Learn AI Prompt Engineering
Learn AI Prompt Engineering — IPhone और Android पर काम करने वाले प्रॉम्प्ट लिखना सीखें
Learn AI Prompt Engineering एक निःशुल्क iOS और Android ऐप है, जो prompt engineering सिखाता है: क्यों एक प्रॉम्प्ट अस्पष्ट उत्तर पाता है, जबकि दोबारा लिखा गया प्रॉम्प्ट ऐसा नहीं करता। इसमें system prompts, few-shot examples, chain-of-thought और retrieval-augmented generation पर 53 courses हैं। 20 debugging missions में आपको एक असफल प्रॉम्प्ट दिया जाता है और उसका कारण पहचानने को कहा जाता है। 20 guided Python projects में आप किसी model के JSON output की जाँच करते हैं, budget के मुकाबले tokens गिनते हैं और rubric के आधार पर answers को score करते हैं — और जो अब भी समझ न आए, उसके लिए AI mentor मौजूद है।
- कीमत
- निःशुल्क, Pro अपग्रेड
- प्लेटफ़ॉर्म
- iOS और Android
- भाषाएँ
- 22
- आयु रेटिंग
- 4+
- आवश्यकताएँ
- iOS 15.1 या बाद का संस्करण
जो prompt एक बार असफल हुआ हो, वह काम करने वाले prompt से बेहतर सबक सिखाता है।
सर्वोत्तम तरीकों की सूची पढ़ने से आप ऐसे model को debug करना नहीं सीखते जो पूरे आत्मविश्वास के साथ गलत हो। ऐप की missions वास्तविक असफलता से शुरू होती हैं — अनावश्यक रूप से लंबा उत्तर, गढ़े हुए तथ्य, या तीन examples जिनके उत्तर तीन अलग-अलग formats में आए — और किसी एक को समझाने से पहले आपसे उसका कारण ढूँढने को कहती हैं।
यह क्या है
Learn AI Prompt Engineering एक निःशुल्क iOS और Android ऐप है, जो 53 courses और लगभग 199 lessons के ज़रिए prompt engineering सिखाता है। इसमें पहली स्पष्ट request से लेकर system prompts, few-shot examples, chain-of-thought reasoning, retrieval-augmented generation और multi-agent orchestration तक सब शामिल है। इसमें 20 debugging missions हैं, जिनमें हर mission एक वास्तविक असफल prompt से शुरू होती है; 20 guided Python projects हैं, जो token budgets और JSON output की जाँच करते हैं और rubric के आधार पर answers को score करते हैं; साथ ही 75-pattern cheat sheet और AI mentor भी है। ये skills किसी एक product तक सीमित रहने के बजाय अलग-अलग chatbots और models में काम आती हैं।
ऐप के अंदर
यह कैसा दिखता है
कोर्स
Prompt engineering course में क्या शामिल है
53 courses और लगभग 199 lessons, जो app के अपने curriculum पर आधारित हैं — पहली AI conversation से लेकर automated prompt optimisation तक।
Prompt Writing Basics
आपकी पहली AI conversation, स्पष्ट instructions तैयार करना, context सेट करना, tone और voice को नियंत्रित करना, और constraints का उपयोग करना ताकि model अनुमान लगाना बंद करे।
Formats and Iteration
AI outputs को bullet points, tables या JSON में format करना, prompt को बार-बार बेहतर बनाना, आम prompt mistakes और अलग-अलग content types के लिए prompting।
Prompt Architecture
Prompt templates और variables, structured prompt architecture, system prompt design और extraction तथा classification prompts।
रीज़निंग और उन्नत पैटर्न
Chain-of-thought और tree-of-thought reasoning, few-shot और in-context learning, advanced prompt design patterns और reasoning-model prompt engineering।
Debugging and Safety
