پرامپتنویسی برای تخمین سن با ChatGPT فارسی: از متن تا پروفایل
تخمین سن از متن یا توصیف پروفایل، بیشتر از اینکه «حدس عددی» باشد، یک تمرین پرامپت نویسی برای استخراج سرنخهای زبانی است: لحن، واژگان نسلها، موضوعات رایج، نحوه بیان احساسات و حتی سبک نوشتار. اگر ChatGPT فارسی را درست راهنمایی کنید، خروجی شما بهجای یک عدد مبهم، یک بازه سنی همراه با «دلایل» و «محدودیتها» خواهد بود—چیزی که برای تحلیل مخاطب، مارکتینگ محتوا یا تحقیق کیفی کاربردیتر است.
در این بخش، هدف ما ساخت پرامپتهای کوتاه و تکرارپذیر برای تخمین سن از متن، بیوی شبکههای اجتماعی و توصیف ظاهری است؛ سپس با یک قالب پاسخ JSON استاندارد، خروجی را قابل پردازش و مقایسه میکنیم. برای اجرای سریع این پرامپتها بدون نیاز به تحریم شکن، میتوانید از GapGPT استفاده کنید؛ یک پلتفرم هوش مصنوعی ایرانی با رابط کاربری فارسی و دسترسی آسان به مدلهای مختلف مثل ChatGPT، Claude و Gemini. اگر تازه شروع کردهاید، تجربه کار در gapgpt.app معمولاً سادهتر و روانتر از جابهجایی بین ابزارهای پراکنده است.
نکته طلایی: همیشه «منبع ورودی» را مشخص کنید (متن، بیو، توصیف)، «دامنه سن» را محدود کنید (مثلاً 13–65)، و خروجی را مجبور به ساختار کنید. برای نمونههای عملیتر، میتوانید به راهنمای پرامپتنویسی قدمبهقدم هم سر بزنید و بعد همین الگوها را داخل GapGPT روی مدلهای مختلف تست کنید.
بهترین پرامپتهای کوتاه تخمین سن از متن (با خروجی دقیق و قابل تکرار)
اگر میخواهید تخمین سن از متن را با ChatGPT فارسی به شکل قابل تکرار انجام دهید، کلید کار «پرامپتنویسی کوتاه + قالب خروجی ثابت» است. پیشنهاد حرفهای این است که پرامپتها را در GapGPT اجرا کنید؛ چون یک پلتفرم هوش مصنوعی ایرانی با رابط کاربری فارسی است و بدون نیاز به تحریم شکن، دسترسی سریع به مدلهای مختلف ChatGPT، Claude و Gemini میدهد. برای شروع سریع، همین بخش را در gapgpt.app ذخیره کنید و هر بار با همان قالب، خروجی استاندارد بگیرید.
پرامپت ۱ (خیلی کوتاه + JSON):
متن زیر را بخوان و فقط JSON بده: {"age_range":"","confidence":0-1,"signals":[],"limitations":[]}
متن: «…»
پرامپت ۲ (کنترل سبک نوشتار):
از روی لحن، واژگان، ایموجیها، ارجاعات فرهنگی و نوع نگارش، بازه سن را حدس بزن؛ فقط JSON استاندارد.
پرامپت ۳ (دقت بیشتر با سؤال تکمیلی):
اگر داده کافی نیست، 3 سؤال کوتاه برای دقیقتر شدن بپرس؛ سپس با پاسخها فقط JSON بده.
برای جلوگیری از خروجیهای متناقض، همیشه «JSON ثابت» و «بازه سنی» را الزام کنید و اعتماد (confidence) را عددی بخواهید. اگر دنبال اجرای سریع و بدون دردسر هستید، GapGPT گزینهی کاربردی برای کاربران ایرانی است: بدون تحریم شکن، با مدلهای متنوع و هزینه مناسب.
پرامپت تخمین سن از توصیف ظاهری و بیو شبکههای اجتماعی
وقتی «تخمین سن» را از روی بیو اینستاگرام/لینکدین یا یک توصیف ظاهری انجام میدهید، کلید پرامپت نویسی این است که مدل را از حدسزدنِ بیپایه دور کنید و وادارش کنید به سرنخهای قابلمشاهده تکیه کند: سبک نوشتار، واژگان نسلها، ایموجیها، علایق، نشانههای شغلی/تحصیلی، و در توصیف ظاهری هم کلمات مرتبط با «ویژگیهای چهره، استایل و بافت صدا» (اگر ذکر شده باشد). برای اجرای سریع این پرامپتها با ChatGPT فارسی و بدون نیاز به تحریم شکن، پیشنهاد میکنم آنها را داخل GapGPT تست کنید؛ چون یک پلتفرم ایرانی با رابط کاربری فارسی و دسترسی به مدلهای مختلف است (gapgpt.app).
