*تم إنشاء هذه المقالة باستخدام الإدخال الصوتي عبر الذكاء الاصطناعي (Aqua Voice). يرجى ملاحظة أنه قد تكون هناك بعض التناقضات.
هل لا تزال عالقاً عند “إتقان البرومبتات”؟ — تطور الذكاء الاصطناعي وثلاثة أنواع من الهندسة
مرحباً. كيف حالكم جميعاً؟
أنا هيرو من مختبر تتبع الجسم الكامل.
اليوم، بدلاً من الحديث المعتاد عن تتبع الجسم الكامل، أريد أن أتحدث عن الذكاء الاصطناعي.
أستخدم أداة ذكاء اصطناعي تسمى Claude Code لأغراض متعددة — كتابة المقالات، كتابة الروايات، إنشاء نصوص Blender ثلاثية الأبعاد، والمزيد.
لكن مجرد استخدامه بشكل عادي لا يكفي.
اليوم سأتحدث عن كيف تطورت طريقة استخدامنا للذكاء الاصطناعي، وما الذي تغير مع تطور الذكاء الاصطناعي، ولماذا وصلت إلى الطريقة التي أستخدمه بها الآن.
هناك ثلاثة أجيال لاستخدام الذكاء الاصطناعي
بناءً على تجربتي في استخدام الذكاء الاصطناعي، أشعر أن تطور الاستخدام يمكن تقسيمه بشكل عام إلى ثلاث مراحل.
الأولى هي “هندسة البرومبت” (Prompt Engineering).
الثانية هي “هندسة السياق” (Context Engineering).
الثالثة هي “هندسة الحزام” (Harness Engineering).
دعوني أشرح كل واحدة.
الجيل الأول: هندسة البرومبت
إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي على الإطلاق، فمعظم الناس بدأوا من هنا على الأرجح.
هناك شاشة دردشة مثل LINE، تقول “من فضلك افعل كذا وكذا”، فيرد “حسناً، إليك كذا وكذا.” هذا هو جوهر الأمر.
هندسة البرومبت هي مهارة كتابة تلك التعليمات بشكل جيد.
على سبيل المثال، شيء مثل هذا:
“أنت محرر محترف. من فضلك راجع النص التالي.”
تعطي الطرف الآخر سياقاً ومتطلبات مسبقة لاستخراج إجابات أكثر تخصصاً. المفتاح هو كتابة تعليمات جيدة.
هذا يظل مهماً حتى في الأجيال اللاحقة. لكن كان له نقطة ضعف قاتلة.
يجب أن تقوله في كل مرة
“أنت باحث في تتبع الجسم الكامل، ضميرك ‘أنا’، أسلوب كتابتك رسمي-ودود…”
يجب عليك كتابة هذا في كل مرة، ضمن عدد محدود من الأحرف.
الذكاء الاصطناعي لا يستطيع تذكر كل شيء، لذا عليك أن تكون موجزاً قدر الإمكان، ولكن دقيقاً أيضاً.
بصراحة، كانت له حدود.
ينسى عندما تطول المحادثة
البشر كذلك، أليس كذلك؟ عندما تستمر في الحديث لفترة، ينتهي بك الأمر تفكر “انتظر، عن ماذا كنا نتحدث أصلاً؟” الذكاء الاصطناعي كذلك.
تصبح الجودة غير متسقة
مع طول المحادثات، تبدأ الجودة في التذبذب. تضبطه كـ “باحث في تتبع الجسم الكامل”، لكن في منتصف الطريق يتحول إلى شخصية مختلفة تماماً.
لا يمكنك الاستفادة من المعرفة السابقة
تريد أن تقول “من فضلك استوعب كل المعلومات من المقالات التي كتبتها من قبل واستخدمها”، لكن هذا مستحيل. هناك حد لمقدار ما يستطيع الذكاء الاصطناعي الاحتفاظ به في ذاكرته دفعة واحدة.
في النهاية، بدأ نهج “محاولة التعامل مع كل شيء بالبرومبتات وحدها” يُظهر حدوده.
فأصبح السؤال: هل هناك طريقة أخرى؟ وتطور استخدام الذكاء الاصطناعي في اتجاه جديد.
