📘 AI Entrepreneur Playbook

1) افتح المشهد

موضوعنا هو ما هو الذكاء الاصطناعي؟. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الفكرة التي نريد اكتشافها

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) جرّبها الآن

• 1. اشرح «ما هو الذكاء الاصطناعي؟» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «ما هو الذكاء الاصطناعي؟».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «ما هو الذكاء الاصطناعي؟» حتى تتعلم حدوده.

4) ماذا لاحظت؟

5) أين تنفع؟

لا تستعمل ما هو الذكاء الاصطناعي؟ فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) فخ شائع

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) تحدّي الفصل

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 1. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال الكبير

موضوعنا هو الفرق بين AI User و AI Builder و AI Engineer. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الجواب القصير

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) فكك الجواب

• 1. اشرح «الفرق بين AI User و AI Builder و AI Engineer» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «الفرق بين AI User و AI Builder و AI Engineer».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «الفرق بين AI User و AI Builder و AI Engineer» حتى تتعلم حدوده.

4) ثلاث حالات

5) متى لا تستخدمها؟

لا تستعمل الفرق بين AI User و AI Builder و AI Engineer فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختبر نفسك

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) مهمة صغيرة

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 2. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) قبل

موضوعنا هو كيف تفكر كرائد أعمال يستخدم AI. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) المشكلة

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) بعد

• 1. اشرح «كيف تفكر كرائد أعمال يستخدم AI» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «كيف تفكر كرائد أعمال يستخدم AI».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «كيف تفكر كرائد أعمال يستخدم AI» حتى تتعلم حدوده.

4) لماذا تغيّر الناتج؟

5) مثال مضاد

لا تستعمل كيف تفكر كرائد أعمال يستخدم AI فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة القرار

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Proof of learning

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 3. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) التجربة

موضوعنا هو كيف تختار مشاكل تستحق الحل. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) التوقع

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) النتيجة

• 1. اشرح «كيف تختار مشاكل تستحق الحل» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «كيف تختار مشاكل تستحق الحل».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «كيف تختار مشاكل تستحق الحل» حتى تتعلم حدوده.

4) التفسير

5) غيّر متغيراً

لا تستعمل كيف تختار مشاكل تستحق الحل فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اكسر التجربة

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) سجل المختبر

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 4. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الصورة الذهنية

موضوعنا هو طريقة التعلم: Learn → Build → Publish → Sell. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اربطها بالتقنية

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) مثال 1

• 1. اشرح «طريقة التعلم: Learn → Build → Publish → Sell» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «طريقة التعلم: Learn → Build → Publish → Sell».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «طريقة التعلم: Learn → Build → Publish → Sell» حتى تتعلم حدوده.

4) مثال 2

5) حدود التشبيه

لا تستعمل طريقة التعلم: Learn → Build → Publish → Sell فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) استعمال عملي

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) علّم شخصاً آخر

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 5. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الحالة

موضوعنا هو تنظيم الحاسوب والفولدرات. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القرار الأول

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) المعطيات

• 1. اشرح «تنظيم الحاسوب والفولدرات» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «تنظيم الحاسوب والفولدرات».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «تنظيم الحاسوب والفولدرات» حتى تتعلم حدوده.

4) البدائل

5) القرار النهائي

لا تستعمل تنظيم الحاسوب والفولدرات فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ماذا لو؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) دورك الآن

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 6. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الطريقة الخاطئة

موضوعنا هو إدارة المعرفة الشخصية (Knowledge Base). لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) لماذا فشلت؟

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) التصحيح

• 1. اشرح «إدارة المعرفة الشخصية (Knowledge Base)» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «إدارة المعرفة الشخصية (Knowledge Base)».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «إدارة المعرفة الشخصية (Knowledge Base)» حتى تتعلم حدوده.

4) أعد التجربة

5) علامات الخطر

لا تستعمل إدارة المعرفة الشخصية (Knowledge Base) فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة ذهبية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Fix-it task

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 7. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الخيار A

موضوعنا هو طريقة حفظ Prompts وWorkflows. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الخيار B

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) الفرق الحاسم

• 1. اشرح «طريقة حفظ Prompts وWorkflows» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «طريقة حفظ Prompts وWorkflows».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «طريقة حفظ Prompts وWorkflows» حتى تتعلم حدوده.

4) مصفوفة القرار

5) حالة رمادية

لا تستعمل طريقة حفظ Prompts وWorkflows فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختر وفسّر

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Checkpoint

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 8. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) ما سنبنيه

موضوعنا هو بناء مكتبة أدواتك. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القطع المطلوبة

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) Build 1

• 1. اشرح «بناء مكتبة أدواتك» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «بناء مكتبة أدواتك».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «بناء مكتبة أدواتك» حتى تتعلم حدوده.

4) Build 2

5) Test

لا تستعمل بناء مكتبة أدواتك فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) Break & Fix

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Deliverable

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 9. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) النتيجة المطلوبة

موضوعنا هو نظام العمل الأسبوعي. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) ارجع خطوة

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) ارجع خطوة أخرى

• 1. اشرح «نظام العمل الأسبوعي» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «نظام العمل الأسبوعي».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «نظام العمل الأسبوعي» حتى تتعلم حدوده.

4) ابنِ المسار

5) اختبر النتيجة

لا تستعمل نظام العمل الأسبوعي فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ما الذي قد يفسدها؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Artifact

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 10. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) اقرأ المثال

موضوعنا هو كيف تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اشرحه بكلامك

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) أين أخطأت؟

• 1. اشرح «كيف تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «كيف تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «كيف تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي» حتى تتعلم حدوده.

4) أعد الشرح

5) مثال جديد

لا تستعمل كيف تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) سؤال فخ

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Teach-back PASS

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 11. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال 1

موضوعنا هو LLMs. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) إذا نعم

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) إذا لا

• 1. اشرح «LLMs» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «LLMs».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «LLMs» حتى تتعلم حدوده.

4) السؤال 2

5) قرار الاستخدام

لا تستعمل LLMs فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) حالة استثنائية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) ارسم شجرتك

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 12. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) افتح المشهد

موضوعنا هو Tokens. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الفكرة التي نريد اكتشافها

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) جرّبها الآن

• 1. اشرح «Tokens» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «Tokens».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «Tokens» حتى تتعلم حدوده.

4) ماذا لاحظت؟

5) أين تنفع؟

لا تستعمل Tokens فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) فخ شائع

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) تحدّي الفصل

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 13. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال الكبير

موضوعنا هو Context Window. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الجواب القصير

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) فكك الجواب

• 1. اشرح «Context Window» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «Context Window».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «Context Window» حتى تتعلم حدوده.

