Fix broken OpenAI examples link in lesson 04 prompt engineering fundamentals

Author: Copilot

04-prompt-engineering-fundamentals/README.md

@@ -279,7 +279,7 @@ Another technique for using primary content is to provide _cues_ rather than exa
 
 ### Prompt Templates
 
-A prompt template is a _pre-defined recipe for a prompt_ that can be stored and reused as needed, to drive more consistent user experiences at scale. In its simplest form, it is simply a collection of prompt examples like [this one from OpenAI](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) that provides both the interactive prompt components (user and system messages) and the API-driven request format - to support reuse.
+A prompt template is a _pre-defined recipe for a prompt_ that can be stored and reused as needed, to drive more consistent user experiences at scale. In its simplest form, it is simply a collection of prompt examples like [this one from OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) that provides both the interactive prompt components (user and system messages) and the API-driven request format - to support reuse.
 
 In it's more complex form like [this example from LangChain](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) it contains _placeholders_ that can be replaced with data from a variety of sources (user input, system context, external data sources etc.) to generate a prompt dynamically. This allows us to create a library of reusable prompts that can be used to drive consistent user experiences **programmatically** at scale.
 

translations/ar/04-prompt-engineering-fundamentals/README.md

@@ -268,7 +268,7 @@ response = openai.chat.completions.create(
 
 ### قوالب المطالبات
 
-قالب المطالبة هو _وصفة معرفة مسبقًا للمطالبة_ يمكن تخزينها وإعادة استخدامها حسب الحاجة، لتعزيز تجارب المستخدم المتسقة على نطاق واسع. في أبسط أشكاله، هو مجموعة من أمثلة المطالبات مثل [هذا المثال من OpenAI](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) التي توفر مكونات المطالبة التفاعلية (رسائل المستخدم والنظام) بالإضافة إلى صيغة الطلب المدعومة بواسطة API - لدعم إعادة الاستخدام.
+قالب المطالبة هو _وصفة معرفة مسبقًا للمطالبة_ يمكن تخزينها وإعادة استخدامها حسب الحاجة، لتعزيز تجارب المستخدم المتسقة على نطاق واسع. في أبسط أشكاله، هو مجموعة من أمثلة المطالبات مثل [هذا المثال من OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) التي توفر مكونات المطالبة التفاعلية (رسائل المستخدم والنظام) بالإضافة إلى صيغة الطلب المدعومة بواسطة API - لدعم إعادة الاستخدام.
 
 في شكله الأكثر تعقيدًا مثل [هذا المثال من LangChain](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) يحتوي على _عناصر نائبة_ يمكن استبدالها ببيانات من مصادر متنوعة (إدخال المستخدم، سياق النظام، مصادر بيانات خارجية، إلخ) لإنشاء مطالبة بشكل ديناميكي. وهذا يسمح لنا بإنشاء مكتبة من المطالبات القابلة لإعادة الاستخدام التي يمكن استخدامها لقيادة تجارب مستخدمين متناسقة **برمجيًا** على نطاق واسع.
 

translations/bg/04-prompt-engineering-fundamentals/README.md

@@ -278,7 +278,7 @@ response = openai.chat.completions.create(
 
 ### Шаблони за подканване
 
-Шаблонът за подканване е _предварително дефинирана рецепта за подканване_, която може да се съхранява и използва повторно при нужда, за да осигури по-последователно потребителско изживяване в голям мащаб. В най-простата си форма това е просто колекция от примери за подканване като [този от OpenAI](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), която предоставя както интерактивни компоненти за подканване (съобщения от потребител и система), така и формат на API заявка - за улесняване на повторната употреба.
+Шаблонът за подканване е _предварително дефинирана рецепта за подканване_, която може да се съхранява и използва повторно при нужда, за да осигури по-последователно потребителско изживяване в голям мащаб. В най-простата си форма това е просто колекция от примери за подканване като [този от OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), която предоставя както интерактивни компоненти за подканване (съобщения от потребител и система), така и формат на API заявка - за улесняване на повторната употреба.
 
 В по-сложната си форма, като [този пример от LangChain](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), той съдържа _запълващи места_, които могат да се заменят с данни от различни източници (вход на потребител, контекст на системата, външни източници на данни и др.) за динамично генериране на подканване. Това позволява създаване на библиотека с многократни подканвания, които могат да се използват за програмиране на последователно потребителско изживяване в голям мащаб.
 