الجيل الثاني: هندسة السياق
ما هي هندسة السياق؟ إنها مهارة تصميم “أي معلومات تُظهرها للذكاء الاصطناعي، في أي توقيت، وبأي ترتيب.”
إذا كانت البرومبتات عن “ماذا تسأل”، فالسياق عن “ماذا تُري الذكاء الاصطناعي.”
ثلاثة أشياء يجب فعلها
أولاً، زوّده بالمعلومات الضرورية.
عند جعل الذكاء الاصطناعي يكتب مقالاً، تحمّل مسبقاً المقالات السابقة ذات الصلة، أحدث معلومات الأجهزة، تعليقات القراء، وما إلى ذلك. ليس كل شيء — فقط ما يتعلق بالمهمة الحالية.
ثانياً، إدارة حداثة المعلومات.
تحكم بأن “هذه المعلومات حالية” و”تلك المعلومات قديمة”، وتعطي الأولوية لعرض الأحدث. إذا جعلته يكتب “أحدث التوصيات” بناءً على معلومات قديمة، فسيكون ذلك مضللاً.
أخيراً، صمم ترتيب المعلومات.
الترتيب الذي تعرض به الأشياء للذكاء الاصطناعي يغير المخرجات. “أولاً، ساعده على فهم عالم VRChat. ثم ساعده على فهم تقنية تتبع الجسم الكامل. أخيراً، قدم الموضوع الحالي.” عكس هذا الترتيب ينتج نتائج مختلفة تماماً.
أربع تقنيات
يقال إن هندسة السياق لها أربع تقنيات رئيسية.
الاختيار: اختيار المعلومات الضرورية.
الضغط: تكثيف المعلومات وتمرير النقاط الرئيسية فقط.
التقسيم: تقسيم المعلومات إلى كتل وتقديمها على مراحل.
الحذف: إزالة المعلومات غير الضرورية لتقليل التشويش.
تغذية كل شيء دفعة واحدة يأتي بنتائج عكسية فعلاً. مفتاح هندسة السياق هو تقديم ما هو مطلوب فقط، بالشكل المطلوب.
الجيل الثالث: هندسة الحزام
آخر ما ظهر هو هندسة الحزام.
عندما تسمع “حزام” (harness)، قد يفكر البعض في أسلاك السيارات. لكن الحزام الذي أتحدث عنه هنا يشير أصلاً إلى مجموعة المعدات الكاملة للتحكم في الحصان. أدوات توجه الحصان في الاتجاه الصحيح.
هندسة الحزام هي مهارة تصميم البيئة نفسها التي يعمل فيها الذكاء الاصطناعي، بحيث يسير دائماً في الاتجاه الصحيح.
التشابه مع حزام الاختبار
بالمناسبة، بما أن Anthropic — الشركة التي تصنع Claude Code — هي شركة برمجيات، أعتقد أن هذا “الحزام” يشترك في نفس الأصل اللغوي مع “حزام الاختبار” (test harness).
حزام الاختبار هو مصطلح في تطوير البرمجيات يعني نظاماً يتحكم هيكلياً في بيئة تنفيذ هدف الاختبار ويجعل النتائج قابلة للتحقق.
معدات لجعل الحصان يركض بشكل صحيح. نظام للتحقق من أهداف الاختبار بشكل صحيح. تصميم بيئي لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل صحيح. كلها مترابطة.
ماذا أفعل فعلاً؟
دعوني أعرّفكم بالحزام الذي بنيته فعلاً.
أولاً: المهارات (الشخصيات).
قواعد مثل “هيرو يكتب هكذا”، “ضمير المتكلم هو أنا”، “هذا محظور” محددة في ملفات. الذكاء الاصطناعي يقرأ هذه الملفات ويعمل من البداية على أساس “أنا هيرو.”
لا حاجة لكتابة “أنت هيرو” في البرومبت كل مرة. إنه بالفعل على المسار الصحيح.
ثانياً: قاعدة المعرفة.
المقالات التي كتبتها في الماضي، معرفة VRChat، معلومات عن أجهزة تتبع الجسم الكامل. كل هذا منظم في مجلدات، ويمكن للذكاء الاصطناعي الرجوع إليه عند الحاجة.
لا حاجة لكتابة “تتبع الجسم الكامل هو تقنية تتبع حركة الجسم بالكامل…” في البرومبت كل مرة. إنه يعرف كيف يبحث وكيف يجد المعرفة.