4) ثلاث حالات

5) متى لا تستخدمها؟

لا تستعمل Context Window فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختبر نفسك

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) مهمة صغيرة

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 14. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) قبل

موضوعنا هو Temperature. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) المشكلة

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) بعد

• 1. اشرح «Temperature» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «Temperature».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «Temperature» حتى تتعلم حدوده.

4) لماذا تغيّر الناتج؟

5) مثال مضاد

لا تستعمل Temperature فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة القرار

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Proof of learning

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 15. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) التجربة

موضوعنا هو الفرق بين النماذج (GPT / Claude / Gemini). لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) التوقع

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) النتيجة

• 1. اشرح «الفرق بين النماذج (GPT / Claude / Gemini)» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «الفرق بين النماذج (GPT / Claude / Gemini)».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «الفرق بين النماذج (GPT / Claude / Gemini)» حتى تتعلم حدوده.

4) التفسير

5) غيّر متغيراً

لا تستعمل الفرق بين النماذج (GPT / Claude / Gemini) فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اكسر التجربة

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) سجل المختبر

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 16. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الصورة الذهنية

موضوعنا هو اختيار الأداة المناسبة للمهمة. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اربطها بالتقنية

الخريطة: Concept → Mental Model → Example → Boundary → Practice.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) مثال 1

• 1. اشرح «اختيار الأداة المناسبة للمهمة» لصديق في 30 ثانية بدون مصطلحات تقنية.
• 2. اكتب مثالاً من متجر إلكتروني يوضح «اختيار الأداة المناسبة للمهمة».
• 3. اكتب حالة لا تحتاج فيها «اختيار الأداة المناسبة للمهمة» حتى تتعلم حدوده.

4) مثال 2

5) حدود التشبيه

لا تستعمل اختيار الأداة المناسبة للمهمة فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) استعمال عملي

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) علّم شخصاً آخر

أنشئ one-page concept note خاصاً بالفصل 17. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الحالة

موضوعنا هو ما هو Prompt Engineering. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القرار الأول

الخريطة: Goal → Context → Inputs → Constraints → Output → Quality Check.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) المعطيات

• 1. اكتب Prompt ضعيفاً عن ما هو Prompt Engineering ثم حسّنه على ثلاث جولات.
• 2. استعمل نفس المهمة مع Context ناقص ثم Context واضح وقارن.
• 3. اطلب Output Schema ثابتاً ثم اختبره على Input مختلف.

4) البدائل

5) القرار النهائي

لا تستعمل ما هو Prompt Engineering فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ماذا لو؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) دورك الآن

أنشئ prompt_versions.md خاصاً بالفصل 18. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الطريقة الخاطئة

موضوعنا هو Framework بناء Prompt احترافي. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) لماذا فشلت؟

الخريطة: Goal → Context → Inputs → Constraints → Output → Quality Check.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) التصحيح

• 1. اكتب Prompt ضعيفاً عن Framework بناء Prompt احترافي ثم حسّنه على ثلاث جولات.
• 2. استعمل نفس المهمة مع Context ناقص ثم Context واضح وقارن.
• 3. اطلب Output Schema ثابتاً ثم اختبره على Input مختلف.

4) أعد التجربة

5) علامات الخطر

لا تستعمل Framework بناء Prompt احترافي فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة ذهبية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Fix-it task

أنشئ prompt_versions.md خاصاً بالفصل 19. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الخيار A

موضوعنا هو Role Prompting. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الخيار B

الخريطة: Goal → Context → Inputs → Constraints → Output → Quality Check.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) الفرق الحاسم

• 1. اكتب Prompt ضعيفاً عن Role Prompting ثم حسّنه على ثلاث جولات.
• 2. استعمل نفس المهمة مع Context ناقص ثم Context واضح وقارن.
• 3. اطلب Output Schema ثابتاً ثم اختبره على Input مختلف.

4) مصفوفة القرار

5) حالة رمادية

لا تستعمل Role Prompting فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختر وفسّر

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Checkpoint

أنشئ prompt_versions.md خاصاً بالفصل 20. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) ما سنبنيه

موضوعنا هو Context Engineering. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القطع المطلوبة

الخريطة: Goal → Context → Inputs → Constraints → Output → Quality Check.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) Build 1

• 1. اكتب Prompt ضعيفاً عن Context Engineering ثم حسّنه على ثلاث جولات.
• 2. استعمل نفس المهمة مع Context ناقص ثم Context واضح وقارن.
• 3. اطلب Output Schema ثابتاً ثم اختبره على Input مختلف.

4) Build 2

5) Test

لا تستعمل Context Engineering فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) Break & Fix

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Deliverable

أنشئ prompt_versions.md خاصاً بالفصل 21. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) النتيجة المطلوبة

موضوعنا هو Few-shot Prompting. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) ارجع خطوة

الخريطة: Goal → Context → Inputs → Constraints → Output → Quality Check.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) ارجع خطوة أخرى

• 1. اكتب Prompt ضعيفاً عن Few-shot Prompting ثم حسّنه على ثلاث جولات.
• 2. استعمل نفس المهمة مع Context ناقص ثم Context واضح وقارن.
• 3. اطلب Output Schema ثابتاً ثم اختبره على Input مختلف.

4) ابنِ المسار

5) اختبر النتيجة

لا تستعمل Few-shot Prompting فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ما الذي قد يفسدها؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Artifact

أنشئ prompt_versions.md خاصاً بالفصل 22. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) اقرأ المثال

موضوعنا هو Chain of Thought بشكل آمن. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اشرحه بكلامك

الخريطة: Goal → Context → Inputs → Constraints → Output → Quality Check.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) أين أخطأت؟

• 1. اكتب Prompt ضعيفاً عن Chain of Thought بشكل آمن ثم حسّنه على ثلاث جولات.
• 2. استعمل نفس المهمة مع Context ناقص ثم Context واضح وقارن.
• 3. اطلب Output Schema ثابتاً ثم اختبره على Input مختلف.

4) أعد الشرح

5) مثال جديد

لا تستعمل Chain of Thought بشكل آمن فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) سؤال فخ

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Teach-back PASS

أنشئ prompt_versions.md خاصاً بالفصل 23. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال 1

موضوعنا هو بناء قوالب Prompts. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) إذا نعم

الخريطة: Goal → Context → Inputs → Constraints → Output → Quality Check.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) إذا لا

• 1. اكتب Prompt ضعيفاً عن بناء قوالب Prompts ثم حسّنه على ثلاث جولات.
• 2. استعمل نفس المهمة مع Context ناقص ثم Context واضح وقارن.
• 3. اطلب Output Schema ثابتاً ثم اختبره على Input مختلف.

