05 — Prompt engineering¶

⬅️ Oldingi: 04 — Streaming (oqimli javob) · 🏠 README · Keyingi: 06 — Strukturali chiqish (JSON) ➡️

Bu bobda: nega prompt — sizning eng asosiy boshqaruv tutqichingiz; aniq va aniq-aniq ko'rsatma berish; system orqali rol/persona; few-shot misollar; Claude'ning kuchli tomoni — XML teglar; "ketma-ket o'ylash" so'rovi; nega "CRITICAL!!! MAJBURSAN" tarzdagi bosim modelni adashtiradi; va promptni qadam-baqadam yaxshilab borish. Hammasi @anthropic-ai/sdk v0.104 va claude-opus-4-8 bilan.

Nega prompt eng muhim?¶

Oldingi to'rt bobda siz Claude'ga so'rov yuborishni, javobni o'qishni va oqimli (streaming) ko'rsatishni o'rgandingiz. Endi eng muhim mahoratga keldik: modelni qanday so'z bilan boshqarish.

Tushuning: model promptni AYNAN bajaradi. U sizning xohishingizni emas, balki yozgan so'zlaringizni o'qiydi. Noaniq prompt yozsangiz, model bo'sh joylarni o'zi to'ldiradi — va ko'pincha siz kutgandek emas. Dasturchilar buni eski bir ibora bilan ataydi: "Garbage in, garbage out" — sifatsiz kiritsangiz, sifatsiz chiqadi.

💡 Analogiya. Promptni yangi kelgan, juda aqlli, lekin sizning loyihangizni hech bilmaydigan xodimga bergan topshiriq deb tasavvur qiling. "Bir narsa yoz" desangiz — u nimanidir yozadi, lekin sizga keraklisini emas. "3 jumlali, o'zbekcha, boshlovchiga tushunarli izoh yoz" desangiz — aynan o'shani oladi.

Bu, ayniqsa, Claude Opus 4.8 uchun muhim. Eski modellarda dasturchilar temperature yoki top_p kabi sampling parametrlari bilan javob "tasodifiyligini" sozlardi. Opus 4.8 da bu parametrlar olib tashlangan (ularni yuborsangiz xato qaytadi). Demak sizning yagona — va eng kuchli — tutqichingiz: so'zlar. Promptni qanday yozsangiz, javob shunday bo'ladi.

Yomon prompt va yaxshi prompt: noaniq ko'rsatma noaniq javob, aniq strukturali prompt aniq javob beradi

Bu bob — to'plam "hiylalar" emas. Bu bir nechta sodda, lekin kuchli amaliyot: aniq bo'ling, rol bering, misol ko'rsating, ma'lumotni teg bilan ajrating, va kerak bo'lsa o'ylashni so'rang. Keling, har birini ko'rib chiqamiz.

1. Aniq va aniq-aniq bo'ling¶

Eng katta va eng sodda yaxshilanish — modelga aynan nima xohlayotganingizni aytish: vazifa, format, uzunlik, til, auditoriya. Modeldan biror narsani "o'zi tushunib olishini" kutmang.

Quyida bitta yomon va bitta yaxshi prompt — ikkalasi ham haqiqiy messages.create chaqiruvi:

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic();

// ❌ YOMON — noaniq. Model qaysi tilda, qancha uzun, kim uchun yozishni bilmaydi.
const yomon = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "itlar haqida yoz" }],
});
console.log(yomon.content[0].text);
// → uzun, ingliz/rus aralash bo'lishi mumkin, format noaniq

// ✅ YAXSHI — vazifa, uzunlik, til, auditoriya — hammasi aniq.
const yaxshi = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        "Nega itlar sodiq ekanini 3 jumlada, o'zbek tilida, " +
        "boshlovchilarga tushunarli qilib tushuntiring.",
    },
  ],
});
console.log(yaxshi.content[0].text);
// → aynan 3 jumla, o'zbekcha, sodda — siz so'raganidek

Farqi yer bilan osmoncha. Yaxshi promptda model uchun taxminga o'rin yo'q — u faqat ko'rsatmangizni bajaradi.

Aniqlik nimalarni qamrab oladi?