Prompt failures को debug करना, prompt testing और regression, prompt injection और defence, bias और hallucinations को कम करना, तथा guardrails और output validation।
डॉक्यूमेंट्स और डेटा के साथ काम करना
Long document handling, retrieval-augmented generation (RAG), advanced RAG re-ranking और compression, तथा JSON Schema के साथ structured generation।
Specialised Prompting
Code generation, vision models, image generation और audio तथा voice के लिए prompt engineering, साथ ही prompting के ज़रिए domain adaptation।
Agents and Scale
Prompt chaining और pipelines, tool use और agents, multi-agent prompt orchestration, DSPy के साथ automated optimisation, तथा prompting बनाम fine-tuning।
यह कैसे काम करता है
एक session कैसे काम करता है
ऐप हर idea को ऐसे prompt के साथ जोड़ता है जिसे आप वास्तव में लिखते हैं, या ऐसी failure के साथ जिसका आपको diagnosis करना होता है — केवल पढ़े जाने वाले page के साथ नहीं।
एक छोटा lesson करें
Course list खोलें और जहाँ छोड़ा था, वहीं से शुरू करें। हर lesson पाँच से दस मिनट का होता है: पहले और बाद का example, फिर ऐसा prompt जिसे आप खुद लिखते हैं और किसी भी chatbot के साथ reuse कर सकते हैं।
वास्तविक failure को debug करें
एक debugging mission हल करें: 'be brief' कहे जाने के बाद भी ramble करता हुआ model, तीन examples जिनके उत्तर तीन अलग-अलग formats में आए, या ऐसा confident answer जो source document में था ही नहीं। Case पढ़ें, fix चुनें और देखें कि वह क्यों काम करता है।
Code में जाँचें, फिर test दें
एक guided Python project इस आदत को जाँच में बदल देता है — budget के मुकाबले tokens गिनना, JSON reply को parse करना, personal data को redact करना — फिर एक quiz उस topic को पूरा करता है। जैसे ही कोई concept समझ में नहीं आता, AI mentor मदद के लिए मौजूद रहता है, और streaks व reminders आपका sequence जारी रखते हैं।
इसमें क्या है
ऐप में क्या शामिल है
53
Courses, A1 से C2 तक
पहली स्पष्ट request से लेकर system prompts, few-shot examples, chain-of-thought, prompt injection defence, structured JSON output और multi-agent orchestration तक।
20
Debugging missions
सात आसान, आठ मध्यम और पाँच कठिन missions — हर एक वास्तविक असफल prompt से शुरू होती है: अस्पष्ट answer, hallucinated fact, तीन असंगत formats या ऐसी request जो blank field पर काम करना बंद कर देती है।
20
Guided Python projects
Template slots भरें, budget के मुकाबले tokens गिनें, JSON reply को parse करें, rubric के आधार पर answers को score करें, personal data को redact करें और prompt के दो versions की ईमानदारी से तुलना करें — हर project real Python interpreter पर चलता है।
AI
AI Mentor
किसी concept या failed prompt पर अटक गए? कुछ भी पूछें और seconds में स्पष्ट answer पाएँ। Free tier में daily allowance शामिल है; Pro में यह unlimited हो जाता है।
75
Pattern cheat sheet
50 quiz questions और 50 interview questions के साथ 75 reusable prompt patterns — lessons के बीच reference के लिए, केवल lessons के दौरान नहीं।
22
भाषाएँ
ऐप का interface 22 languages में उपलब्ध है। इसमें certificate exam, streaks और daily reminders भी हैं, ताकि sessions नियमित बने रहें।
पृष्ठभूमि
आप इसे किस तरह पूछते हैं, इसके आधार पर एक ही सवाल का अलग उत्तर क्यों मिलता है?