4) السؤال 2

5) قرار الاستخدام

لا تستعمل بناء قوالب Prompts فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) حالة استثنائية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) ارسم شجرتك

أنشئ prompt_versions.md خاصاً بالفصل 24. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) افتح المشهد

موضوعنا هو اختبار وتحسين Prompts. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الفكرة التي نريد اكتشافها

الخريطة: Goal → Context → Inputs → Constraints → Output → Quality Check.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) جرّبها الآن

• 1. اكتب Prompt ضعيفاً عن اختبار وتحسين Prompts ثم حسّنه على ثلاث جولات.
• 2. استعمل نفس المهمة مع Context ناقص ثم Context واضح وقارن.
• 3. اطلب Output Schema ثابتاً ثم اختبره على Input مختلف.

4) ماذا لاحظت؟

5) أين تنفع؟

لا تستعمل اختبار وتحسين Prompts فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) فخ شائع

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) تحدّي الفصل

أنشئ prompt_versions.md خاصاً بالفصل 25. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال الكبير

موضوعنا هو Text Generation. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الجواب القصير

الخريطة: Audience/Problem → Brief → Generate Options → Review → Test → Measure.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) فكك الجواب

• 1. استخدم Text Generation على Brief لمنتج واحد.
• 2. ولّد 3 بدائل ثم اختر بمعيار واضح.
• 3. اختبر ادعاءً يحتاج دليلاً ولا تسمح لـAI باختراعه.

4) ثلاث حالات

5) متى لا تستخدمها؟

لا تستعمل Text Generation فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختبر نفسك

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) مهمة صغيرة

أنشئ brief + candidates + selection note خاصاً بالفصل 26. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) قبل

موضوعنا هو Image Generation. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) المشكلة

الخريطة: Audience/Problem → Brief → Generate Options → Review → Test → Measure.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) بعد

• 1. استخدم Image Generation على Brief لمنتج واحد.
• 2. ولّد 3 بدائل ثم اختر بمعيار واضح.
• 3. اختبر ادعاءً يحتاج دليلاً ولا تسمح لـAI باختراعه.

4) لماذا تغيّر الناتج؟

5) مثال مضاد

لا تستعمل Image Generation فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة القرار

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Proof of learning

أنشئ brief + candidates + selection note خاصاً بالفصل 27. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) التجربة

موضوعنا هو Video Generation. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) التوقع

الخريطة: Audience/Problem → Brief → Generate Options → Review → Test → Measure.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) النتيجة

• 1. استخدم Video Generation على Brief لمنتج واحد.
• 2. ولّد 3 بدائل ثم اختر بمعيار واضح.
• 3. اختبر ادعاءً يحتاج دليلاً ولا تسمح لـAI باختراعه.

4) التفسير

5) غيّر متغيراً

لا تستعمل Video Generation فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اكسر التجربة

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) سجل المختبر

أنشئ brief + candidates + selection note خاصاً بالفصل 28. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الصورة الذهنية

موضوعنا هو Audio Generation. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اربطها بالتقنية

الخريطة: Audience/Problem → Brief → Generate Options → Review → Test → Measure.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) مثال 1

• 1. استخدم Audio Generation على Brief لمنتج واحد.
• 2. ولّد 3 بدائل ثم اختر بمعيار واضح.
• 3. اختبر ادعاءً يحتاج دليلاً ولا تسمح لـAI باختراعه.

4) مثال 2

5) حدود التشبيه

لا تستعمل Audio Generation فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) استعمال عملي

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) علّم شخصاً آخر

أنشئ brief + candidates + selection note خاصاً بالفصل 29. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الحالة

موضوعنا هو Code Generation. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القرار الأول

الخريطة: Audience/Problem → Brief → Generate Options → Review → Test → Measure.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) المعطيات

• 1. استخدم Code Generation على Brief لمنتج واحد.
• 2. ولّد 3 بدائل ثم اختر بمعيار واضح.
• 3. اختبر ادعاءً يحتاج دليلاً ولا تسمح لـAI باختراعه.

4) البدائل

5) القرار النهائي

لا تستعمل Code Generation فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ماذا لو؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) دورك الآن

أنشئ brief + candidates + selection note خاصاً بالفصل 30. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الطريقة الخاطئة

موضوعنا هو استخدام AI في Content Creation. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) لماذا فشلت؟

الخريطة: Audience/Problem → Brief → Generate Options → Review → Test → Measure.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) التصحيح

• 1. استخدم استخدام AI في Content Creation على Brief لمنتج واحد.
• 2. ولّد 3 بدائل ثم اختر بمعيار واضح.
• 3. اختبر ادعاءً يحتاج دليلاً ولا تسمح لـAI باختراعه.

4) أعد التجربة

5) علامات الخطر

لا تستعمل استخدام AI في Content Creation فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة ذهبية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Fix-it task

أنشئ brief + candidates + selection note خاصاً بالفصل 31. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الصورة الذهنية

موضوعنا هو ما هي API. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اربطها بالتقنية

الخريطة: Client → Request → Endpoint → Server → Response.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) مثال 1

• 1. مثال متجر يرسل بيانات Order عبر ما هي API.
• 2. مثال Workflow يرسل نصاً ويرجع JSON.
• 3. مثال Failure: Authentication أو Payload غير صحيح.

4) مثال 2

5) حدود التشبيه

لا تستعمل ما هي API فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) استعمال عملي

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) علّم شخصاً آخر

أنشئ Request/Response log أو JSON sample خاصاً بالفصل 41. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الحالة

موضوعنا هو API Keys. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القرار الأول

الخريطة: Client → Request → Endpoint → Server → Response.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) المعطيات

• 1. مثال متجر يرسل بيانات Order عبر API Keys.
• 2. مثال Workflow يرسل نصاً ويرجع JSON.
• 3. مثال Failure: Authentication أو Payload غير صحيح.

4) البدائل

5) القرار النهائي

لا تستعمل API Keys فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ماذا لو؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) دورك الآن

أنشئ Request/Response log أو JSON sample خاصاً بالفصل 42. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الطريقة الخاطئة

موضوعنا هو Requests و Responses. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) لماذا فشلت؟

الخريطة: Client → Request → Endpoint → Server → Response.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) التصحيح

• 1. مثال متجر يرسل بيانات Order عبر Requests و Responses.
• 2. مثال Workflow يرسل نصاً ويرجع JSON.
• 3. مثال Failure: Authentication أو Payload غير صحيح.