Aytmasangiz	Model o'zi taxmin qiladi
Til	Ko'pincha inglizcha yoki aralash
Uzunlik	Xohlagancha — bir abzatsmi, sahifami?
Format	Matnmi, ro'yxatmi, JSON-mi?
Auditoriya	Bolagami, mutaxassisgami?
Ohang (ton)	Rasmiymi, do'stonami?

Shubha bo'lsa — yozing. "Javobni faqat o'zbek tilida ber", "Muqaddimasiz, to'g'ridan-to'g'ri javob ber", "Maksimal 100 so'z" — bunday aniq jumlalar javob sifatini keskin oshiradi.

2. Rol / persona berish — `system` orqali¶

Modelga kim bo'lib gaplashishni ayting — bu javob ohangi, chuqurligi va uslubini bir zumda o'zgartiradi. Buning to'g'ri joyi — system parametri.

system — bu "barqaror qoidalar" kanali. U har bir user xabaridan oldin, butun suhbat davomida amal qiladi. Rolni bir marta shu yerga yozasiz, keyin uni har bir user xabariga qayta-qayta yopishtirib o'tirmaysiz.

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 1024,
  system:
    "Siz tajribali o'zbek tilidagi kod-tekshiruvchisiz (code reviewer). " +
    "Kamchiliklarni qisqa, samimiy va aniq aytasiz; har bir tanqidga " +
    "tuzatish taklifini ham qo'shasiz.",
  messages: [
    { role: "user", content: "Bu funksiyani ko'rib bering: function f(a){return a+1}" },
  ],
});
console.log(msg.content[0].text);

💡 Nega system, har user xabariga qistirib emas? Ikki sabab. Birinchidan, toza ajratish: barqaror qoida (rol) bir joyda, o'zgaruvchan vazifa (user) boshqa joyda turadi — kodingiz aniq bo'ladi. Ikkinchidan, kesh (caching): system har chaqiruvda bir xil bo'lsa, uni keshlash mumkin va tejaysiz (15-bobda ko'ramiz). Agar rolni har xabarga qo'shsangiz, har safar boshqacha bo'lib, keshni buzasiz.

Qoida sodda: barqaror narsa — system'ga, bu safargi vazifa — user'ga.

3. Few-shot misollar — naqshni ko'rsating¶

Ba'zan tushuntirishdan ko'ra ko'rsatish osonroq. Promptga 2-3 ta "kirish → chiqish" misolini qo'shsangiz, model naqshni payqab, yangi kirish uchun aynan o'sha shaklda javob beradi. Bu usul tasniflash (classification), qat'iy format va aniq ohang uchun ayniqsa kuchli.

"Few-shot" — "bir necha misol" degani (misolsizini "zero-shot" deyiladi).

Quyida kayfiyat tasniflagichi — ikki misol va keyin yangi matn:

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 16,
  system: "Siz mijoz sharhlarini tasniflaysiz. Faqat bitta so'z qaytaring: ijobiy yoki salbiy.",
  messages: [
    { role: "user", content: "Sharh: Ajoyib mahsulot, juda yoqdi!" },
    { role: "assistant", content: "ijobiy" },
    { role: "user", content: "Sharh: Sifati past, pulim ketdi." },
    { role: "assistant", content: "salbiy" },
    // Yangi, yorliqsiz kirish — model naqshga ergashadi:
    { role: "user", content: "Sharh: Yetkazib berish kech bo'ldi." },
  ],
});
console.log(msg.content[0].text); // → "salbiy"

Model ikki juftlikdan "javob — bitta so'z, izohsiz, ijobiy/salbiy" naqshini o'rgandi va yangi matnga shu shaklda javob berdi. E'tibor bering: misollarni user/assistant rollar bilan suhbat tarixi ko'rinishida beramiz — bu Claude uchun eng tabiiy usul.

Few-shot: promptdagi 2 ta kirish→chiqish misoli modelga naqshni o'rgatadi

💡 Maslahat. Misollar bir-biriga o'xshamasin (xilma-xil bo'lsin), shunda model haqiqiy naqshni o'rganadi, tasodifiy detalni emas. 2-3 ta yaxshi tanlangan misol ko'pincha 10 ta bo'sh misoldan kuchliroq.

