Prompt Engineering 1: Asoslar (2026) — aniqlik, misollar, struktura va reasoning modellar

🤖 Prompt & AI Engineering

Prompt Engineering 1: Asoslar (2026) — aniqlik, misollar, struktura va reasoning modellar

Holat: 2026-yil sentabr. Model nomlari va parametrlar bir necha oyda o'zgaradi (2026-yil sentabrning o'zida OpenAI GPT-6 oilasini, Anthropic yangi Claude modellarini chiqardi). Shuning uchun bu dars tamoyillarni o'rgatadi, API misollari esa rasmiy hujjatlarga havola bilan beriladi.

Mundarija

Prompt engineering nima va nega hali ham kerak?
1-qoida: aniq va to'g'ridan-to'g'ri yozing
2-qoida: "nega"ni tushuntiring
3-qoida: misollar (few-shot)
4-qoida: XML teglar bilan struktura
5-qoida: rol va system prompt
Uzun hujjatlar bilan ishlash
Reasoning modellar: nima o'zgardi?
Structured outputs — kafolatlangan JSON
Oldin → keyin: 5 ta real misol
Qayta ishlatiladigan shablon
Xulosa
Manbalar

1. Prompt engineering nima va nega hali ham kerak? {#nima}

Prompt — modelga beriladigan ko'rsatma va kontekst. Prompt engineering — model kerakli natijani barqaror berishi uchun shu matnni loyihalash.

2023-yilda "sehrli so'zlar" mashhur edi ("think step by step", "you are an expert…"). 2025–2026-yillarda reasoning (fikrlaydigan) modellar paydo bo'lgach, bunday hiylalarning ahamiyati kamaydi: fikrlash chuqurligi endi alohida parametr bilan boshqariladi (8-bo'lim). Lekin quyidagilar hali ham natijani to'g'ridan-to'g'ri belgilaydi:

vazifa qanchalik aniq yozilgan;
modelga qanday kontekst berilgan va nega;
misollar va struktura;
javob formati (masalan JSON schema).

Anthropic 2025-yilda bu yondashuvni context engineering deb atadi — "promptni chiroyli yozish"dan "modelga kerakli ma'lumotni kerakli vaqtda berish tizimi"ga o'tish. Bu haqda Prompt Engineering 2 darsida.

2. 1-qoida: aniq va to'g'ridan-to'g'ri yozing {#aniqlik}

Anthropic hujjatidagi eng foydali tasavvur: modelni juda aqlli, lekin loyihangiz haqida hech narsa bilmaydigan yangi xodim deb tasavvur qiling.

Oltin qoida: promptingizni loyihani bilmaydigan hamkasbingizga ko'rsating. U chalkashsa, model ham chalkashadi.

Yangi modellar ko'rsatmani so'zma-so'z bajaradi: aytilmagan narsani o'zidan qo'shish odati kamaygan. Shuning uchun istagan natijangizni ochiq ayting:

Yomon:  Ilovaga login ekran qo'sh.

Yaxshi: iOS 17+ target uchun SwiftUI'da login ekran yarat:
        - email va parol maydonlari, "Kirish" tugmasi;
        - noto'g'ri email bo'lsa, maydon ostida xato matni;
        - login uchun mavjud AuthService.login(email:password:) async funksiyasini chaqir;
        - ranglar va shriftlarni DesignSystem.swift'dan ol, yangi rang qo'shma.
        Natija: bitta LoginView.swift fayli, preview bilan.

3. 2-qoida: "nega"ni tushuntiring {#motivatsiya}

Qoida bilan birga uning sababini ham yozsangiz, model uni o'xshash holatlarga to'g'ri qo'llaydi:

Kam samarali: Hech qachon emoji ishlatma.

Samaraliroq:  Javoblaring Apple'ning VoiceOver ekran o'quvchisi orqali o'qiladi,
              shuning uchun emoji va dekorativ belgilar ishlatma — ular
              foydalanuvchiga ma'nosiz tovush bo'lib eshitiladi.

