المرجع · ابحث عن أي شيء
تعريفات بلغة واضحة لكلمات الذكاء الاصطناعي والبرمجيات التي تسمعها باستمرار، إضافةً إلى أوامر Claude Code التي تستحقّ التذكّر. ابحث عن أي شيء — بلا ترتيب، وبلا اختبار.
برمجيات تنجز أمورًا كنّا نفترض أنها تحتاج إلى إنسان: فهم اللغة، والتعرّف على الصور، واتخاذ القرارات. إنه مظلّة واسعة — وأكثر أنواعه فائدةً اليوم في العمل اليومي هو الـ LLM الذي يقف خلف أدوات مثل Claude.
«الذكاء الاصطناعي» هو الكلمة الرنّانة، لكنها تغطّي الكثير. حين يقول الناس AI اليوم، يقصدون عادةً large language model.
انظر أيضًاMachine learningLLMAgent
طريقة لبناء البرمجيات تتعلّم الأنماط من الأمثلة بدلًا من تلقّي قواعد خطوة بخطوة. اعرض عليها آلاف الصور للقطط فتتعلّم كيف تبدو القطة — دون أن يكتب أحد «للقطة شوارب». إنه المحرّك الكامن خلف معظم أنواع الذكاء الاصطناعي الحديثة.
يفسّر من أين يستمد الذكاء الاصطناعي قدراته: ليست مكتوبة يدويًا، بل متعلَّمة من كميات هائلة من البيانات.
انظر أيضًاAITraining dataLLM
اختصار لـ Large Language Model — نوع الذكاء الاصطناعي الذي يقف خلف Claude. دُرّب على كمّ هائل من النصوص حتى أتقن أمرًا واحدًا: التنبّؤ بالكلمة التالية التي ينبغي أن تأتي. وعند حجم كافٍ من البيانات، تكفي هذه المهارة الواحدة لإجراء محادثة، وكتابة الكود، وشرح أي شيء تقريبًا.
حين تتحادث مع Claude، فأنت تتحدّث إلى LLM. هذه الحقيقة وحدها تفسّر كلًّا من سبب قدرته الكبيرة وسبب اختلاقه أحيانًا لأشياء غير صحيحة.
انظر أيضًاModelTokenHallucinationTraining data
ذكاء اصطناعي واحد محدّد ومدرَّب يمكنك التحدّث إليه — مثل Claude Opus أو Claude Haiku. الفكرة نفسها كطُرز السيارات: شركة واحدة، بأحجام ومفاضلات مختلفة. الـ models الأكبر عادةً أذكى لكنها أبطأ؛ والأصغر أسرع وأرخص.
في Claude Code يمكنك التبديل بين الـ models بأمر /model، بحسب ما إذا كانت المهمة تتطلّب السرعة أو العمق.
قطعة من النص — تقريبًا ثلاثة أرباع كلمة. لا تقرأ الـ AI models الحروف أو الكلمات الكاملة؛ بل تقرأ tokens. فقد تكون كلمة unbelievable ثلاثة tokens: un وbeliev وable.
كل شيء تقريبًا يُقاس بالـ tokens: كم يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يقرأ دفعةً واحدة، وكم بسرعة يردّ، وكم يكلّف. والـ context window ما هو إلا ميزانية tokens.
انظر أيضًاContext windowModel
مقدار ما يستطيع الـ model أن يبقيه في ذهنه دفعةً واحدة — سؤالك، والملفات التي ينظر إليها، وكل ما قيل حتى الآن — مقيسًا بالـ tokens. تخيّله مساحة مكتب الـ model. وحين يمتلئ، تبدأ أقدم الأشياء بالانزلاق عن الحافة.
إذا بدأت جلسة Claude طويلة بنسيان تفاصيل سابقة، فالأرجح أنك ملأت الـ context window. أمر /clear أو /compact يمنحه مكتبًا نظيفًا.