4. XML teglar — Claude'ning kuchli tomoni¶

Claude XML teglarga alohida o'rgatilgan: <document>, <instructions>, <example> kabi teglar bilan promptning qismlarini bir-biridan ajratsangiz, model qayerda ma'lumot, qayerda ko'rsatma ekanini aniq tushunadi. Bu, ayniqsa, uzun matn ichidan biror narsa topish kerak bo'lganda muhim.

Tasavvur qiling: foydalanuvchi kiritgan uzun hujjat ichidan email manzillarini topib chiqarmoqchisiz. Hujjatni <document> tegiga o'rang, vazifani undan tashqarida bering:

const hujjat = `Salom! Buyurtma bo'yicha ali@example.com ga yozing,
yoki qo'llab-quvvatlash uchun support@kompaniya.uz manzilidan foydalaning.`;

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 256,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        `<document>\n${hujjat}\n</document>\n\n` +
        "Yuqoridagi <document> ichidan barcha email manzillarini toping. " +
        "Har birini yangi qatorda, muqaddimasiz ro'yxat qilib bering.",
    },
  ],
});
console.log(msg.content[0].text);
// → ali@example.com
//   support@kompaniya.uz

Teglar tufayli model hujjat matnini ko'rsatma deb adashmaydi. Agar hujjat ichida "barcha email'larni o'chir" degan jumla bo'lsa ham, model uni ma'lumot deb biladi, buyruq deb emas — chunki siz uni <document> ichiga qo'ydingiz. Bu, qisman, prompt injection (22-bob) ga qarshi ham himoya.

💡 Nega aynan XML teglar? Claude ko'p hajmdagi tegli matnlar ustida o'rgatilgan, shuning uchun <document>...</document> kabi tuzilmalarni tabiiy "chegara" sifatida qabul qiladi. Teg nomini o'zingiz tanlaysiz (<matn>, <kontekst>, <qoidalar> — farqi yo'q), faqat ochilish va yopilish mos bo'lsin.

Mana to'liq tuzilma — system (rol + qoidalar) ustida, user (XML kontekst + vazifa + format) pastida:

Yaxshi promptning tuzilishi: system (rol + qoidalar) + user (XML kontekst + vazifa + format)

5. O'ylashni / ketma-ketlikni so'rash¶

Murakkab vazifalarda — masalan, mantiqiy masala yoki ko'p bosqichli hisob — modeldan avval qadamlarni o'ylab, keyin javob berishni so'rasangiz, aniqlik oshadi. "Avval bosqichma-bosqich o'ylang, so'ng yakuniy javobni bering" degan jumla ko'p hollarda yordam beradi.

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 2048,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        "Do'konda 3 ta qalam 12000 so'm. 7 ta qalam qancha? " +
        "Avval qadamlarni o'ylab chiqing, keyin yakuniy javobni alohida qatorda bering.",
    },
  ],
});
console.log(msg.content[0].text);

💡 Lekin shuni biling: Opus 4.8 da adaptiv thinking bor (10-bobda batafsil). Ya'ni model murakkab masalada o'zi, avtomatik ravishda "o'ylab oladi" — siz har safar "step by step o'ylab ko'r" deb yozishingiz shart emas. Shunday bo'lsa-da, javob qanday ko'rinishda bo'lishini aniq aytish (masalan, "yakuniy javobni alohida qatorda ber") baribir foydali. Adaptiv thinking — modelning ichki o'ylashi; sizning promptingiz esa chiqish formatini boshqaradi.

6. Ortiqcha bosim qilmang¶

Eski modellar ba'zan ko'rsatmaga "quloq solmasdi", shuning uchun dasturchilar CRITICAL!!! YOU ABSOLUTELY MUST... kabi baqiriq promptlar yozardi. Zamonaviy Claude (Opus 4.8) ko'rsatmani so'zma-so'z, juda yaqindan bajaradi — shuning uchun bunday tajovuzkor til endi teskari ta'sir qiladi (overtriggering): model qoidaga shu qadar yopishadiki, kerakmas joyda ham uni "bajarib", g'alati natija beradi.

Yechim sodda: xotirjam, oddiy ayting.

