دورة حضورية لناختبحر بالذكاء الاصطناعي في نهاية يوليو - بدون علامة مائية، بناء وكيل محتوى في بيئة AI Native، وإنشاء موظفين وكلاء، وتحقيق الأتمتة
📅 تاريخ النشر:
19 سبتمبر 2026
📚 نوع الدورة:
تطبيق عملي AI Native
👥 الفئة المستهدفة:
مستخدمو الذكاء الاصطناعي، منشئو المحتوى الذاتي، رواد الأعمال، موظفو التشغيل
كثيرون أصبحوا يعرفون استخدام الذكاء الاصطناعي، لكنهم ما زالوا يدفعون المشاريع بأنفسهم، وكل مرة يُطلب من الذكاء الاصطناعي العمل تبدو كأنها بداية من الصفر. تأخذك هذه الدورة لبناء مكتب مشاريع ذكاء اصطناعي قابل للتشغيل، بحيث يقرأ الذكاء الاصطناعي المواد، ويفكك المهام، ويولّد المخرجات، ويحفظ الإصدارات، ويكمل الحد الأدنى من الحلقة المغلقة. تتمحور الدورة حول تفكير الأعمال AI Native، لمساعدة المتدربين على الانتقال من نمط العمل التقليدي إلى التفكير الأصلي بالذكاء الاصطناعي. كثيرون يحشرون أدوات الذكاء الاصطناعي في العمليات القديمة، فيصبح الاستخدام أكثر إرهاقاً. تعلّمك هذه الدورة ألا تحوّل العمليات القديمة إلى ذكاء اصطناعي، بل تدع الذكاء الاصطناعي يعيد تصميم العملية من الصفر، لبناء بيئة عمل تناسب قدرات الذكاء الاصطناعي حقاً.
سيأخذك باوزي ميدانياً لإتقان طريقة بناء منطقة الراحة في عمل الذكاء الاصطناعي، بحيث يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يفهم، ويستدعي، وينفذ، ويخرج، ويتتبع، ويراجع. كما ستعيد فهم تقسيم العمل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، وتحديد مسؤوليات كل منهما، وكيف ينبغي أن يتعاون وكلاء الذكاء الاصطناعي ويتوزعوا المهام.
أما سانجين فسيأخذك لتنظيم محتواك وخبراتك التجارية السابقة في قاعدة معرفة محتوى يستطيع الذكاء الاصطناعي استدعاءها؛ ثم ترسيخ خبرات الكتابة اليومية والتعاون مع الذكاء الاصطناعي في Skill قابلة لإعادة الاستخدام. وأخيراً تشغيل وكيل محتوى بحد أدنى: من تنظيم المواد في Obsidian أو قاعدة معرفة محلية، إلى استدعاء Codex لقاعدة المعرفة وSkill، ثم إطلاق العملية عبر Feishu CLI أو Hermes، ليكمل الذكاء الاصطناعي البحث عن الاحتياجات، وكتابة المسودة، وفحص الجودة، وإعادة الإرسال، بينما يبقى على الإنسان القرار النهائي فقط.
تغطي الدورة نظاماً كاملاً يشمل بناء قاعدة المعرفة، وترسيخ Skill، وبناء وكيل المحتوى، وسير العمل المستمر بالإطلاق، لمساعدتك على الارتقاء من مجرد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق أتمتة مكتبية حقيقية بالذكاء الاصطناعي، ورفع كفاءة العمل بشكل كبير، وإنجاز عمل فريق كامل بمفردك.
[قسم تفكير AI Native]
- 1.لماذا لم يتغير العمل رغم استخدام الذكاء الاصطناعي
- 2.بناء منطقة الراحة في عمل الذكاء الاصطناعي
- 3.إعادة فهم تقسيم العمل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي
- 4.لا تحوّل العمليات القديمة إلى ذكاء اصطناعي، بل دع الذكاء الاصطناعي يعيد تصميم العملية
- 5.استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء فئات جديدة
- 6.تطبيق عملي: دع الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل مشروعك من الصفر
[قسم بناء قاعدة المعرفة]
- 7.قاعدة المعرفة: استخدام الذكاء الاصطناعي لبناء مواد العمل كأصول قابلة للاستدعاء
- 8.محادثات العملاء، سجلات الاستشارات، المحتوى السابق: التصنيف، الاستخلاص، بناء الفهرس، إضافة الأحكام
- 9.استخدام قاعدة المعرفة المحلية Obsidian لتنظيم مواد العمل عمليًا
- 10.تمكين Codex من القراءة والبحث والاستدعاء
[قسم ترسيخ المهارات]
- 11.المهارة ترسخ الخبرة المحتوى في إجراءات قابلة لإعادة الاستخدام
- 12.ما المحتوى الذي يستحق الكتابة وكيفية تضمين الكلمات المفتاحية وكيفية الحكم على إمكانية النشر
- 13.تفكيك عملي لمهارة ملاحظات البحث والملاحظات الرائجة وفحص جودة المحتوى
[قسم بناء وكيل المحتوى]
- 14.وكيل المحتوى يجعل قاعدة المعرفة والمهارة تعملان معًا
- 15.البنية التحتية للوكيل: تعاون Feishu CLI + Hermes + Codex
- 16.تطبيق عملي لربط Codex وقاعدة المعرفة والمهارة عبر Feishu CLI
[قسم سير العمل الآلي]
- 17.التشغيل المستمر لتحويل الإنتاج لمرة واحدة إلى سير عمل مستقر
💡 نصيحة تعليمية:محتوى الدورة التدريبية مبني على الممارسات الصناعية وقت النشر، ويُنصح بالجمع بين أحدث قواعد المنصة الحالية أثناء التعلم.