تحتاج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) إلى تقنيات توجيه متقدمة، ومع ذلك تواجه الممارسات الحالية تحديات في البنية، ودمج البيانات، والحساسية تجاه التنسيق، وأدوات التصميم. ولا تتوفر الطرق الحالية حلاً شاملاً لتنظيم أوامر التوجيه المعقدة التي تتضمن أنواعًا متنوعة من البيانات (مثل المستندات، الجداول، الصور)، أو لإدارة التباينات في العرض بشكل منهجي. وللتغلب على هذه الفجوات، نقدّم POML (لغة التوجيه المنظّم للحوافز). تعتمد POML على ترميز مبني على المكونات لتمثيل البنية المنطقية (الأدوار، المهام، الأمثلة)، وتستخدم علامات مخصصة لدمج البيانات بشكل سلس، ونظام تزيين يشبه لغة CSS لفصل المحتوى عن العرض، مما يقلل من الحساسية تجاه التنسيق. كما تضم POML دعمًا للقوالب (templating) لتمكين أوامر توجيه ديناميكية، بالإضافة إلى مجموعة أدوات متكاملة للمطورين (دعم بيئة تطوير متكاملة، وواجهات برمجة تطبيقات SDK) لتحسين التحكم بالإصدارات والعمل التعاوني. وقد قمنا بتحقق فعالية POML من خلال دراستين حالة تُظهران تأثيرها على دمج التطبيقات المعقدة (PomLink) وأداء الدقة (TableQA)، إضافة إلى دراسة مستخدمين لتقييم فعاليتها في السياقات الواقعية لتطوير البرمجيات.