// ❌ Ortiqcha bosim — model qoidaga keragidan ortiq yopishadi
const yomonSystem =
  "CRITICAL!!! SIZ HAR DOIM, ABSOLYUT MAJBURSIZ qidiruv vositasini ishlatishga!!!";

// ✅ Sokin va aniq — model to'g'ri payt-da, to'g'ri ishni qiladi
const yaxshiSystem =
  "Javob suhbatdagi ma'lumotga bog'liq bo'lmaganda qidiruv vositasidan foydalaning.";

⚠️ Halol eslatma — prefill Opus 4.8 da ishlamaydi. Eski qo'llanmalarda "javobni boshlab berish" (assistant turnini oldindan to'ldirish — prefill) hiylasi bor edi: oxirgi xabarni assistant roli bilan yarim qoldirib, model uni davom ettirardi. Opus 4.8 da bu 400 xato qaytaradi — ishlamaydi. Javob formatini majburlash kerak bo'lsa, prefill o'rniga system ko'rsatmasi yoki strukturali chiqish (output_config.format, 06-bob) dan foydalaning.

7. Iteratsiya — prompt empirik ish¶

Prompt engineering — bir martada mukammal yozish emas, balki tajriba: yozing → javobni o'qing → tuzating → qayta urinib ko'ring. Hech kim birinchi urinishda eng yaxshi promptni yozmaydi.

Shuning uchun:

Promptlaringizni version control (git) da saqlang. Ular ham kod — o'zgartirilsa, qaysi versiya yaxshi ishlaganini bilib turishingiz kerak.
Bir vaqtda bitta narsani o'zgartiring, shunda qaysi o'zgarish ta'sir qilganini bilasiz.
Yon ta'sirni tekshiring: bitta misolda yaxshi ishlagan prompt boshqasida buzilishi mumkin.

Promptlaringiz qanchalik ishlayotganini xolisona o'lchash uchun evals (baholash testlari) kerak bo'ladi — bir nechta kirish-kutilgan-chiqish juftliklarini avtomatik tekshirish. Buni 23-bob — Observability va evals da chuqur ko'ramiz.

Amaliy shablon va qadam-baqadam yaxshilash¶

Yaxshi prompt uchun ishonchli shablon:

system:  rol (kim bo'lib gaplashasiz) + barqaror qoidalar
user:    <document>...kontekst/ma'lumot...</document>
         + aniq vazifa
         + kerakli format (uzunlik, til, ko'rinish)

Endi bitta zaif promptni olib, uni qadam-baqadam yaxshilab ko'ramiz. Vazifa: mijoz sharhini tasniflash.

0-qadam — zaif (noaniq):

messages: [{ role: "user", content: "bu sharh yaxshimi yomonmi: Yetkazish kech bo'ldi" }]
// → uzun izoh, format noaniq, ba'zan "Bu sharhda..." deb boshlaydi

1-qadam — aniqlik qo'shamiz (vazifa + format):

messages: [{
  role: "user",
  content: "Quyidagi sharhni tasniflang. Faqat bitta so'z: ijobiy yoki salbiy.\n" +
           "Sharh: Yetkazish kech bo'ldi",
}]
// → "salbiy" — ancha yaxshi, lekin ohang barqaror emas

2-qadam — rol qo'shamiz (system):

system: "Siz mijoz sharhlarini tahlil qiluvchi yordamchisiz. Aniq va izchil ishlaysiz.",
messages: [{
  role: "user",
  content: "Sharhni tasniflang. Faqat bitta so'z: ijobiy yoki salbiy.\nSharh: Yetkazish kech bo'ldi",
}]
// → "salbiy" — endi har chaqiruvda barqaror

3-qadam — misol qo'shamiz (few-shot):

system: "Siz mijoz sharhlarini tahlil qiluvchi yordamchisiz. Faqat bitta so'z qaytaring: ijobiy yoki salbiy.",
messages: [
  { role: "user", content: "Sharh: Ajoyib mahsulot!" },
  { role: "assistant", content: "ijobiy" },
  { role: "user", content: "Sharh: Yetkazish kech bo'ldi" },
]
// → "salbiy" — naqsh aniq, format kafolatlangan

4-qadam — XML bilan ajratamiz (uzun yoki ko'p qatorli matn uchun):

system: "Siz mijoz sharhlarini tahlil qiluvchi yordamchisiz. Faqat bitta so'z qaytaring: ijobiy yoki salbiy.",
messages: [
  { role: "user", content: "<sharh>Ajoyib mahsulot!</sharh>" },
  { role: "assistant", content: "ijobiy" },
  { role: "user", content: "<sharh>Yetkazish kech bo'ldi, lekin mahsulot zo'r</sharh>" },
]
// → matn ichida tasodifiy "salbiy/ijobiy" so'zlari bo'lsa ham, model aralashmaydi

Har qadamda javob ishonchliroq va barqarorroq bo'ldi. Bu — prompt engineering: bir nechta sodda usulni ketma-ket qo'llab, modelni aniq boshqarish.