4) أعد التجربة

5) علامات الخطر

لا تستعمل Requests و Responses فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة ذهبية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Fix-it task

أنشئ Request/Response log أو JSON sample خاصاً بالفصل 43. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الخيار A

موضوعنا هو JSON. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الخيار B

الخريطة: Client → Request → Endpoint → Server → Response.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) الفرق الحاسم

• 1. مثال متجر يرسل بيانات Order عبر JSON.
• 2. مثال Workflow يرسل نصاً ويرجع JSON.
• 3. مثال Failure: Authentication أو Payload غير صحيح.

4) مصفوفة القرار

5) حالة رمادية

لا تستعمل JSON فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختر وفسّر

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Checkpoint

أنشئ Request/Response log أو JSON sample خاصاً بالفصل 44. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) ما سنبنيه

موضوعنا هو Webhooks. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القطع المطلوبة

الخريطة: Client → Request → Endpoint → Server → Response.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) Build 1

• 1. مثال متجر يرسل بيانات Order عبر Webhooks.
• 2. مثال Workflow يرسل نصاً ويرجع JSON.
• 3. مثال Failure: Authentication أو Payload غير صحيح.

4) Build 2

5) Test

لا تستعمل Webhooks فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) Break & Fix

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Deliverable

أنشئ Request/Response log أو JSON sample خاصاً بالفصل 45. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) النتيجة المطلوبة

موضوعنا هو Authentication. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) ارجع خطوة

الخريطة: Client → Request → Endpoint → Server → Response.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) ارجع خطوة أخرى

• 1. مثال متجر يرسل بيانات Order عبر Authentication.
• 2. مثال Workflow يرسل نصاً ويرجع JSON.
• 3. مثال Failure: Authentication أو Payload غير صحيح.

4) ابنِ المسار

5) اختبر النتيجة

لا تستعمل Authentication فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ما الذي قد يفسدها؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Artifact

أنشئ Request/Response log أو JSON sample خاصاً بالفصل 46. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) اقرأ المثال

موضوعنا هو التعامل مع APIs الخاصة بالذكاء الاصطناعي. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اشرحه بكلامك

الخريطة: Client → Request → Endpoint → Server → Response.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) أين أخطأت؟

• 1. مثال متجر يرسل بيانات Order عبر التعامل مع APIs الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
• 2. مثال Workflow يرسل نصاً ويرجع JSON.
• 3. مثال Failure: Authentication أو Payload غير صحيح.

4) أعد الشرح

5) مثال جديد

لا تستعمل التعامل مع APIs الخاصة بالذكاء الاصطناعي فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) سؤال فخ

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Teach-back PASS

أنشئ Request/Response log أو JSON sample خاصاً بالفصل 47. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال 1

موضوعنا هو OpenAI API. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) إذا نعم

الخريطة: Client → Request → Endpoint → Server → Response.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) إذا لا

• 1. مثال متجر يرسل بيانات Order عبر OpenAI API.
• 2. مثال Workflow يرسل نصاً ويرجع JSON.
• 3. مثال Failure: Authentication أو Payload غير صحيح.

4) السؤال 2

5) قرار الاستخدام

لا تستعمل OpenAI API فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) حالة استثنائية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) ارسم شجرتك

أنشئ Request/Response log أو JSON sample خاصاً بالفصل 48. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) افتح المشهد

موضوعنا هو Anthropic API. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الفكرة التي نريد اكتشافها

الخريطة: Client → Request → Endpoint → Server → Response.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) جرّبها الآن

• 1. مثال متجر يرسل بيانات Order عبر Anthropic API.
• 2. مثال Workflow يرسل نصاً ويرجع JSON.
• 3. مثال Failure: Authentication أو Payload غير صحيح.

4) ماذا لاحظت؟

5) أين تنفع؟

لا تستعمل Anthropic API فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) فخ شائع

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) تحدّي الفصل

أنشئ Request/Response log أو JSON sample خاصاً بالفصل 49. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال الكبير

موضوعنا هو Google AI API. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الجواب القصير

الخريطة: Client → Request → Endpoint → Server → Response.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) فكك الجواب

• 1. مثال متجر يرسل بيانات Order عبر Google AI API.
• 2. مثال Workflow يرسل نصاً ويرجع JSON.
• 3. مثال Failure: Authentication أو Payload غير صحيح.

4) ثلاث حالات

5) متى لا تستخدمها؟

لا تستعمل Google AI API فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختبر نفسك

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) مهمة صغيرة

أنشئ Request/Response log أو JSON sample خاصاً بالفصل 50. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) قبل

موضوعنا هو مفهوم Automation. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) المشكلة

الخريطة: Trigger → Validate → Steps → Decision → Action → Log.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) بعد

• 1. Lead جديد يدخل Workflow متعلق بـ مفهوم Automation.
• 2. Order ناقص البيانات يجب أن يتوقف بدل الإرسال.
• 3. كرر العملية على 3 Inputs وسجل Logs.

4) لماذا تغيّر الناتج؟

5) مثال مضاد

لا تستعمل مفهوم Automation فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة القرار

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Proof of learning

أنشئ Workflow diagram + run log خاصاً بالفصل 51. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) التجربة

موضوعنا هو Workflow Thinking. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) التوقع

الخريطة: Trigger → Validate → Steps → Decision → Action → Log.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) النتيجة

• 1. Lead جديد يدخل Workflow متعلق بـ Workflow Thinking.
• 2. Order ناقص البيانات يجب أن يتوقف بدل الإرسال.
• 3. كرر العملية على 3 Inputs وسجل Logs.

4) التفسير

5) غيّر متغيراً

لا تستعمل Workflow Thinking فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اكسر التجربة

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) سجل المختبر

أنشئ Workflow diagram + run log خاصاً بالفصل 52. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الصورة الذهنية

موضوعنا هو n8n. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اربطها بالتقنية

الخريطة: Trigger → Validate → Steps → Decision → Action → Log.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) مثال 1

• 1. Lead جديد يدخل Workflow متعلق بـ n8n.
• 2. Order ناقص البيانات يجب أن يتوقف بدل الإرسال.
• 3. كرر العملية على 3 Inputs وسجل Logs.

4) مثال 2

5) حدود التشبيه

لا تستعمل n8n فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) استعمال عملي

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) علّم شخصاً آخر

أنشئ Workflow diagram + run log خاصاً بالفصل 53. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الحالة

موضوعنا هو Make. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القرار الأول

الخريطة: Trigger → Validate → Steps → Decision → Action → Log.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) المعطيات

• 1. Lead جديد يدخل Workflow متعلق بـ Make.
• 2. Order ناقص البيانات يجب أن يتوقف بدل الإرسال.
• 3. كرر العملية على 3 Inputs وسجل Logs.