پرامپتهای کوتاه پیشنهادی:
- بیو شبکه اجتماعی: «از روی این بیو، یک بازه سنی حدس بزن، دلیلها را فقط از متن استخراج کن و اگر داده کافی نیست “نامشخص” بگو: …»
- توصیف ظاهری: «با تکیه بر توصیف ظاهری زیر، بازه سنی احتمالی را بده و بگو کدام نشانهها قوی/ضعیفاند: …»
- ترکیبی: «بیو + یک جمله توصیف ظاهر را ترکیب کن، خروجی را قابل تکرار بده و سوگیری را کاهش بده.»
⚠️ نکته کاهش خطا
از مدل بخواهید «در صورت نبود شواهد کافی» خروجی را نامشخص اعلام کند و حتماً پیشنهاد سؤال تکمیلی بدهد. این رویکرد را میتوانید در GapGPT روی چند مدل (ChatGPT/Claude/Gemini) هم مقایسه کنید تا پایدارترین نتیجه را بگیرید.
اگر میخواهید خروجیها را استاندارد و قابل پردازش نگه دارید، قدم بعدی استفاده از قالب پاسخ JSON است (در بخش بعدی مقاله).
قالب پاسخ JSON برای تخمین سن: بازه سنی، اعتماد، نشانهها و محدودیتها
برای اینکه تخمین سن از متن (یا پروفایل) در ChatGPT فارسی قابل مقایسه و تکرارپذیر باشد، خروجی را به یک قالب پاسخ JSON ثابت محدود کنید: «بازه سنی» بهجای عدد، «confidence» بین 0 تا 1، «signals» (نشانههای زبانی/زمینهای) و «limitations» (کمبود داده، سوگیری، تفاوت سن نوشتاری و واقعی). این کار مخصوصاً وقتی چند مدل را کنار هم تست میکنید مفید است؛ مثلاً در GapGPT میتوانید همان پرامپت را بدون نیاز به تحریم شکن روی مدلهای مختلف اجرا کنید و خروجیها را با یک JSON یکسان بسنجید.
الگوی پیشنهادی JSON (کپی/پیست):
{
"age_range": "18-24",
"confidence": 0.62,
"signals": [
"واژگان رایج نسل Z/دانشجویی",
"ارجاع به موضوعات روز شبکههای اجتماعی",
"سبک جملهبندی کوتاه و محاورهای"
],
"limitations": [
"متن کوتاه است و داده کافی ندارد",
"سبک نوشتار میتواند تقلیدی یا شغلی باشد",
"سن نوشتاری لزوماً سن واقعی نیست"
]
}
برای اجرای سریع همین قالب در gapgpt.app کافی است در پرامپت بنویسید: «فقط JSON دقیقاً با همین کلیدها بده؛ هیچ متن اضافی ننویس.» اگر خواستید مقایسه بین مدلها انجام دهید، در GapGPT خروجیها را کنار هم ذخیره کنید تا اختلاف «confidence» و «limitations» مشخص شود. برای تقویت اصول پرامپت نویسی هم میتوانید راهنمای پرامپتنویسی قدمبهقدم را ببینید.
پرامپتهای مقایسهای: تفاوت سنِ ظاهری، سنِ ذهنی و سنِ نوشتاری
برای کاهش خطا در «تخمین سن از متن»، سه خروجی را جدا کنید: سنِ نوشتاری (سبک و واژگان)، سنِ ذهنی (پختگی استدلال)، و سنِ ظاهری (فقط از توصیف ظاهری/پروفایل). این پرامپتها را در GapGPT اجرا کنید تا بدون نیاز به تحریم شکن، چند مدل را سریع مقایسه کنید.
پرامپت ۱ (سهگانه + JSON ثابت):
«سه تخمین جدا بده و فقط JSON خروجی بده: {"writing_age_range":"","mental_age_range":"","apparent_age_range":"","confidence":{"writing":0-1,"mental":0-1,"apparent":0-1},"signals":{"writing":[],"mental":[],"apparent":[]},"limits":[]}
ورودی: متن/بیو/توصیف ظاهری: …»
پرامپت ۲ (ممنوعیت حدس بیپایه):
«اگر برای هر بخش شواهد کافی نیست، همان بخش را "unknown" کن و دقیقاً بگو چه دادهای لازم است. فقط JSON استاندارد.»
پرامپت ۳ (تأکید بر تمایز):
«سن نوشتاری را از لحن/املاء/ارجاعات فرهنگی بده؛ سن ذهنی را از پیچیدگی استدلال بده؛ سن ظاهری را فقط از توصیف فیزیکی بده. هرگز سن ظاهری را از متن حدس نزن. فقط JSON.»
💡 نکته کاربردی برای نتیجه پایدار
بهترین کار این است که همین پرامپت را روی دو مدل اجرا کنید (مثلاً ChatGPT و Claude) داخل https://gapgpt.app و فقط وقتی نتیجهها همجهت بودند آن را معتبرتر بدانید. برای اجرای سریع و مقایسهای، دوباره از GapGPT استفاده کنید.