🔭 Bu yerda biz formatni prompt bilan boshqardik. Keyingi bobda biz JSON kabi qat'iy formatni kafolatlash usulini — output_config.format va messages.parse() ni — ko'ramiz. Prompt "iltimos JSON ber" deydi; strukturali chiqish esa "JSON bo'lishini majbur qiladi".

Xulosa¶

Model promptni aynan bajaradi — noaniq kirsa, noaniq chiqadi ("garbage in, garbage out").
Opus 4.8 da sampling parametrlari yo'q, shuning uchun so'z — sizning yagona va eng kuchli tutqichingiz.
Aniq bo'ling: vazifa, format, uzunlik, til, auditoriyani ayting.
Rol bering — system'da, bir marta (toza ajratish + kesh).
Few-shot misollar naqshni o'rgatadi (tasniflash/format uchun zo'r).
XML teglar ma'lumotni ko'rsatmadan ajratadi — Claude'ning kuchli tomoni.
Murakkab vazifada o'ylashni so'rang, lekin Opus 4.8 da adaptiv thinking buni ko'pincha o'zi qiladi (10-bob).
Ortiqcha bosim qilmang — CRITICAL!!! overtriggering keltiradi; sokin ayting. (Prefill Opus 4.8 da ishlamaydi.)
Prompt — empirik: yozing, o'qing, tuzating; git'da saqlang; evals bilan o'lchang (23-bob).

Mashqlar¶

Noaniqdan aniqqa. "tarjima qil" degan zaif promptni oling va uni aniq qiling: nimani, qaysi tildan-qaysi tilga, qanday ohangda, qanday formatda. To'liq messages.create chaqiruvini yozing.
Rolni system'ga ko'chiring. Quyidagi noto'g'ri kodda rol har user xabariga qistirilgan. Uni to'g'rilang — rolni system'ga ko'chiring:
```
messages: [{ role: "user", content: "Siz shifokorsiz. Bosh og'rig'iga nima maslahat berasiz?" }]
```
Few-shot tasniflagich. Email mavzularini "spam" yoki "muhim" deb tasniflaydigan few-shot prompt yozing: kamida 2 ta user/assistant misol juftligi va 1 ta yangi kirish. max_tokens ni kichik qo'ying — nega?
XML bilan ajratish. Foydalanuvchi kiritgan paragrafni <matn> tegiga o'rab, undan barcha telefon raqamlarini ro'yxat qilib chiqaradigan prompt yozing. Nega tegga o'rash xavfsizroq?
Bosimni kamaytirish. Quyidagi system ni qayta yozing — overtriggering bo'lmasligi uchun sokin tilda:
```
system: "CRITICAL!!! SIZ HAR DOIM VA ALBATTA javobni JSON'da berishingiz SHART!!! AKS HOLDA XATO!!!"
```
(Maslahat: format kafolati uchun aslida prompt emas, 06-bobdagi output_config.format kerak — buni ham eslatib qo'ying.)
Qadam-baqadam yaxshilash. "matnni qisqartir" degan zaif promptdan boshlang va uni 3 qadamda yaxshilang: (a) aniqlik (uzunlik + til), (b) rol, (c) bitta few-shot misol. Har qadamda promptni va kutilgan yaxshilanishni yozing.

Yechimlar

1. Noaniqdan aniqqa

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        "Quyidagi inglizcha jumlani o'zbek tiliga, rasmiy ohangda tarjima qiling. " +
        "Faqat tarjimani bering, izohsiz.\n\n" +
        "Jumla: \"The meeting is scheduled for tomorrow.\"",
    },
  ],
});
console.log(msg.content[0].text);

Endi model nimani (jumlani), qaysi tildan-qaysi tilga (ingliz→o'zbek), qanday ohangda (rasmiy) va qanday formatda (faqat tarjima, izohsiz) qilishni biladi.