4) البدائل

5) القرار النهائي

لا تستعمل Make فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ماذا لو؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) دورك الآن

أنشئ Workflow diagram + run log خاصاً بالفصل 54. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الطريقة الخاطئة

موضوعنا هو Zapier. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) لماذا فشلت؟

الخريطة: Trigger → Validate → Steps → Decision → Action → Log.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) التصحيح

• 1. Lead جديد يدخل Workflow متعلق بـ Zapier.
• 2. Order ناقص البيانات يجب أن يتوقف بدل الإرسال.
• 3. كرر العملية على 3 Inputs وسجل Logs.

4) أعد التجربة

5) علامات الخطر

لا تستعمل Zapier فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة ذهبية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Fix-it task

أنشئ Workflow diagram + run log خاصاً بالفصل 55. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الخيار A

موضوعنا هو Triggers. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الخيار B

الخريطة: Trigger → Validate → Steps → Decision → Action → Log.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) الفرق الحاسم

• 1. Lead جديد يدخل Workflow متعلق بـ Triggers.
• 2. Order ناقص البيانات يجب أن يتوقف بدل الإرسال.
• 3. كرر العملية على 3 Inputs وسجل Logs.

4) مصفوفة القرار

5) حالة رمادية

لا تستعمل Triggers فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختر وفسّر

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Checkpoint

أنشئ Workflow diagram + run log خاصاً بالفصل 56. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) ما سنبنيه

موضوعنا هو Actions. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القطع المطلوبة

الخريطة: Trigger → Validate → Steps → Decision → Action → Log.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) Build 1

• 1. Lead جديد يدخل Workflow متعلق بـ Actions.
• 2. Order ناقص البيانات يجب أن يتوقف بدل الإرسال.
• 3. كرر العملية على 3 Inputs وسجل Logs.

4) Build 2

5) Test

لا تستعمل Actions فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) Break & Fix

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Deliverable

أنشئ Workflow diagram + run log خاصاً بالفصل 57. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) النتيجة المطلوبة

موضوعنا هو Conditions. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) ارجع خطوة

الخريطة: Trigger → Validate → Steps → Decision → Action → Log.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) ارجع خطوة أخرى

• 1. Lead جديد يدخل Workflow متعلق بـ Conditions.
• 2. Order ناقص البيانات يجب أن يتوقف بدل الإرسال.
• 3. كرر العملية على 3 Inputs وسجل Logs.

4) ابنِ المسار

5) اختبر النتيجة

لا تستعمل Conditions فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ما الذي قد يفسدها؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Artifact

أنشئ Workflow diagram + run log خاصاً بالفصل 58. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) اقرأ المثال

موضوعنا هو Loops. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اشرحه بكلامك

الخريطة: Trigger → Validate → Steps → Decision → Action → Log.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) أين أخطأت؟

• 1. Lead جديد يدخل Workflow متعلق بـ Loops.
• 2. Order ناقص البيانات يجب أن يتوقف بدل الإرسال.
• 3. كرر العملية على 3 Inputs وسجل Logs.

4) أعد الشرح

5) مثال جديد

لا تستعمل Loops فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) سؤال فخ

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Teach-back PASS

أنشئ Workflow diagram + run log خاصاً بالفصل 59. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال 1

موضوعنا هو بناء أنظمة Automation. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) إذا نعم

الخريطة: Trigger → Validate → Steps → Decision → Action → Log.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) إذا لا

• 1. Lead جديد يدخل Workflow متعلق بـ بناء أنظمة Automation.
• 2. Order ناقص البيانات يجب أن يتوقف بدل الإرسال.
• 3. كرر العملية على 3 Inputs وسجل Logs.

4) السؤال 2

5) قرار الاستخدام

لا تستعمل بناء أنظمة Automation فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) حالة استثنائية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) ارسم شجرتك

أنشئ Workflow diagram + run log خاصاً بالفصل 60. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) افتح المشهد

موضوعنا هو ما هو Vibe Coding. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الفكرة التي نريد اكتشافها

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) جرّبها الآن

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق ما هو Vibe Coding.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) ماذا لاحظت؟

5) أين تنفع؟

لا تستعمل ما هو Vibe Coding فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) فخ شائع

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) تحدّي الفصل

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 61. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال الكبير

موضوعنا هو Cursor. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الجواب القصير

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) فكك الجواب

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق Cursor.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) ثلاث حالات

5) متى لا تستخدمها؟

لا تستعمل Cursor فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختبر نفسك

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) مهمة صغيرة

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 62. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) قبل

موضوعنا هو Claude Code. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) المشكلة

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) بعد

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق Claude Code.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) لماذا تغيّر الناتج؟

5) مثال مضاد

لا تستعمل Claude Code فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة القرار

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Proof of learning

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 63. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) التجربة

موضوعنا هو GitHub Copilot. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) التوقع

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) النتيجة

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق GitHub Copilot.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) التفسير

5) غيّر متغيراً

لا تستعمل GitHub Copilot فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اكسر التجربة

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) سجل المختبر

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 64. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الصورة الذهنية

موضوعنا هو Replit. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اربطها بالتقنية

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) مثال 1

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق Replit.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) مثال 2

5) حدود التشبيه

لا تستعمل Replit فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) استعمال عملي

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) علّم شخصاً آخر

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 65. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الحالة

موضوعنا هو بناء Landing Pages. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القرار الأول

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) المعطيات

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق بناء Landing Pages.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) البدائل

5) القرار النهائي

لا تستعمل بناء Landing Pages فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ماذا لو؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) دورك الآن

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 66. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الطريقة الخاطئة

موضوعنا هو Frontend Basics. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) لماذا فشلت؟

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) التصحيح

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق Frontend Basics.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) أعد التجربة

5) علامات الخطر

لا تستعمل Frontend Basics فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة ذهبية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Fix-it task

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 67. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الخيار A

موضوعنا هو Backend Basics. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الخيار B

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) الفرق الحاسم

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق Backend Basics.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) مصفوفة القرار

5) حالة رمادية

لا تستعمل Backend Basics فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختر وفسّر

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Checkpoint

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 68. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) ما سنبنيه

موضوعنا هو Databases Basics. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القطع المطلوبة

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) Build 1

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق Databases Basics.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) Build 2

5) Test

لا تستعمل Databases Basics فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) Break & Fix

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Deliverable

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 69. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) النتيجة المطلوبة

موضوعنا هو Authentication. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) ارجع خطوة

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) ارجع خطوة أخرى

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق Authentication.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) ابنِ المسار

5) اختبر النتيجة

لا تستعمل Authentication فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ما الذي قد يفسدها؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Artifact

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 70. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) اقرأ المثال

موضوعنا هو Hosting. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اشرحه بكلامك

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) أين أخطأت؟

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق Hosting.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) أعد الشرح

5) مثال جديد

لا تستعمل Hosting فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) سؤال فخ

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Teach-back PASS

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 71. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال 1

موضوعنا هو بناء MVP. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) إذا نعم

الخريطة: Spec → Code → Run → Error → Debug → Test → Commit.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) إذا لا

• 1. ابنِ صفحة/Script صغير يطبق بناء MVP.
• 2. أدخل Bug مقصوداً واقرأ رسالة الخطأ.
• 3. اكتب Acceptance Test قبل طلب تعديل من AI.

