهای رایج هوش مصنوعی بسیار کارآمد است. مهندسی پرامپت یک مهارت نوظهور است که دستورالعمل‌های فنی را با کارگردانی خلاقانه ترکیب می‌کند و عملاً به شکل جدیدی از سواد دیجیتال تبدیل شده است. این فرآیند نیازمند تفکر منطقی (برای ساختاردهی پرامپت و استفاده از وزن‌ها) و حساسیت هنری (برای انتخاب کلمات مناسب برای سبک و حال و هوا) است. یک مهندس پرامپت ماهر، تنها یک کاربر نیست، بلکه یک همکار خلاق است که می‌داند چگونه «به زبان مدل» صحبت کند. این بدان معناست که «مهندسی پرامپت» به یک مهارت ارزشمند و قابل عرضه در بازار کار تبدیل خواهد شد.

برای درک بهتر این مفاهیم، به تکامل یک پرامپت از ساده به پیچیده توجه کنید: • پرامپت ساده: یک گربه. o نتیجه: یک تصویر عمومی و احتمالاً کارتونی از یک گربه. • پرامپت بهبودیافته: یک عکس از یک گربه حنایی پشمالو که روی قفسه کتاب خوابیده است. o نتیجه: تصویری مشخص‌تر با جزئیات موضوع، رسانه و محیط. • پرامپت پیشرفته: عکس سینمایی از یک گربه حنایی پشمالو که روی قفسه کتاب چوبی غرق در نور خورشید خوابیده است، نور ملایم صبحگاهی از پنجره به داخل می‌تابد، ذرات گرد و غبار در هوا معلق هستند، فوکوس شارپ، بسیار با جزئیات، عکاسی حرفه‌ای، لنز 50 میلی‌متری. o نتیجه: تصویری بسیار دقیق، با حال و هوا، نورپردازی و ترکیب‌بندی حرفه‌ای. • با پرامپت منفی: به پرامپت پیشرفته، یک پرامپت منفی اضافه می‌کنیم: پرامپت منفی: تار، کارتونی، زشت، طراحی ضعیف. o نتیجه: تصویر نهایی با حذف عناصر ناخواسته، کیفیت بالاتری خواهد داشت. پیچیدگی فرآیند پرامپت‌نویسی، محدودیت‌های مدل را آشکار می‌کند. هوش مصنوعی یک موتور قدرتمند اما به شدت «تحت‌اللفظی» است که برای غلبه بر فقدان درک عقل سلیم، به دستورالعمل‌های دقیق نیاز دارد. نیاز به پرامپت‌های منفی برای حذف «اندام‌های اضافی» نشان می‌دهد که مدل ذاتاً نمی‌داند این موارد نامطلوب هستند. همچنین، دستورالعمل‌های متناقض (مانند «ایستاده» و «در حال رقص») مدل را سردرگم کرده و به نتایج ضعیف منجر می‌شود. این نشان می‌دهد که نقش کاربر، ارائه محدودیت‌های زمینه‌ای و عقل سلیمی است که مدل فاقد آن است. کسب‌وکارها نمی‌توانند صرفاً «درخواست» کنند و انتظار نتیجه‌ای بی‌نقص داشته باشند؛ آن‌ها باید در یادگیری نحوه ارائه دستورالعمل‌های دقیق و بدون ابهام سرمایه‌گذاری کنند.