किसी language model को यह पता नहीं होता कि आपका वास्तविक आशय क्या था — उसे केवल आपके दिए हुए शब्द पता होते हैं, साथ ही वे बातें जिन्हें default रूप से मान लेने को कहा गया हो। किसी व्यक्ति को 'एक ही सवाल' लगने वाली दो requests, model के लिए audience, आवश्यक format, छिपी हुई पाबंदियों या model को कितना अनुमान लगाना चाहिए और कब पूछना चाहिए — इन मामलों में अलग हो सकती हैं। Prompt engineering इस अंतर को सोच-समझकर कम करने का अभ्यास है: model से उनके अनुमान लगाने की अपेक्षा करने के बजाय task, audience और output का आकार स्पष्ट रूप से बताना, फिर शुरुआत से दोबारा करने के बजाय पहले answer में हुई सटीक गलती के आधार पर उसे revise करना।
Few-shot promptingउदाहरण के ज़रिए सिखाना
Task का केवल वर्णन करने के बजाय input के दो या तीन worked examples और अपना वांछित output शामिल करना। यह आम तौर पर prompt के format और tone में सबसे अधिक प्रभाव डालने वाला अकेला बदलाव होता है, क्योंकि एक example उस अस्पष्टता की पूरी श्रेणी को दूर कर देता है जिसे केवल विवरण खुला छोड़ देता है।
System promptस्थायी instruction
यह एक अलग instruction होती है, जो केवल एक message के बजाय पूरी conversation के लिए model की भूमिका, tone और सीमाएँ तय करती है। हर reply पर लागू होने वाले rules — audience, format और किन requests को refuse करना है — यहीं होने चाहिए, हर user message में दोहराए नहीं जाने चाहिए।
Chain-of-thoughtsteps पूछना
किसी model से final answer देने से पहले problem को step by step हल करने के लिए कहना। Arithmetic, multi-step reasoning और ऐसे कामों में यह सबसे अधिक मदद करता है जिनमें बीच का कोई step verify किया जा सकता हो। इससे गलत answer पकड़ना भी आसान हो जाता है, क्योंकि reasoning दिखाई देती है।
रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG)model को वास्तविक documents देना
सवाल पूछने से पहले अपने documents से relevant passages को prompt में शामिल करना, बजाय इसके कि model को पहले से ज्ञात जानकारी पर निर्भर रहें। ऐसी सामग्री के बारे में accurate answers पाने की यह मुख्य technique है, जिस पर model को train नहीं किया गया था — इसमें private या recent जानकारी भी शामिल है।
उपयुक्तता
यह किन लोगों के लिए है — और किनके लिए नहीं
आपके लिए सही है, अगर आप
- आप पहले से ChatGPT, Claude या Gemini इस्तेमाल करते हैं और उन्हीं tools से काफ़ी बेहतर answers चाहते हैं
- आप tips की सूची पढ़ने के बजाय किसी वास्तविक असफल prompt की समस्या पहचानकर बेहतर सीखते हैं
- आप developer या product person हैं और LLM पर आधारित features बना रहे हैं
- आप prompt engineer role या technical interview की तैयारी कर रहे हैं
- आप चाहते हैं कि यह skill अलग-अलग models में काम आए, किसी एक chatbot तक सीमित न रहे
आपके लिए सही टूल नहीं है, अगर आप
- आप production prompts बनाने और उनके versions संभालने के लिए पूरा desktop workspace चाहते हैं — यह एक course app है
- आप पहले से professional रूप से LLMs के साथ काम करते हैं और foundations के बजाय advanced research material चाहते हैं
- आपको AI mentor पूरी तरह offline चाहिए; lessons अस्थिर connections में भी चल जाते हैं, लेकिन mentor के लिए connection ज़रूरी है
- आप हर course बिना भुगतान किए चाहते हैं — पहला course free है, बाकी Pro के पीछे हैं
सवाल
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
अपने phone पर AI prompting सीखने के लिए सबसे अच्छा app कौन-सा है?
वह app जो सिर्फ tips पढ़ाने के बजाय failures की समस्या पहचानने पर आधारित हो, क्योंकि यही skill नए model में वास्तव में transfer होती है। Learn AI Prompt Engineering में 53 courses के साथ 20 debugging missions हैं, जिनमें हर mission एक वास्तविक असफल prompt से शुरू होता है, और 20 guided Python projects हैं, जो token budgets और JSON output की जाँच करते हैं। यह iOS और Android पर शुरुआत के लिए free है और किसी अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
क्या Learn AI Prompt Engineering और Learn AI Prompting एक ही app हैं?
हाँ। Google Play पर यह app Learn AI Prompt Engineering के नाम से listed है, जबकि App Store पर इसकी listing का मौजूदा title Learn AI Prompting है। दोनों stores पर यह एक ही app है, जिसमें वही 53 courses, debugging missions और guided projects हैं।
सरल शब्दों में prompt engineering क्या है?