4) السؤال 2

5) قرار الاستخدام

لا تستعمل بناء MVP فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) حالة استثنائية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) ارسم شجرتك

أنشئ ملف شغال + test result خاصاً بالفصل 72. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) افتح المشهد

موضوعنا هو Data Literacy. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الفكرة التي نريد اكتشافها

الخريطة: Question → Data → Clean → Define Metric → Analyze → Check → Decide.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) جرّبها الآن

• 1. جدول Orders صغير لتطبيق Data Literacy.
• 2. Duplicate أو Missing value يغيّر النتيجة.
• 3. عرّف Metric بطريقتين ثم وضح لماذا التعريف مهم.

4) ماذا لاحظت؟

5) أين تنفع؟

لا تستعمل Data Literacy فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) فخ شائع

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) تحدّي الفصل

أنشئ جدول صغير + تعريف metric خاصاً بالفصل 73. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال الكبير

موضوعنا هو جمع البيانات. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الجواب القصير

الخريطة: Question → Data → Clean → Define Metric → Analyze → Check → Decide.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) فكك الجواب

• 1. جدول Orders صغير لتطبيق جمع البيانات.
• 2. Duplicate أو Missing value يغيّر النتيجة.
• 3. عرّف Metric بطريقتين ثم وضح لماذا التعريف مهم.

4) ثلاث حالات

5) متى لا تستخدمها؟

لا تستعمل جمع البيانات فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختبر نفسك

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) مهمة صغيرة

أنشئ جدول صغير + تعريف metric خاصاً بالفصل 74. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) قبل

موضوعنا هو تنظيف البيانات. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) المشكلة

الخريطة: Question → Data → Clean → Define Metric → Analyze → Check → Decide.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) بعد

• 1. جدول Orders صغير لتطبيق تنظيف البيانات.
• 2. Duplicate أو Missing value يغيّر النتيجة.
• 3. عرّف Metric بطريقتين ثم وضح لماذا التعريف مهم.

4) لماذا تغيّر الناتج؟

5) مثال مضاد

لا تستعمل تنظيف البيانات فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة القرار

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Proof of learning

أنشئ جدول صغير + تعريف metric خاصاً بالفصل 75. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) التجربة

موضوعنا هو تنظيم البيانات. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) التوقع

الخريطة: Question → Data → Clean → Define Metric → Analyze → Check → Decide.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) النتيجة

• 1. جدول Orders صغير لتطبيق تنظيم البيانات.
• 2. Duplicate أو Missing value يغيّر النتيجة.
• 3. عرّف Metric بطريقتين ثم وضح لماذا التعريف مهم.

4) التفسير

5) غيّر متغيراً

لا تستعمل تنظيم البيانات فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اكسر التجربة

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) سجل المختبر

أنشئ جدول صغير + تعريف metric خاصاً بالفصل 76. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الصورة الذهنية

موضوعنا هو تحليل البيانات. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اربطها بالتقنية

الخريطة: Question → Data → Clean → Define Metric → Analyze → Check → Decide.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) مثال 1

• 1. جدول Orders صغير لتطبيق تحليل البيانات.
• 2. Duplicate أو Missing value يغيّر النتيجة.
• 3. عرّف Metric بطريقتين ثم وضح لماذا التعريف مهم.

4) مثال 2

5) حدود التشبيه

لا تستعمل تحليل البيانات فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) استعمال عملي

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) علّم شخصاً آخر

أنشئ جدول صغير + تعريف metric خاصاً بالفصل 77. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الحالة

موضوعنا هو Google Sheets المتقدم. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القرار الأول

الخريطة: Question → Data → Clean → Define Metric → Analyze → Check → Decide.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) المعطيات

• 1. جدول Orders صغير لتطبيق Google Sheets المتقدم.
• 2. Duplicate أو Missing value يغيّر النتيجة.
• 3. عرّف Metric بطريقتين ثم وضح لماذا التعريف مهم.

4) البدائل

5) القرار النهائي

لا تستعمل Google Sheets المتقدم فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ماذا لو؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) دورك الآن

أنشئ جدول صغير + تعريف metric خاصاً بالفصل 78. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الطريقة الخاطئة

موضوعنا هو Airtable. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) لماذا فشلت؟

الخريطة: Question → Data → Clean → Define Metric → Analyze → Check → Decide.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) التصحيح

• 1. جدول Orders صغير لتطبيق Airtable.
• 2. Duplicate أو Missing value يغيّر النتيجة.
• 3. عرّف Metric بطريقتين ثم وضح لماذا التعريف مهم.

4) أعد التجربة

5) علامات الخطر

لا تستعمل Airtable فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة ذهبية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Fix-it task

أنشئ جدول صغير + تعريف metric خاصاً بالفصل 79. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الخيار A

موضوعنا هو قواعد البيانات. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الخيار B

الخريطة: Question → Data → Clean → Define Metric → Analyze → Check → Decide.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) الفرق الحاسم

• 1. جدول Orders صغير لتطبيق قواعد البيانات.
• 2. Duplicate أو Missing value يغيّر النتيجة.
• 3. عرّف Metric بطريقتين ثم وضح لماذا التعريف مهم.

4) مصفوفة القرار

5) حالة رمادية

لا تستعمل قواعد البيانات فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختر وفسّر

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Checkpoint

أنشئ جدول صغير + تعريف metric خاصاً بالفصل 80. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) ما سنبنيه

موضوعنا هو لماذا نحتاج RAG. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القطع المطلوبة

الخريطة: Documents → Chunks → Index → Query → Retrieve → Rerank → Context → Answer/Citation.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) Build 1

• 1. FAQ متجر كمصدر لتطبيق لماذا نحتاج RAG.
• 2. سؤال بصياغتين مختلفتين يجب أن يسترجع نفس المعنى.
• 3. سؤال خارج المصادر يجب أن ينتج Abstain لا اختراعاً.