4. 3-qoida: misollar (few-shot) {#misollar}

Kerakli format yoki uslubni so'z bilan tushuntirishdan ko'ra ko'rsatish oson. Anthropic tavsiyasi — 3–5 ta turli xil misol, <example> teglari ichida.

Crash log'ning jiddiyligini aniqla: critical, high, medium yoki low.

<examples>
<example>
<log>EXC_BAD_ACCESS: force unwrap nil, CheckoutViewController.swift:42</log>
<severity>critical</severity>
</example>
<example>
<log>Non-fatal: image cache eviction, 200 MB threshold</log>
<severity>low</severity>
</example>
<example>
<log>Hang 2.4s on main thread while loading lesson list</log>
<severity>high</severity>
</example>
</examples>

<log>{{YANGI_LOG}}</log>

Ehtiyot bo'ling: misollar bir-biriga juda o'xshash bo'lsa, model ulardan kutilmagan "qolip"ni o'rganadi. Masalan, hammasi bir xil uzunlikda bo'lsa, javoblar ham shu uzunlikka moslashadi. Misollar xilma-xil bo'lsin va chekka holatlarni (edge case) ham qamrasin.

5. 4-qoida: XML teglar bilan struktura {#xml}

Prompt bir necha qismdan iborat bo'lsa (ko'rsatma, kontekst, ma'lumot, misollar), ularni teglar bilan ajrating. Model qaysi qism nima ekanini chalkashtirmaydi, siz esa promptni oson tahrirlaysiz:

<role>Sen Swift 6 strict concurrency bo'yicha senior reviewer'san.</role>

<context>
Loyiha SwiftUI + actor asosidagi data qatlamini ishlatadi. Minimal target — iOS 17.
</context>

<diff>
{{DIFF}}
</diff>

<instructions>
1. Faqat data race va Sendable muammolarini top.
2. Har bir topilma uchun fayl:qator va tuzatish taklifini ber.
3. Stil masalalarini e'tiborsiz qoldir — ularni SwiftLint tekshiradi.
</instructions>

Teg nomlari maxsus bo'lishi shart emas, faqat izchil bo'lsin. Google ham Gemini uchun XML teglar yoki Markdown sarlavhalarini izchil ishlatishni tavsiya qiladi (Gemini prompting strategies).

6. 5-qoida: rol va system prompt {#rol}

System prompt — suhbat davomida amal qiladigan asosiy ko'rsatma. Bitta jumlalik rol ham modelning ohangi va e'tiborini sezilarli toraytiradi:

Sen iOS dasturchilarga Swift va SwiftUI bo'yicha yordam beradigan tajribali mentor'san.
Javoblaringni o'zbek tilida yoz, texnik atamalarni ingliz tilida qoldir.

Rol + vazifa + cheklovlar + format — system prompt'ning tipik tarkibi.

7. Uzun hujjatlar bilan ishlash {#uzun-kontekst}

Modelga katta matn bersangiz (masalan 20 000+ token: dokumentatsiya, bir nechta fayl, log), ikki qoida ishlaydi:

Hujjatni promptning boshiga, savolni oxiriga qo'ying. Anthropic testlarida murakkab, ko'p hujjatli kirishlarda bu javob sifatini 30% gacha oshirgan.
Avval iqtibos, keyin javob: modeldan javob berishdan oldin hujjatning tegishli joylarini <quotes> teglarida keltirishni so'rang. Bu to'qib chiqarishni (hallucination) kamaytiradi va javobni tekshirishni osonlashtiradi.

<documents>
  <document>
    <source>App Store Review Guidelines, 5.1.2</source>
    <document_content>{{MATN}}</document_content>
  </document>
</documents>

Avval hujjatdan savolga tegishli jumlalarni <quotes> ichida keltir.
Keyin faqat shu iqtiboslarga tayanib <answer> ichida javob ber.
Savol: ilovamiz foydalanuvchi matnini tashqi AI servisiga yuborsa, nima qilishimiz kerak?