Prompt engineering का मतलब है कि आपने जो कहना चाहा और language model आपके शब्दों में जो समझ सकता है, उनके बीच का अंतर जानबूझकर कम करना। व्यवहार में इसका अर्थ है task, audience और वांछित format स्पष्ट करना, model को वह context देना जो उसके पास नहीं है, और पहले answer में हुई गलती के आधार पर उसे revise करना। यह चतुर phrasing से कम और ambiguity हटाने से अधिक जुड़ा है, इसलिए इसे किसी trick की तरह याद करने के बजाय debugging skill की तरह practise किया जा सकता है।
जैसे-जैसे models बेहतर हो रहे हैं, क्या prompt engineering सीखना अब भी उपयोगी है?
हाँ, हालांकि इसका कारण कुछ साल पहले की तुलना में अधिक सीमित है: models को अब magic incantations की ज़रूरत नहीं होती, लेकिन वे अब भी आपकी audience, ज़रूरी format या गलत अनुमान के प्रति आपकी tolerance का अंदाज़ा नहीं लगा सकते। Debugging की आदत — failure पढ़ना, उसका कारण बताना और उसी कारण बनी एक चीज़ को ठीक करना — model generations के बीच भी काम आती है, भले ही सतही tricks पुरानी पड़ जाएँ। Learn AI Prompt Engineering के missions इसी आदत पर आधारित हैं, किसी एक model की quirks पर नहीं।
ChatGPT या Claude से बेहतर answers कैसे पाऊँ?
चार habits ज़्यादातर काम संभाल लेती हैं: बताइए कि answer किसके लिए है और उसका उपयोग किस लिए होगा, यह मानने के बजाय कि model आपकी स्थिति जानता है, उसे आवश्यक source material दीजिए, आप कौन-सा exact format चाहते हैं यह बताइए, और जब reply सही न हो तो फिर से शुरू करने के बजाय स्पष्ट रूप से बताइए कि क्या गलत था। दो या तीन worked examples (few-shot prompting), लंबे लिखित विवरण की तुलना में tone और structure को अधिक तेज़ी से बेहतर बनाते हैं। App के शुरुआती courses इनमें से हर skill को अलग-अलग practise कराते हैं।
क्या शुरुआत करने के लिए मुझे coding experience चाहिए?
Lesson content के लिए coding की कोई आवश्यकता नहीं है — हर idea को सरल भाषा में before-and-after prompt examples के साथ समझाया गया है। 20 guided projects app के अंदर short Python scripts चलाते हैं, लेकिन ये ऐसे templates हैं जिन्हें आप step by step भरकर run करते हैं; आपसे पहले से code जानने की अपेक्षा नहीं की जाती। Retrieval-augmented generation और multi-agent orchestration जैसे advanced topics बाद के लिए हैं; शुरुआती courses में किसी prior background की आवश्यकता नहीं है।
क्या Learn AI Prompt Engineering free है?
इसे download करना free है और free tier में ads दिखाए जाते हैं। Free में पहला course, 2 debugging missions, पहला guided project, हर दिन AI mentor का एक सवाल और हर सप्ताह AI-generated lesson शामिल है। Pro से हर course और lesson, सभी 20 missions और 20 projects, unlimited AI mentor use, certificate exam और बिना ads का अनुभव unlock होता है — weekly, monthly, yearly या one-time lifetime purchase के रूप में उपलब्ध।
Debugging mission क्या होता है?
हर mission एक ऐसे prompt से शुरू होता है जो किसी खास, वास्तविक तरीके से पहले ही fail हो चुका है — ऐसा answer जो किसी भी विषय पर लागू हो सके, 'संक्षिप्त रहें' कहने के बाद भी लगातार rambling करता model, source document में कभी मौजूद न रहा कोई confident fact, या ऐसा request जो किसी एक field को blank छोड़ने पर fail हो जाता है। आप case पढ़ते हैं, दिए गए options में से fix चुनते हैं और lesson समझाता है कि वह क्यों काम करता है। कुल मिलाकर सात easy, आठ medium और पाँच hard missions हैं।
शुरू करें
पाँच मिनट में अपना पहला खराब prompt ठीक करें
iOS और Android पर शुरुआत के लिए free, 22 languages में।
CoddyKit की ओर से और
iOS और Android पर उपलब्ध है।