4) Build 2

5) Test

لا تستعمل لماذا نحتاج RAG فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) Break & Fix

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Deliverable

أنشئ مجموعة أسئلة + retrieval/citation results خاصاً بالفصل 81. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) النتيجة المطلوبة

موضوعنا هو كيف يعمل RAG. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) ارجع خطوة

الخريطة: Documents → Chunks → Index → Query → Retrieve → Rerank → Context → Answer/Citation.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) ارجع خطوة أخرى

• 1. FAQ متجر كمصدر لتطبيق كيف يعمل RAG.
• 2. سؤال بصياغتين مختلفتين يجب أن يسترجع نفس المعنى.
• 3. سؤال خارج المصادر يجب أن ينتج Abstain لا اختراعاً.

4) ابنِ المسار

5) اختبر النتيجة

لا تستعمل كيف يعمل RAG فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ما الذي قد يفسدها؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Artifact

أنشئ مجموعة أسئلة + retrieval/citation results خاصاً بالفصل 82. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) اقرأ المثال

موضوعنا هو Documents Processing. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اشرحه بكلامك

الخريطة: Documents → Chunks → Index → Query → Retrieve → Rerank → Context → Answer/Citation.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) أين أخطأت؟

• 1. FAQ متجر كمصدر لتطبيق Documents Processing.
• 2. سؤال بصياغتين مختلفتين يجب أن يسترجع نفس المعنى.
• 3. سؤال خارج المصادر يجب أن ينتج Abstain لا اختراعاً.

4) أعد الشرح

5) مثال جديد

لا تستعمل Documents Processing فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) سؤال فخ

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Teach-back PASS

أنشئ مجموعة أسئلة + retrieval/citation results خاصاً بالفصل 83. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال 1

موضوعنا هو Embeddings. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) إذا نعم

الخريطة: Documents → Chunks → Index → Query → Retrieve → Rerank → Context → Answer/Citation.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) إذا لا

• 1. FAQ متجر كمصدر لتطبيق Embeddings.
• 2. سؤال بصياغتين مختلفتين يجب أن يسترجع نفس المعنى.
• 3. سؤال خارج المصادر يجب أن ينتج Abstain لا اختراعاً.

4) السؤال 2

5) قرار الاستخدام

لا تستعمل Embeddings فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) حالة استثنائية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) ارسم شجرتك

أنشئ مجموعة أسئلة + retrieval/citation results خاصاً بالفصل 84. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) افتح المشهد

موضوعنا هو Vector Databases. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الفكرة التي نريد اكتشافها

الخريطة: Documents → Chunks → Index → Query → Retrieve → Rerank → Context → Answer/Citation.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) جرّبها الآن

• 1. FAQ متجر كمصدر لتطبيق Vector Databases.
• 2. سؤال بصياغتين مختلفتين يجب أن يسترجع نفس المعنى.
• 3. سؤال خارج المصادر يجب أن ينتج Abstain لا اختراعاً.

4) ماذا لاحظت؟

5) أين تنفع؟

لا تستعمل Vector Databases فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) فخ شائع

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) تحدّي الفصل

أنشئ مجموعة أسئلة + retrieval/citation results خاصاً بالفصل 85. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال الكبير

موضوعنا هو Similarity Search. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الجواب القصير

الخريطة: Documents → Chunks → Index → Query → Retrieve → Rerank → Context → Answer/Citation.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) فكك الجواب

• 1. FAQ متجر كمصدر لتطبيق Similarity Search.
• 2. سؤال بصياغتين مختلفتين يجب أن يسترجع نفس المعنى.
• 3. سؤال خارج المصادر يجب أن ينتج Abstain لا اختراعاً.

4) ثلاث حالات

5) متى لا تستخدمها؟

لا تستعمل Similarity Search فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختبر نفسك

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) مهمة صغيرة

أنشئ مجموعة أسئلة + retrieval/citation results خاصاً بالفصل 86. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) قبل

موضوعنا هو بناء Knowledge Base. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) المشكلة

الخريطة: Documents → Chunks → Index → Query → Retrieve → Rerank → Context → Answer/Citation.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) بعد

• 1. FAQ متجر كمصدر لتطبيق بناء Knowledge Base.
• 2. سؤال بصياغتين مختلفتين يجب أن يسترجع نفس المعنى.
• 3. سؤال خارج المصادر يجب أن ينتج Abstain لا اختراعاً.

4) لماذا تغيّر الناتج؟

5) مثال مضاد

لا تستعمل بناء Knowledge Base فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة القرار

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Proof of learning

أنشئ مجموعة أسئلة + retrieval/citation results خاصاً بالفصل 87. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) التجربة

موضوعنا هو بناء Chatbot بالـ RAG. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) التوقع

الخريطة: Documents → Chunks → Index → Query → Retrieve → Rerank → Context → Answer/Citation.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) النتيجة

• 1. FAQ متجر كمصدر لتطبيق بناء Chatbot بالـ RAG.
• 2. سؤال بصياغتين مختلفتين يجب أن يسترجع نفس المعنى.
• 3. سؤال خارج المصادر يجب أن ينتج Abstain لا اختراعاً.

4) التفسير

5) غيّر متغيراً

لا تستعمل بناء Chatbot بالـ RAG فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اكسر التجربة

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) سجل المختبر

أنشئ مجموعة أسئلة + retrieval/citation results خاصاً بالفصل 88. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الصورة الذهنية

موضوعنا هو ما هو Agent. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اربطها بالتقنية

الخريطة: Goal → State → Choose Tool → Act → Observe → Evaluate → Stop/Approve.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) مثال 1

• 1. Agent بحث Read-only يستخدم ما هو Agent.
• 2. Agent يجهز Draft لكن Human يوافق على الإرسال.
• 3. Tool يفشل؛ صمم Retry أو Stop بدلاً من Loop لا نهائي.

4) مثال 2

5) حدود التشبيه

لا تستعمل ما هو Agent فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) استعمال عملي

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) علّم شخصاً آخر

أنشئ Agent spec + permission table خاصاً بالفصل 89. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الحالة

موضوعنا هو الفرق بين Chatbot و Agent. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القرار الأول

الخريطة: Goal → State → Choose Tool → Act → Observe → Evaluate → Stop/Approve.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) المعطيات

• 1. Agent بحث Read-only يستخدم الفرق بين Chatbot و Agent.
• 2. Agent يجهز Draft لكن Human يوافق على الإرسال.
• 3. Tool يفشل؛ صمم Retry أو Stop بدلاً من Loop لا نهائي.