8. Reasoning modellar: nima o'zgardi? {#reasoning}

Reasoning model javob berishdan oldin ichki "fikrlash" bosqichidan o'tadi. 2025–2026-yillarda uchala yirik provayder fikrlash chuqurligini alohida parametr sifatida ochdi:

Provayder	Parametr	Qiymatlar
Anthropic (Claude)	`thinking: {type: "adaptive"}` + `output_config.effort`	`low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` (modelga qarab)
OpenAI (GPT-5)	`reasoning_effort` + `verbosity`	`minimal`, `low`, `medium`, `high` (standart: `medium`)
OpenAI (GPT-6 Astra)	`reasoning_effort`	`none` qo'llab-quvvatlanmaydi — o'rniga `low`

Claude API'ga so'rov (joriy shakl):

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  --data-binary @- <<'JSON'
{
  "model": "claude-opus-5",
  "max_tokens": 16000,
  "thinking": {"type": "adaptive"},
  "output_config": {"effort": "medium"},
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Bu SwiftUI view nega ikki marta render bo'lyapti? ..."}
  ]
}
JSON

JSON heredoc (<<'JSON') ichida beriladi: shunda o'zbekcha matndagi apostrof (bo'lyapti) shell'ni buzmaydi. -d '...' ichida ' belgisi qatorni yopib qo'yardi.

Muhim o'zgarishlar (eski maqolalarda uchraydi — ishlatmang):

**budget_tokens (qat'iy "fikrlash byudjeti") eskirdi. Claude 4.6 modellarida deprecated, eng yangi modellarda yuborilsa 400** xato qaytadi. O'rniga thinking: {type: "adaptive"} + effort ishlating.
Prefill olib tashlandi. Assistant javobini oldindan boshlab berish (masalan, JSON olish uchun javobni { bilan boshlash) Claude 4.6+ modellarida 400 qaytaradi. O'rniga structured outputs ishlating (9-bo'lim).
"Step by step" deyish shart emas. Fikrlash parametr orqali yoqilganda, qo'lda zanjirli fikrlashni (chain-of-thought) so'rash kamdan-kam foyda beradi. Fikrlash o'chiq rejimda esa u hali ham zaxira usul bo'lib qoladi.
Effort'ni vazifaga moslang. Oddiy klassifikatsiya va qisqa javoblar lowda yaxshi ishlaydi; murakkab kod va ko'p bosqichli vazifalar high/xhigh talab qiladi. Default'ni oshirishdan oldin real so'rovlarda o'lchang.
**Gemini'da temperatureni o'zgartirmang.** Google Gemini 3 uchun standart qiymatni qoldirishni tavsiya qiladi: o'zgartirish modelni aylanib qolishiga yoki sifat pasayishiga olib kelishi mumkin.

9. Structured outputs — kafolatlangan JSON {#structured}

Ilovangiz model javobini kod bilan qayta ishlasa, "iltimos JSON qaytar" deyish yetarli emas: javob buzilgan yoki boshqa formatda kelishi mumkin. Structured outputs javobni siz bergan JSON Schemaga mos kelishini kafolatlaydi.

Claude API'da output_config.format:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  --data-binary @- <<'JSON'
{
  "model": "claude-opus-5",
  "max_tokens": 1024,
  "output_config": {
    "format": {
      "type": "json_schema",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "severity": {"type": "string", "enum": ["critical", "high", "medium", "low"]},
          "affected_ios_version": {"type": "string"},
          "reproducible": {"type": "boolean"},
          "summary": {"type": "string"}
        },
        "required": ["severity", "affected_ios_version", "reproducible", "summary"],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  },
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "TestFlight feedback: iPhone 15, iOS 26.1 — dars ochilganda ilova yopilib qolyapti, har safar."}
  ]
}
JSON

Javob (misol):

{
  "severity": "critical",
  "affected_ios_version": "26.1",
  "reproducible": true,
  "summary": "Dars ochilganda ilova har safar yopiladi (iPhone 15, iOS 26.1)."
}