ثالثاً: سير العمل.
هناك إجراء محدد لكتابة المقالات: تأكيد الموضوع، تصميم الموضوع الخفي، المخطط، الكتابة، المراجعة. هذا الإجراء مكتوب في ملف، لذا يمكن للذكاء الاصطناعي العمل عبر “ما يجب التفكير فيه أولاً” خطوة بخطوة.
رابعاً: الذاكرة.
سجلات مثل “هذا الشخص اتخذ هذا القرار من قبل” و”هذه السياسة وُضعت لهذا المشروع” محفوظة في ملفات، ويمكن للذكاء الاصطناعي قراءتها في جلسات جديدة.
قد يكون هذا الأكبر. الذاكرة تستمر بعد حدود نافذة السياق.
خامساً: فحوصات الجودة (المدققات).
عندما ينتج الذكاء الاصطناعي مخرجات، لا تذهب مباشرة للنشر. مدقق يعمل تلقائياً. “هل تتطابق مع التعريف الأصلي؟” “هل ضمير المتكلم صحيح؟” إذا فشل شيء ما، تعود العملية إلى بداية المخطط وتعيد العمل.
بدلاً من قول “كن حذراً” في البرومبت، الفحوصات مبنية في النظام.
الفرق بين “الطلبات” و”الأنظمة”
النقطة المهمة هنا: “لكن ألم تكن هناك تعريفات شروط مثل ‘افعل هكذا’ و’اكتب هكذا’ في مرحلة هندسة السياق أيضاً؟”
نعم، كانت موجودة. لكن تعريفات الشروط تلك كانت في الواقع مجرد طلبات.
حتى لو قلت “لا تفعل هذا” أو “لا تكتب هكذا”، لم يكن هناك نظام يضمن المسار الصحيح. بما أنها كانت طلبات، يمكن للذكاء الاصطناعي نسيانها أو تجاهلها.
هندسة الحزام ليست طلباً — إنها هيكل. تضع قضباناً بحيث لا يستطيع الذكاء الاصطناعي إلا السير في الاتجاه الصحيح. هذا هو الفرق الجوهري.
مقارنة الثلاثة جنباً إلى جنب
دعوني أنظم كل ما سبق دفعة واحدة.
هندسة البرومبت:
مهارة صنع “أوامر” جيدة للذكاء الاصطناعي.
بلغة المطاعم: تقديم طلبك.
هندسة السياق:
مهارة إعطاء الذكاء الاصطناعي “المكونات الصحيحة.”
بلغة المطاعم: توفير المكونات الصحيحة.
هندسة الحزام:
مهارة تصميم “المطبخ” الذي يعمل فيه الذكاء الاصطناعي.
بلغة المطاعم: تصميم المطبخ.
مختلفة تماماً، أليس كذلك؟ لكنك تحتاج الثلاثة جميعاً.
أفضل أمر (برومبت) × أفضل مكونات (سياق) × أفضل مطبخ (حزام).
عندما يجتمع الثلاثة معاً، يستطيع الذكاء الاصطناعي الطهي فعلاً. إذا غاب أي واحد، لا يعمل.
تشبيه المنزل يوضح أكثر
لمن لم يستوعب تشبيه المطعم، إليكم نسخة المنزل.
الحزام = الأساس. بمجرد بنائه، يدوم إلى الأبد.
السياق = الجدران والأعمدة (الهيكل). يمكن إعادة تشكيله لكل مهمة.
البرومبت = التصميم الداخلي (ترتيب الأثاث). يمكن تغييره في كل مرة.
أساس متين، جدران مناسبة، وتصميم داخلي مرتب. فقط عندما يجتمع كل شيء يصبح “منزلاً.”
وبالعكس، مهما كان التصميم الداخلي (البرومبت) متقناً، بدون الأساس (الحزام)، أنت تعيد البناء من الصفر في كل مرة. بدون جدران (سياق)، ليس لديك حتى غرفة.
مثال حقيقي — كيف كتبت “عاشق الميتافيرس”
حيث شعرت بالفرق بين الثلاثة بشكل أقوى كان مع رواية “عاشق الميتافيرس”، جميع فصولها الاثني عشر، التي كتبتها مؤخراً.
