دورة عملية لتطبيق TRAE + Claude Code AI على مستوى المؤسسات، تركز على دمج تفكير المنتج مع أدوات AI، لبناء سير عمل منتجات AI على مستوى المؤسسات قابل للتطبيق مباشرة

مقدمة الدورة

دورة عملية لتطبيق TRAE + Claude Code AI على مستوى المؤسسات، تركز على دمج تفكير المنتج مع أدوات AI، موجهة لمديري المنتجات في عصر AI، بناءً على منهجية SIDE ذات الحلقة الرباعية، لبناء سير عمل منتجات AI على مستوى المؤسسات قابل للتطبيق مباشرة.

تبدأ الدورة من فهم الصناعة ودراسات الحالة، لإكمال نشر البيئة الكامل خطوة بخطوة: Claude Code وGitee وPencil MCP وTAPD MCP ومساحة عمل TRAE وإعداد الإضافات، مع توضيح المشكلات الشائعة في التثبيت والإعداد.

ترشدك لإتقان قراءة AI لـ MRD واستكشاف المتطلبات، وتعلم طرق جمع المعلومات، وتحليل المتطلبات من جملة واحدة إلى قائمة متطلبات واضحة؛ مع تطبيق عملي مركز على كتابة AI لمستند PRD، وإتقان معايير PRD ونقاط تجنب الأخطاء، وإكمال تدقيق PRD بمسح 14 بُعداً.

تعلم متقدم لكتابة مواصفات الصفحات وتدقيق 6 أبعاد؛ باستخدام Claude Code لتوليد نماذج HTML بسرعة، وإكمال تحويل HTML إلى ملفات Pencil، وإنشاء خرائط الموقع وصفحات مراجعة التصميم، وبناء مواد عرض المنتج.

كما يشرح الكتابة المعيارية لقصص المستخدم، وتوليد AI لقصص المستخدم بالجملة، وربط عملية المزامنة مع TAPD، لمزامنة المتطلبات والقصص إلى منصة إدارة المشاريع؛ مع دعم AI لتوثيق محاضر الاجتماعات وصيانة قاعدة المعرفة، وتوثيق أصول معرفة المشروع.

وأخيراً مراجعة سلسلة المشروع الكاملة، ومخرجات منهجية SIDE بجميع مراحلها، وخارطة تطور المنتج، وتلخيص تجارب الأخطاء في المنتج، مع تطبيق مشروع التخرج العملي لاختبار نتائج التعلم، لدمج AI فعلياً في كامل العملية اليومية للمنتج، ورفع كفاءة إنتاج مدير المنتج بشكل كبير.

الفئات المستهدفة

مديرو المنتجات ومديرو منتجات AI الذين يريدون استخدام AI لرفع الكفاءة وبناء سير عمل منتجات AI على مستوى المؤسسات

المبتدئون في المنتج الذين لا يعرفون كتابة PRD ولا إنشاء النماذج ولا يتقنون التعاون في مشاريع TAPD

الممارسون الذين يريدون تعلم TRAE وClaude Code وسلسلة أدوات MCP لتطبيق تسليم منتجات AI

مسؤولو البحث والتطوير والاختبار وإدارة المشاريع الذين يريدون فهم مخرجات المنتج وربط عملية التعاون بالـ AI

قادة الفرق الذين يريدون إتقان منهجية SIDE المعيارية ذات الحلقة المغلقة وتنظيم مخرجات المنتج المؤسسية

مكتسبات التعلم

✅ فهم اتجاهات تطور منتجات AI، وإتقان منهجية المنتج SIDE ذات الخطوات الأربع

✅ إكمال إعداد البيئة الكامل لـ TRAE وClaude Code وGitee وPencil MCP وTAPD MCP بشكل مستقل

✅ تعلم تحليل AI لـ MRD وجمع المعلومات وتحويل المتطلبات الغامضة إلى قائمة متطلبات منظمة

✅ إتقان كتابة AI لـ PRD وتدقيقه بمسح 14 بُعداً لتجنب مشكلات PRD الشائعة

✅ إتقان كتابة مواصفات الصفحات وتدقيق 6 أبعاد لتوحيد معايير تسليم الصفحات

✅ استخدام Claude Code لتوليد النماذج وإكمال تحويل HTML إلى Pencil وإنشاء خرائط الموقع وصفحات العرض للمراجعة

✅ إتقان معايير كتابة قصص المستخدم وإنشاء قصص المستخدم بالجملة بواسطة الذكاء الاصطناعي

✅ ربط عملية المزامنة مع TAPD ومزامنة قصص المستخدم تلقائياً وإتمام التعاون في المشروع

✅ توثيق قرارات الاجتماعات بالذكاء الاصطناعي وبناء قاعدة معرفة المنتج وإدارة المعرفة بشكل جيد

✅ إتقان المراجعة الكاملة للمشروع وتخطيط تكرارات المنتج وتشكيل قدرة تسليم مؤسسية معيارية

فهرس الدورة

01.1 مقدمة دورة التطبيق العملي للمنتجات بالذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات (1)

02.2 لماذا مدير منتج الذكاء الاصطناعي هو المستقبل (1)