translations/bn/04-prompt-engineering-fundamentals/README.md

@@ -278,7 +278,7 @@ response = openai.chat.completions.create(
 
 ### প্রম্পট টেমপ্লেটসমূহ
 
-একটি প্রম্পট টেমপ্লেট হল একটি _পূর্বনির্ধারিত রেসিপি_, যা প্রয়োজন অনুযায়ী সংরক্ষণ ও পুনরায় ব্যবহার করা যায়, যাতে বড় পরিসরে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা আরো সুনির্দিষ্ট হয়। এর সবচেয়ে সরল রূপে, এটি কিছু প্রম্পট উদাহরণের সংগ্রহ, যেমন [OpenAI এর এই উদাহরণটি](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), যা ইন্টারঅ্যাকটিভ প্রম্পট উপাদান (ব্যবহারকারী ও সিস্টেম বার্তা) এবং API-চালিত অনুরোধ ফরম্যাট সরবরাহ করে — পুনঃব্যবহারের সুবিধার জন্য।
+একটি প্রম্পট টেমপ্লেট হল একটি _পূর্বনির্ধারিত রেসিপি_, যা প্রয়োজন অনুযায়ী সংরক্ষণ ও পুনরায় ব্যবহার করা যায়, যাতে বড় পরিসরে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা আরো সুনির্দিষ্ট হয়। এর সবচেয়ে সরল রূপে, এটি কিছু প্রম্পট উদাহরণের সংগ্রহ, যেমন [OpenAI এর এই উদাহরণটি](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), যা ইন্টারঅ্যাকটিভ প্রম্পট উপাদান (ব্যবহারকারী ও সিস্টেম বার্তা) এবং API-চালিত অনুরোধ ফরম্যাট সরবরাহ করে — পুনঃব্যবহারের সুবিধার জন্য।
 
 আরও জটিল রূপে, যেমন [LangChain এর এই উদাহরণ](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), এতে বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা দিয়ে প্রতিস্থাপনযোগ্য _প্লেসহোল্ডার_ থাকে (ব্যবহারকারীর ইনপুট, সিস্টেম প্রসঙ্গ, বাহ্যিক ডেটা স্রোত ইত্যাদি) যাতে প্রম্পট ডাইনামিক্যালি তৈরি করা যায়। এটি আমাদের এমন একটি প্রম্পট লাইব্রেরি তৈরির সুযোগ দেয় যা বড় পরিসরে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে **প্রোগ্রামেটিকভাবে** সামঞ্জস্যপূর্ণ করতে ব্যবহার করা হয়।
 

translations/cs/04-prompt-engineering-fundamentals/README.md

@@ -278,7 +278,7 @@ Další technikou použití primárního obsahu je poskytnutí _náznaků_ míst
 
 ### Šablony promptů
 
-Šablona promptu je _předdefinovaný recept na prompt_, který může být uložen a znovu použit podle potřeby, aby se zajistila konzistentnější uživatelská zkušenost ve velkém měřítku. V nejjednodušší podobě je to jednoduše sbírka příkladů promptů jako [tento od OpenAI](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), která poskytuje jak interaktivní komponenty promptu (zprávy uživatele a systému), tak formát požadavku řízený API – k podpoře opakovaného použití.
+Šablona promptu je _předdefinovaný recept na prompt_, který může být uložen a znovu použit podle potřeby, aby se zajistila konzistentnější uživatelská zkušenost ve velkém měřítku. V nejjednodušší podobě je to jednoduše sbírka příkladů promptů jako [tento od OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), která poskytuje jak interaktivní komponenty promptu (zprávy uživatele a systému), tak formát požadavku řízený API – k podpoře opakovaného použití.
 
 Ve složitější podobě jako [tento příklad od LangChain](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) obsahuje _zástupné symboly_, které lze nahradit daty z různých zdrojů (uživatelský vstup, kontext systému, externí datové zdroje atd.) pro dynamickou tvorbu promptu. To nám umožňuje vytvářet knihovny znovupoužitelných promptů, které lze **programově** použít k řízení konzistentních uživatelských zážitků ve velkém.
 

translations/da/04-prompt-engineering-fundamentals/README.md

@@ -278,7 +278,7 @@ En anden teknik til at bruge primært indhold er at give _tips_ i stedet for eks
 
 ### Prompt Skabeloner
 
-En prompt-skabelon er en _foruddefineret opskrift på en prompt_, som kan gemmes og genbruges efter behov for at skabe mere konsistente brugeroplevelser i stor skala. I sin simpleste form er det blot en samling af prompt-eksempler som [dette fra OpenAI](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), der giver både de interaktive prompt-komponenter (bruger- og systembeskeder) og API-styrede anmodningsformater – for at støtte genbrug.
+En prompt-skabelon er en _foruddefineret opskrift på en prompt_, som kan gemmes og genbruges efter behov for at skabe mere konsistente brugeroplevelser i stor skala. I sin simpleste form er det blot en samling af prompt-eksempler som [dette fra OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), der giver både de interaktive prompt-komponenter (bruger- og systembeskeder) og API-styrede anmodningsformater – for at støtte genbrug.
 