ماذا كان سيحدث بالبرومبتات فقط؟
“المكان هو VRChat، الموضوع هو الحب في عالم افتراضي، من فضلك اكتبها في 12 فصلاً.”
اكتب ذلك، أصلح ما يخرج، أعطِ المزيد من التعليمات، أصلح مرة أخرى. كرر.
شيء ما يخرج من هذا. لكن ما تحصل عليه هو “رواية بطابع الذكاء الاصطناعي.” أوصاف VRChat سطحية، ومشاعر تتبع الجسم الكامل لا تصل.
ما فعلته
استخدمت جميع الطبقات الثلاث.
على مستوى البرومبت:
“هذا الفصل يسير هكذا تقريباً.” “هذا المشهد يجب أن يكون بهذا الجو.” أبقيت التعليمات الفردية بسيطة.
على مستوى السياق:
حمّلت محتوى الفصول السابقة، ثقافة الترحيب بالوافدين الجدد في VRChat، التجربة العاطفية لتتبع الجسم الكامل، وأجواء قاعات الرقص. المعلومات التي يحتاجها هذا الفصل بالذات الآن.
على مستوى الحزام:
شخصية “هيرو” ضمنت أصالة VRChat. قاعدة المعرفة ضمنت أوصاف تتبع جسم كامل دقيقة. فحوصات الجودة أكدت “هل هناك شيء غير واقعي بالنسبة لـ VRChat؟” و”هل القصة متماسكة؟” الذاكرة حافظت على الاتساق عبر جميع الفصول الاثني عشر.
الجزء الأصعب، بصراحة، كان السياق. إذا لم تستطع وضع شيء في كلمات بنفسك، لا يمكنك إيصاله للذكاء الاصطناعي أيضاً. التعبير عن “هذا الشعور المحدد في VRChat” صعب حقاً. كانت هناك إخفاقات كثيرة.
لكن عندما اجتمعت الثلاثة معاً، استطعت كتابة عمل طويل من 12 فصلاً بجودة متسقة. لو غاب أي عنصر واحد، لا أعتقد أنه كان سينجح.
الثلاثة ليسوا متعارضين — إنهم طبقات
“إذن هندسة البرومبت أصبحت قديمة الآن؟”
أبداً.
شرحت أن الثلاثة ينتمون لأجيال مختلفة، لكن هذا لا يعني أن الأقدم يصبح غير ضروري. تستخدمها جميعاً. إنها مجرد طبقات مختلفة.
حتى بعد بناء حزام، لا تزال تعطي تعليمات على مستوى البرومبت: “اكتب هذا الفصل هكذا.”
حتى لو كان السياق منظماً جيداً، إذا كان البرومبت رديئاً، ستكون المخرجات رديئة.
فقط عندما تجتمع الثلاثة يؤدي الذكاء الاصطناعي بكامل إمكاناته.
الخلاصة
بالبرومبتات وحدها، أنت زبون يقدم طلبات من الصفر في كل مرة.
عندما تنظم السياق، يحصل الذكاء الاصطناعي على مكونات جيدة، وجودة المخرجات تتحسن بشكل كبير.
بمجرد بناء الحزام، يصبح الذكاء الاصطناعي زميل فريق. يحمل معرفتك، يعمل بأسلوبك، ويعمل نيابة عنك.
أنا باحث في تتبع الجسم الكامل، لكن الأمر نفسه ينطبق على تتبع الجسم الكامل.
بمجرد نظارة VR ووحدات تحكم (= برومبتات فقط)، يمكنك دخول العالم الافتراضي.
اختيار العالم المناسب (= تنظيم السياق) يغير جودة التجربة.
ارتداء مستشعرات تتبع الجسم الكامل، المعايرة، وإعداد البيئة (= بناء الحزام) — عندها تشعر لأول مرة بأنك “موجود هناك بنفسك.”
الأمر نفسه مع الذكاء الاصطناعي.
فقط عندما تضبط جميع الطبقات الثلاث يصبح “ذكاءك الاصطناعي.”
أتمنى أن تجربوا جميعاً المراحل التي تتجاوز البرومبتات.
هيرو
شكراً للقراءة! تابعونا على X واشتركوا في قناتنا على YouTube!