Schema cheklovlari (Claude):

Har bir objectda "additionalProperties": false majburiy.
Qo'llanmaydi: rekursiv schema, sonli cheklovlar (minimum, maximum, multipleOf), satr uzunligi (minLength, maxLength). Bunday talablarni descriptionda so'z bilan yozing va natijani kodda tekshiring.
Yangi schema birinchi so'rovda bir martalik "kompilyatsiya" vaqtini oladi, keyin 24 soat cache'da turadi.
stop_reason "max_tokens" bo'lsa, javob chala qolgan bo'lishi mumkin. "refusal" bo'lsa, schema'ga mos kelmasligi mumkin — ikkalasini ham kodda tekshiring.

OpenAI'da ham xuddi shunday imkoniyat bor (Structured Outputs, strict: true). Provayderlarning cheklovlari biroz farq qiladi — rasmiy sahifasini o'qing.

10. Oldin → keyin: 5 ta real misol {#oldin-keyin}

1) Refactor so'rovi

Oldin:  Bu kodni yaxshila.

Keyin:  ProfileViewModel.swift'ni Swift Concurrency'ga o'tkaz:
        - completion handler'larni async/await'ga almashtir;
        - class'ni @MainActor bilan belgila;
        - public API (metod nomlari) o'zgarmasin — uni 6 ta ekran ishlatadi;
        - o'zgarishdan keyin mavjud ProfileViewModelTests testlari o'tishi kerak.

2) Test yozish

Oldin:  Testlar yoz.

Keyin:  PriceFormatter uchun Swift Testing (@Test) testlari yoz. Qamrab ol:
        - 0, manfiy son, 1 000 000 dan katta son;
        - "uz_UZ" va "en_US" locale'lari;
        - UZS'da kasr qismi ko'rsatilmasligi.
        Mavjud implementatsiyani o'zgartirma — faqat testlar.

3) Code review (XML bilan) — 5-bo'limdagi misolga qarang.

4) Tool tavsifi (agent uchun)

Oldin:  "run_build": "Builds the app."

Keyin:  "xcode_build": "Runs xcodebuild for the given scheme and simulator destination.
        Use it before running tests or when the user asks to check that the project
        compiles. Returns success or failure plus the first 20 compiler errors.
        Does NOT run tests or install the app — use xcode_test for tests."

5) Matnni tasniflash — structured output bilan — 9-bo'limdagi TestFlight misoli.

11. Qayta ishlatiladigan shablon {#shablon}

<role>
Sen [aniq rol: masalan, senior iOS muhandis / support triage yordamchisi]san.
</role>

<context>
Loyiha: [nomi]. Platforma: [iOS versiyasi, Swift versiyasi].
Nega bu vazifa muhim: [modelga sababini tushuntiring].
</context>

<instructions>
1. [Qadamlar — tartib muhim bo'lsa raqamlang]
2. ...
</instructions>

<examples>
<example>...</example>   (3–5 ta, xilma-xil)
</examples>

<output_format>
[Aniq format: JSON schema / teglar / oddiy matn.
Nima QILMASLIK kerakligini ham yozing: masalan, "kirish so'zlarsiz, darhol javob".]
</output_format>

12. Xulosa {#xulosa}

Modelni "kontekstni bilmaydigan aqlli yangi xodim" deb tasavvur qiling: aniq yozing va sababini tushuntiring.
3–5 ta xilma-xil misol va XML struktura — hali ham eng kuchli vositalar.
Uzun hujjat — tepada, savol — pastda. Avval iqtibos, keyin javob.
Reasoning chuqurligi endi parametr: Claude'da thinking: {type: "adaptive"} + effort. budget_tokens va prefill — eskirgan.
Kod qayta ishlaydigan javob uchun structured outputs ishlating, lekin stop_reasonni baribir tekshiring.

Prompt Engineering 1: Asoslar (2026) — aniqlik, misollar, struktura va reasoning modellar