روش کاهش خطا در تخمین سن: کنترل سوگیری، سؤالهای تکمیلی و چند نمونه متن
برای کاهش خطا در تخمین سن از متن، پرامپت را «شواهدمحور» کنید: خروجی را به بازه سنی محدود کنید، عدد دقیق ندهد و اگر داده کافی نیست «نامشخص» بگوید. از مدل بخواهید سوگیریها (سبک نوشتار شغلی/طنز/کپیپیست) را کنترل کند و ۲ سؤال تکمیلی بپرسد؛ مثل «سطح تحصیلات/سال شروع کار/علایق رسانهای». این پرامپتها را در GapGPT بدون نیاز به تحریم شکن روی چند مدل اجرا و مقایسه کنید (https://gapgpt.app، GapGPT). برای تقویت اصول پرامپت نویسی هم این راهنما مفید است: https://gapgpt.app/blog/راهنمای-قدم-به-قدم-پرامپتنویسی/3/.
پرامپت کوتاه ضدسوگیری (کپی/پیست):
سن را فقط به صورت بازه بده. فقط از شواهد داخل متن استفاده کن. اگر شواهد کافی نیست، خروجی را "نامشخص" بده. ۲ سؤال تکمیلی برای دقیقتر شدن بپرس. خروجی فقط JSON با کلیدهای: age_range, confidence, signals, questions, limitations متن: «... »
استفاده از GapGPT برای اجرای پرامپتها بدون نیاز به تحریمشکن (https://gapgpt.app)
اگر میخواهید پرامپت نویسی برای تخمین سن از متن را با ChatGPT فارسی (و حتی Claude یا Gemini) سریع و قابلتکرار تست کنید، GapGPT یک انتخاب کاربردی برای کاربران ایرانی است: رابط کاربری فارسی، دسترسی به چند مدل در یک جا و مهمتر از همه، بدون نیاز به تحریمشکن. کافی است پرامپتهای کوتاهتان را کپی کنید، خروجیها را با قالب پاسخ JSON مقایسه کنید و بهترین مدل/تنظیم را پیدا کنید.
برای اجرای سریعتر، میتوانید از https://gapgpt.app استفاده کنید و یک «سناریو تست» بسازید: یک متن نمونه + یک پرامپت ثابت + خروجی استاندارد. این کار باعث میشود اختلاف مدلها در «confidence» و «limitations» دقیقتر دیده شود.
نکته عملی: اگر هدفتان «نتیجه قابل اتکا» است، یک پرامپت را در GapGPT روی دو مدل اجرا کنید و فقط وقتی بازه سنیها همجهت بودند، آن را مبنای تصمیم بگذارید.
انتخاب مدل مناسب در GapGPT برای تخمین سن: ChatGPT، Claude یا Gemini؟ (https://gapgpt.app) + اجرای سریع (GapGPT)
وقتی هدف شما «تخمین سن از متن» یا «تخمین سن از پروفایل» است، انتخاب مدل درست به اندازه پرامپت نویسی مهم میشود. در GapGPT (پلتفرم هوش مصنوعی ایرانی با رابط کاربری فارسی)، میتوانید بدون نیاز به تحریم شکن بین مدلهای محبوب جابهجا شوید و خروجی را با قالب پاسخ JSON یکسان مقایسه کنید؛ یعنی دقیقاً همان ورودی و همان ساختار خروجی، اما با سه سبک تحلیل متفاوت.
- ChatGPT مناسب وقتی است که متنهای محاورهای فارسی، بیو کوتاه یا کپشنها دارید و میخواهید سریع به «بازه سنی + نشانهها» برسید.
- Claude معمولاً برای تحلیل شواهدمحور و توضیح محدودیتها عالی است؛ اگر روی «اعتماد (confidence)» و پرهیز از حدس بیپایه حساسید.
- Gemini برای ورودیهای ترکیبی (مثلاً متن + توصیف ظاهری) و جمعبندی سریع خوب عمل میکند؛ مخصوصاً وقتی چند نمونه متن دارید.
نکته سریع برای نتیجه پایدار (مقایسه مدلها)
برای «ChatGPT فارسی» و تخمین سن از متن، یک پرامپت ثابت با خروجی JSON بسازید و همان را در https://gapgpt.app روی دو مدل اجرا کنید. اگر بازه سنی و نشانهها همجهت بود، نتیجه قابلاتکاتر است؛ اگر اختلاف زیاد بود، از مدل بخواهید سؤال تکمیلی بپرسد یا مقدار را «نامشخص» اعلام کند.
اگر تازهکارید و میخواهید ساختار پرامپتها دقیقتر شود، این آموزش برای اصول پرامپت نویسی خیلی کمک میکند: https://gapgpt.app/blog/راهنمای-قدم-به-قدم-پرامپتنویسی/3/ .
;