4) البدائل

5) القرار النهائي

لا تستعمل الفرق بين Chatbot و Agent فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ماذا لو؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) دورك الآن

أنشئ Agent spec + permission table خاصاً بالفصل 90. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الطريقة الخاطئة

موضوعنا هو مكونات Agent. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) لماذا فشلت؟

الخريطة: Goal → State → Choose Tool → Act → Observe → Evaluate → Stop/Approve.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) التصحيح

• 1. Agent بحث Read-only يستخدم مكونات Agent.
• 2. Agent يجهز Draft لكن Human يوافق على الإرسال.
• 3. Tool يفشل؛ صمم Retry أو Stop بدلاً من Loop لا نهائي.

4) أعد التجربة

5) علامات الخطر

لا تستعمل مكونات Agent فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) قاعدة ذهبية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Fix-it task

أنشئ Agent spec + permission table خاصاً بالفصل 91. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الخيار A

موضوعنا هو Tools. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الخيار B

الخريطة: Goal → State → Choose Tool → Act → Observe → Evaluate → Stop/Approve.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) الفرق الحاسم

• 1. Agent بحث Read-only يستخدم Tools.
• 2. Agent يجهز Draft لكن Human يوافق على الإرسال.
• 3. Tool يفشل؛ صمم Retry أو Stop بدلاً من Loop لا نهائي.

4) مصفوفة القرار

5) حالة رمادية

لا تستعمل Tools فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) اختر وفسّر

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Checkpoint

أنشئ Agent spec + permission table خاصاً بالفصل 92. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) ما سنبنيه

موضوعنا هو Memory. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) القطع المطلوبة

الخريطة: Goal → State → Choose Tool → Act → Observe → Evaluate → Stop/Approve.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) Build 1

• 1. Agent بحث Read-only يستخدم Memory.
• 2. Agent يجهز Draft لكن Human يوافق على الإرسال.
• 3. Tool يفشل؛ صمم Retry أو Stop بدلاً من Loop لا نهائي.

4) Build 2

5) Test

لا تستعمل Memory فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) Break & Fix

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Deliverable

أنشئ Agent spec + permission table خاصاً بالفصل 93. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) النتيجة المطلوبة

موضوعنا هو Planning. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) ارجع خطوة

الخريطة: Goal → State → Choose Tool → Act → Observe → Evaluate → Stop/Approve.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) ارجع خطوة أخرى

• 1. Agent بحث Read-only يستخدم Planning.
• 2. Agent يجهز Draft لكن Human يوافق على الإرسال.
• 3. Tool يفشل؛ صمم Retry أو Stop بدلاً من Loop لا نهائي.

4) ابنِ المسار

5) اختبر النتيجة

لا تستعمل Planning فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) ما الذي قد يفسدها؟

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Artifact

أنشئ Agent spec + permission table خاصاً بالفصل 94. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) اقرأ المثال

موضوعنا هو Agent Workflows. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) اشرحه بكلامك

الخريطة: Goal → State → Choose Tool → Act → Observe → Evaluate → Stop/Approve.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) أين أخطأت؟

• 1. Agent بحث Read-only يستخدم Agent Workflows.
• 2. Agent يجهز Draft لكن Human يوافق على الإرسال.
• 3. Tool يفشل؛ صمم Retry أو Stop بدلاً من Loop لا نهائي.

4) أعد الشرح

5) مثال جديد

لا تستعمل Agent Workflows فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) سؤال فخ

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) Teach-back PASS

أنشئ Agent spec + permission table خاصاً بالفصل 95. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) السؤال 1

موضوعنا هو Multi-Agent Systems. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) إذا نعم

الخريطة: Goal → State → Choose Tool → Act → Observe → Evaluate → Stop/Approve.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) إذا لا

• 1. Agent بحث Read-only يستخدم Multi-Agent Systems.
• 2. Agent يجهز Draft لكن Human يوافق على الإرسال.
• 3. Tool يفشل؛ صمم Retry أو Stop بدلاً من Loop لا نهائي.

4) السؤال 2

5) قرار الاستخدام

لا تستعمل Multi-Agent Systems فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) حالة استثنائية

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) ارسم شجرتك

أنشئ Agent spec + permission table خاصاً بالفصل 96. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) افتح المشهد

موضوعنا هو بناء Agents تجارية. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الفكرة التي نريد اكتشافها

الخريطة: Goal → State → Choose Tool → Act → Observe → Evaluate → Stop/Approve.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) جرّبها الآن

• 1. Agent بحث Read-only يستخدم بناء Agents تجارية.
• 2. Agent يجهز Draft لكن Human يوافق على الإرسال.
• 3. Tool يفشل؛ صمم Retry أو Stop بدلاً من Loop لا نهائي.

4) ماذا لاحظت؟

5) أين تنفع؟

لا تستعمل بناء Agents تجارية فقط لأن الاسم متقدم أو لأن AI اقترحه. إذا كانت طريقة أبسط تعطي نفس النتيجة بجودة كافية، فالأبسط غالباً أسهل في الاختبار والصيانة. وإذا كانت النتيجة تعتمد على بيانات حقيقية أو مصدر حديث، فوفّر ذلك المصدر ولا تجعل النموذج يخمّن.

6) فخ شائع

سيناريو فشل: تخيل أن الـInput ناقص أو أن Tool غير متاحة أو أن Output يبدو مقنعاً لكنه غير قابل للتحقق. اكتب كيف يجب أن يتصرف النظام: Stop، Ask، Retry، Human Review، أو Abstain. اختيارك يجب أن يكون له سبب.

7) تحدّي الفصل

أنشئ Agent spec + permission table خاصاً بالفصل 97. لا يكفي Screenshot جميل: احتفظ بالـInput، الـOutput، وما تغير بعد الاختبار.

1) الخيار A

موضوعنا هو AI في Ecommerce. لا نريد تعريفاً للحفظ؛ نريد أن تعرف ما المشكلة التي يحلها، ماذا يدخل إليه، ماذا يخرج منه، وما الحدود التي تجعل استعماله قراراً سيئاً.

2) الخيار B

الخريطة: Audience/Problem → Brief → Generate Options → Review → Test → Measure.

اقرأ الخريطة من اليسار إلى اليمين ثم حاول إخفاءها وإعادة بنائها بكلامك. إذا نسيت خطوة، فهذه ليست مشكلة؛ هي إشارة إلى الجزء الذي يحتاج مثالاً إضافياً.

3) الفرق الحاسم

• 1. استخدم AI في Ecommerce على Brief لمنتج واحد.
• 2. ولّد 3 بدائل ثم اختر بمعيار واضح.
• 3. اختبر ادعاءً يحتاج دليلاً ولا تسمح لـAI باختراعه.