دورة تدريبية عملية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات باستخدام TRAE+Claude Code

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.

تقدم الدورة منهجية المنتج وعمليات سلسلة الأدوات ضمن مجموعة واحدة من حالات المشروع، بدءاً من إعداد البيئة وحول مخرجات التسليم الحقيقية، لإنجاز المتطلبات وPRD ومواصفات الصفحات والنماذج الأولية وقصص المستخدم والتعاون في المشروع خطوة بخطوة. يمكن للمتعلمين من خلال التطبيق العملي المتكرر إتقان عمليات قراءة الذكاء الاصطناعي لـMRD وإنشاء المستندات دفعة واحدة وقوائم التدقيق ومزامنة منصات إدارة المشاريع، وفحص اكتمال مخرجات كل مرحلة في مرحلة المراجعة. لمن يحتاج إلى تحسين كفاءة تسليم المنتج أو توحيد تعاون الفريق أو الاستعداد لتطبيق مشاريع منتجات الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يكون هذا المحتوى مرجعاً من استخدام الأدوات إلى بناء سير العمل على مستوى المؤسسات.

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

• ✅ 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

• 1.مقدمة في الدورة التدريبية العملية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات
• 2.لماذا مدير منتج الذكاء الاصطناعي هو المستقبل
• 3.التعرف على حالات الدورة
• 4.منهجية SIDE: حلقة مغلقة من أربع خطوات من منظور مدير المنتج
• 5.مقدمة في جملة واحدة لأدوات الدورة

• 6.تثبيت برامج الذكاء الاصطناعي
• 7.إعداد Claude Code
• 8.إعداد Gitee
• 9.إعداد Pencil MCP
• 10.إعداد TAPD MCP
• 11.مساحة عمل TRAE والإضافات
• 12.المزالق الشائعة وحلولها

• 13.الاستخدام الأول لـClaude Code
• 14.تجربة القدرات الأساسية الثلاث

• 15.تطبيق عملي: قراءة MRD بالذكاء الاصطناعي وإنجاز ثلاث مهام
• 16.من أين تأتي متطلبات مدير المنتج
• 17.تحليل الحالة: 6 نقاط ألم أساسية
• 18.طريقة جمع المعلومات بثلاث خطوات
• 19.تطبيق عملي: من جملة واحدة إلى قائمة المتطلبات

• 20.ما هو PRD: مخطط المنتج وليس مادة تقريرية
• 21.كتابة مستند PRD بالذكاء الاصطناعي
• 22.معايير مدير المنتج الرئيسية لـPRD
• 23.تطبيق عملي: إنشاء PRD بالذكاء الاصطناعي
• 24.5 مزالق شائعة في PRD
• 25.فحص PRD بـ14 بُعداً باستخدام الذكاء الاصطناعي
• 26.تطبيق عملي: تدقيق PRD بالذكاء الاصطناعي

• 27.ما هي مواصفات الصفحات
• 28.القالب القياسي لمواصفات الصفحات
• 29.تحليل الحالة واختيار القالب
• 30.تطبيق عملي: كتابة مواصفات الصفحات بالذكاء الاصطناعي
• 31.ما الذي يُنسى غالباً في الصفحات: فحص مواصفات الصفحات بـ6 أبعاد
• 32.تطبيق عملي: تدقيق مواصفات الصفحات بالذكاء الاصطناعي

• 33.لماذا يجب على مدير المنتج إتقان إنشاء النماذج الأولية
• 34.مبادئ إنشاء النماذج الأولية
• 35.بدء سريع: إنشاء نموذج أولي باستخدام Claude Code
• 36.تحليل النموذج الأولي للحالة
• 37.تطبيق عملي: إنشاء نموذج أولي للصفحة الرئيسية بالذكاء الاصطناعي
• 38.لماذا يجب تحويل HTML إلى Pencil
• 39.العملية التفصيلية لتحويل HTML إلى Pencil
• 40.تطبيق عملي: تحويل نموذج HTML الأولي إلى ملف .pen بالذكاء الاصطناعي

• 41.ما هي خريطة الموقع
• 42.إنشاء خريطة الموقع بالذكاء الاصطناعي
• 43.إنشاء صفحة HTML لمراجعة التصميم بالذكاء الاصطناعي
• 44.تطبيق عملي: إنشاء خريطة الموقع + صفحة المراجعة + محاكاة عرض 5 دقائق بالذكاء الاصطناعي

• 45.لماذا يحتاج المطورون إلى قصص المستخدم
• 46.القالب القياسي لقصة المستخدم
• 47.الصورة الشاملة لقصص المستخدم
• 48.إنشاء قصص المستخدم بنقرة واحدة بالذكاء الاصطناعي
• 49.تطبيق عملي: كتابة مجموعة قصص مستخدم لعملية الاستبدال + التحقق
• 50.التدفق الكامل للمزامنة باستخدام TAPD
• 51.كيفية تكوين tapd-config.json
• 52.كيف تبدو قصة TAPD Story
• 53.تطبيق عملي: مزامنة قصص المستخدمين إلى TAPD باستخدام AI
• 54.قائمة التحقق للتحقق من مزامنة قصص المستخدمين

• 55.لماذا يجب على مدير المنتج كتابة سجلات المناقشة بشكل جيد
• 56.ترسيخ القرارات باستخدام AI
• 57.صيانة قاعدة المعرفة
• 58.دليل تجنب الأخطاء الشائعة في إدارة المعرفة
• 59.تطبيق عملي: ترسيخ مناقشة واحدة باستخدام AI

• 60.استعراض شامل للمشروع
• 61.مخرجات كل مرحلة من SIDE
• 62.ملخص خبرات الأخطاء التي وقع فيها مدير المنتج
• 63.خريطة طريق تطور تكرار المنتج
• 64.8 نصائح خبرية لمدير المنتج

• 65.مشروع تخرج AI للمنتجات