2. Rolni system'ga ko'chirish

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 1024,
  system: "Siz tajribali shifokorsiz. Maslahatlaringiz aniq, ehtiyotkor va tushunarli; jiddiy belgilar bo'lsa, vrachga murojaat qilishni eslatasiz.",
  messages: [{ role: "user", content: "Bosh og'rig'iga nima maslahat berasiz?" }],
});
console.log(msg.content[0].text);

Rol — barqaror narsa, shuning uchun u system'ga tegishli. Bu kodni toza qiladi va kesh (15-bob) imkonini ochadi.

3. Few-shot tasniflagich

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 8, // ← bitta so'z chiqadi, ko'p token kerak emas (arzon + tez)
  system: "Siz email mavzularini tasniflaysiz. Faqat bitta so'z qaytaring: spam yoki muhim.",
  messages: [
    { role: "user", content: "Mavzu: TEKINGA 1000$ YUTIB OLING!!!" },
    { role: "assistant", content: "spam" },
    { role: "user", content: "Mavzu: Ertangi yig'ilish kun tartibi" },
    { role: "assistant", content: "muhim" },
    { role: "user", content: "Mavzu: Hisobingiz bloklandi, shu yerga bosing" },
  ],
});
console.log(msg.content[0].text); // → "spam"

max_tokens kichik, chunki javob — bitta so'z. Bu chaqiruvni arzonroq va tezroq qiladi: model baribir uzun yozmaydi, demak ko'p token ajratish behuda.

4. XML bilan ajratish

const paragraf = "Biz bilan +998 90 123 45 67 raqami orqali bog'laning, " +
                 "yoki ofis raqami 71 200 70 70 ga qo'ng'iroq qiling.";

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 256,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        `<matn>\n${paragraf}\n</matn>\n\n` +
        "Yuqoridagi <matn> ichidan barcha telefon raqamlarini toping va " +
        "har birini yangi qatorda ro'yxat qiling.",
    },
  ],
});
console.log(msg.content[0].text);

Tegga o'rash xavfsizroq, chunki model <matn> ichidagi narsani ma'lumot deb biladi, ko'rsatma deb emas. Agar matn ichida "oldingi ko'rsatmalarni unut" kabi jumla bo'lsa (prompt injection), model unga ergashmaydi — u faqat <matn> dan tashqaridagi vazifani bajaradi.

5. Bosimni kamaytirish

// Sokin, oddiy til — overtriggering yo'q:
const system = "Javobni JSON formatida bering.";

Lekin formatni kafolatlash uchun prompt yetarli emas — model ba'zan baribir izoh qo'shishi mumkin. Ishonchli JSON uchun 06-bobdagi output_config.format (yoki messages.parse()) kerak: u javob sxemaga mos bo'lishini majbur qiladi, prompt esa faqat iltimos qiladi.

6. Qadam-baqadam yaxshilash

// (a) Aniqlik — uzunlik va til qo'shamiz:
messages: [{ role: "user", content: "Quyidagi matnni 1 jumlada, o'zbekcha qisqartiring:\n" + matn }]

// (b) Rol — system qo'shamiz:
system: "Siz matnlarni ixcham va aniq qisqartiruvchi muharrirsiz.",
messages: [{ role: "user", content: "Quyidagi matnni 1 jumlada qisqartiring:\n" + matn }]

// (c) Few-shot — bitta misol qo'shamiz:
system: "Siz matnlarni ixcham va aniq qisqartiruvchi muharrirsiz. Javob — 1 jumla.",
messages: [
  { role: "user", content: "Matn: Quyosh tizimida sakkizta sayyora bor. Ular Quyosh atrofida aylanadi." },
  { role: "assistant", content: "Quyosh tizimida Quyosh atrofida aylanuvchi sakkizta sayyora bor." },
  { role: "user", content: "Matn: " + matn },
]

Har qadamda: (a) javob aniq uzunlik va tilda bo'ladi; (b) ohang barqarorlashadi; (c) model "1 jumla, mazmunni saqlagan holda" naqshini misoldan ko'rib, undanda izchil ishlaydi.