03.3 التعرف على حالات الدورة (1)

04.4 منهجية SIDE: الحلقة المغلقة رباعية الخطوات من منظور مدير المنتج (1)

05.5 تعريف أدوات الدورة بجملة واحدة (1)

06.6 تثبيت برنامج الذكاء الاصطناعي (1)

07.7 إعداد Claude Code (1)

08.8 إعداد Gitee (1)

09.9 إعداد Pencil MCP (1)

10.10 إعداد TAPD MCP (1)

11.11 مساحة عمل TRAE والإضافات (1)

12.12 المشكلات الشائعة وحلولها (1)

13.13 الاستخدام الأول لـ Claude Code (1)

14.14 تجربة القدرات الأساسية الثلاث (1)

15.15 تطبيق عملي: قراءة MRD بالذكاء الاصطناعي وإنجاز ثلاث مهام (1)

16.16 من أين تأتي متطلبات مدير المنتج (1)

17.17 تحليل الحالات: 6 نقاط ألم أساسية (1)

18.18 طريقة الخطوات الثلاث لجمع المعلومات (1)

19.19 تطبيق عملي: من جملة واحدة إلى قائمة المتطلبات (1)

20.20 ما هو PRD: مخطط المنتج وليس مادة تقرير (1)

21.21 كتابة مستند PRD بالذكاء الاصطناعي (1)

22.22 معايير مدير المنتج الأساسية في PRD (1)

23.23 تطبيق عملي: إنشاء PRD بالذكاء الاصطناعي (1)

24.24 الأخطاء الخمسة الشائعة في PRD (1)

25.25 فحص PRD بالأبعاد الأربعة عشر بالذكاء الاصطناعي (1)

26.26 تطبيق عملي: تدقيق PRD بالذكاء الاصطناعي (1)

27.27 ما هو مستند مواصفات الصفحة (1)

28.28 القالب المعياري لمستند مواصفات الصفحة (1)

29.29 تحليل الحالات واختيار القالب (1)

30.30 تطبيق عملي: كتابة مستند مواصفات الصفحة بالذكاء الاصطناعي (1)

31.31 ما يسهل إغفاله في الصفحات: فحص مستند مواصفات الصفحة بستة أبعاد (1)

32.32 تطبيق عملي: تدقيق مستند مواصفات الصفحة بالذكاء الاصطناعي (1)

33.33 لماذا يجب على مدير المنتج إتقان إنشاء النماذج الأولية (1)

34.34 مبادئ إنشاء النماذج الأولية (1)

35.35 بداية سريعة: إنشاء نموذج أولي بـ Claude Code (1)

36.36 تحليل النموذج الأولي للحالة (1)

37.37 تطبيق عملي: إنشاء نموذج أولي للصفحة الرئيسية بالذكاء الاصطناعي (1)

38.38 لماذا يجب تحويل HTML إلى Pencil (1)

39.39 العملية التفصيلية لتحويل HTML إلى Pencil (1)

40.40 تطبيق عملي: تحويل نموذج HTML الأولي إلى ملف .pen بالذكاء الاصطناعي (1)

41.41 ما هي خريطة الموقع (1)

42.42 إنشاء خريطة الموقع بالذكاء الاصطناعي (1)

43.43 إنشاء صفحة HTML لمراجعة التصميم بالذكاء الاصطناعي (1)

44.44 تطبيق عملي: إنشاء خريطة الموقع وصفحة المراجعة وعرض تجريبي مدته 5 دقائق بالذكاء الاصطناعي (1)

45.45 لماذا يحتاج التطوير إلى قصص المستخدم (1)

46.46 القالب المعياري لقصة المستخدم (1)

47.47 الصورة الشاملة لقصص المستخدم (1)

48.48 إنشاء قصص المستخدم بنقرة واحدة بالذكاء الاصطناعي (1)

49.49 تطبيق عملي: كتابة مجموعة قصص مستخدم لعملية الاستبدال والاستهلاك (1)

50.50 العملية الكاملة للمزامنة مع TAPD (1)

51.51 كيفية إعداد tapd-config.json (1)

52.52 كيف تبدو TAPD Story (1)

53.53 تطبيق عملي: مزامنة قصص المستخدم إلى TAPD بالذكاء الاصطناعي (1)

54.54 قائمة التحقق من صحة مزامنة قصص المستخدم (1)

55.55 لماذا يجب على مدير المنتج كتابة سجلات المناقشة بشكل جيد (1)

56.56 توثيق القرارات بالذكاء الاصطناعي (1)

57.57، صيانة قاعدة المعرفة (1)

58.58، دليل تجنب الأخطاء الشائعة في إدارة المعرفة (1)

59.59، تطبيق عملي: استخدام AI لتوثيق نقاش واحد (1)

60.60، مراجعة شاملة للمشروع (1)

61.61، مخرجات كل مرحلة من SIDE (1)

62.62، ملخص تجارب مدير المنتج في تجنب الأخطاء (1)

53.63، خارطة طريق تطور المنتج (1)

64.64، 8 نصائح خبرة لمدير المنتج (1)

65.65، مشروع تخرج منتج AI (1)