 I en mere kompleks form som [dette eksempel fra LangChain](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) indeholder den _pladsholdere_, som kan erstattes med data fra forskellige kilder (brugers input, systemkontekst, eksterne datakilder osv.) for dynamisk at skabe en prompt. Det giver os mulighed for at oprette et bibliotek af genanvendelige prompts, der kan bruges til at skabe konsistente brugeroplevelser **programmatisk** i stor skala.
 

translations/de/04-prompt-engineering-fundamentals/README.md

@@ -278,7 +278,7 @@ Eine weitere Technik mit primärem Inhalt ist es, _Hinweise_ statt Beispiele zu
 
 ### Prompt-Vorlagen
 
-Eine Prompt-Vorlage ist ein _vordefiniertes Rezept für einen Prompt_, das bei Bedarf gespeichert und wiederverwendet werden kann, um konsistentere Benutzererfahrungen im großen Maßstab zu ermöglichen. In seiner einfachsten Form ist es einfach eine Sammlung von Prompt-Beispielen wie [dieses von OpenAI](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), das sowohl die interaktiven Prompt-Komponenten (Benutzer- und Systemnachrichten) als auch das API-gesteuerte Anfrageformat bereitstellt – zur Unterstützung der Wiederverwendung.
+Eine Prompt-Vorlage ist ein _vordefiniertes Rezept für einen Prompt_, das bei Bedarf gespeichert und wiederverwendet werden kann, um konsistentere Benutzererfahrungen im großen Maßstab zu ermöglichen. In seiner einfachsten Form ist es einfach eine Sammlung von Prompt-Beispielen wie [dieses von OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), das sowohl die interaktiven Prompt-Komponenten (Benutzer- und Systemnachrichten) als auch das API-gesteuerte Anfrageformat bereitstellt – zur Unterstützung der Wiederverwendung.
 
 In einer komplexeren Form wie [dieses Beispiel von LangChain](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) enthält es _Platzhalter_, die mit Daten aus verschiedenen Quellen (Benutzereingabe, Systemkontext, externe Datenquellen usw.) dynamisch ersetzt werden können, um einen Prompt zu erzeugen. Dies ermöglicht uns, eine Bibliothek von wiederverwendbaren Prompts zu erstellen, die zur programmgesteuerten Förderung konsistenter Benutzererfahrungen im großen Maßstab genutzt werden können.
 

translations/el/04-prompt-engineering-fundamentals/README.md

@@ -278,7 +278,7 @@ response = openai.chat.completions.create(
 
 ### Πρότυπα Προτροπών
 
-Ένα πρότυπο προτροπής είναι μια _προκαθορισμένη συνταγή για μια προτροπή_ που μπορεί να αποθηκευτεί και να επαναχρησιμοποιηθεί όταν απαιτείται, για να οδηγεί σε πιο συνεπή εμπειρία χρήστη σε μεγάλη κλίμακα. Στην πιο απλή του μορφή, είναι απλώς μια συλλογή παραδειγμάτων προτροπών όπως [αυτό από το OpenAI](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) που παρέχει τόσο τα συστατικά της διαδραστικής προτροπής (μηνύματα χρήστη και συστήματος) όσο και τη μορφή του API για να υποστηρίξει την επανάχρηση.
+Ένα πρότυπο προτροπής είναι μια _προκαθορισμένη συνταγή για μια προτροπή_ που μπορεί να αποθηκευτεί και να επαναχρησιμοποιηθεί όταν απαιτείται, για να οδηγεί σε πιο συνεπή εμπειρία χρήστη σε μεγάλη κλίμακα. Στην πιο απλή του μορφή, είναι απλώς μια συλλογή παραδειγμάτων προτροπών όπως [αυτό από το OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) που παρέχει τόσο τα συστατικά της διαδραστικής προτροπής (μηνύματα χρήστη και συστήματος) όσο και τη μορφή του API για να υποστηρίξει την επανάχρηση.
 
 Σε πιο σύνθετη μορφή, όπως [αυτό το παράδειγμα από το LangChain](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), περιέχει _κρατήσεις θέσεων_ που μπορούν να αντικατασταθούν με δεδομένα από διάφορες πηγές (εισαγωγή χρήστη, πλαίσιο συστήματος, εξωτερικές πηγές δεδομένων κ.α.) για να δημιουργηθεί μια προτροπή δυναμικά. Αυτό μας επιτρέπει να δημιουργήσουμε μια βιβλιοθήκη επαναχρησιμοποιούμενων προτροπών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να οδηγούν σε συνεπείς εμπειρίες χρήστη **προγραμματιστικά** σε μεγάλη κλίμακα.
 

translations/en/04-prompt-engineering-fundamentals/README.md

@@ -278,7 +278,7 @@ Another technique for using primary content is to provide _cues_ rather than exa
 
 ### Prompt Templates
 
-A prompt template is a _pre-defined recipe for a prompt_ that can be stored and reused as needed, to drive more consistent user experiences at scale. In its simplest form, it is simply a collection of prompt examples like [this one from OpenAI](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) that provides both the interactive prompt components (user and system messages) and the API-driven request format - to support reuse.
+A prompt template is a _pre-defined recipe for a prompt_ that can be stored and reused as needed, to drive more consistent user experiences at scale. In its simplest form, it is simply a collection of prompt examples like [this one from OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) that provides both the interactive prompt components (user and system messages) and the API-driven request format - to support reuse.
 
 In its more complex form like [this example from LangChain](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) it contains _placeholders_ that can be replaced with data from a variety of sources (user input, system context, external data sources etc.) to generate a prompt dynamically. This allows us to create a library of reusable prompts that can be used to drive consistent user experiences **programmatically** at scale.