ببساطة هو ما تقوله للذكاء الاصطناعي — السؤال أو التعليمة أو الطلب الذي تكتبه. «أعد تسمية هذه الصور حسب التاريخ» هو prompt. لا توجد صيغة سرّية؛ والمهارة كلّها هي لغة واضحة ومباشرة.
الـ prompts الأفضل تعطي نتائج أفضل. ومعظم إتقان Claude هو ببساطة تعلّم قول ما تريده بوضوح واكتمال.
انظر أيضًاLLMContext window
حين يذكر الذكاء الاصطناعي شيئًا غير صحيح بثقة تامّة — يستشهد بـ function غير موجودة، أو يخترع ملفًا، أو يتذكّر خطأً كيفية عمل أداة ما. إنه لا يكذب؛ بل يطابق الأنماط ليصل إلى إجابة تبدو معقولة حين لا يعرف الجواب فعلًا.
لهذا تهمّ عادة التحقّق: اقرأ ما فعله Claude قبل أن تثق به. وعادةً ما تُكتشف الـ hallucinations في ثوانٍ — إن نظرت.
الكومة الهائلة من الأمثلة التي يتعلّم منها الـ model — بالنسبة لـ LLM، كمّ ضخم من النصوص. لا «يبحث» الـ model عن الأشياء فيها لاحقًا أبدًا؛ بل امتصّ الأنماط مرّةً واحدة، أثناء الـ training، وهي مجمّدة في مكانها.
لهذا يكون للـ model حدّ معرفي زمني، وقد يكون متقادمًا بثقة — انظر hallucination. فهو لا يعرف إلا ما دُرّب عليه.
انظر أيضًاMachine learningLLMHallucination
ذكاء اصطناعي لا يكتفي بالإجابة — بل يتّخذ إجراءات في حلقة متكرّرة للوصول إلى هدف: يقرأ ملفًا، يقرّر الخطوة التالية، ينفّذ أمرًا، يفحص النتيجة، ثم يكرّر. Claude Code هو agent. الـ chatbot العادي يتحدّث فقط؛ أما الـ agent فينفّذ الأمور نيابةً عنك.
رؤية Claude بوصفه agent تفسّر لماذا يطلب الإذن قبل التصرّف — فهو فعلًا قادر على لمس ملفاتك وتنفيذ الأوامر، لا مجرّد وصفها.
حين لا يكتفي الذكاء الاصطناعي بالحديث بل يمدّ يده إلى أداة لإنجاز شيء ما — قراءة ملف، تنفيذ أمر، البحث في الويب. يقرّر الـ model الأداة المناسبة، ويستخدمها، ثم يقرأ النتيجة. وهو ما يحوّل الـ chatbot إلى agent.
الـ tool use هو سبب قدرة Claude Code على تغيير ملفاتك فعلًا بدلًا من مجرّد إخبارك بالطريقة. وكل أداة هي أيضًا موضع يتوقّف عنده ليطلب الإذن.
طريقة معيارية لتوصيل أدوات ومصادر بيانات إضافية بالذكاء الاصطناعي — مثل منفذ USB للذكاء الاصطناعي. عبر MCP، يستطيع Claude الاتصال بأشياء مثل تقويمك، أو database، أو أداة تصميم، واستخدامها مباشرةً.
إنه كيف توسّع Claude إلى ما هو أبعد من الكود — توصّل الخدمات التي تستخدمها أصلًا بدلًا من النسخ واللصق بينها.
انظر أيضًاAgent
أخذ model مدرَّب أصلًا وتدريبه قليلًا على مجموعة ضيّقة من الأمثلة، حتى يتحسّن في مهمة واحدة محدّدة — أسلوب كتابة معيّن، أو نوع معيّن من المهام. إنه ضبط دقيق، لا إعادة بناء.
ستسمع عبارة «model مضبوط بالـ fine-tuning». تعني model عامًّا دُفع نحو تخصّص ما — ومعظم الناس لا يحتاجون إليه أبدًا لاستخدام Claude باقتدار.
انظر أيضًاModelTraining data
اختصار لـ Command-Line Interface — تشغيل برنامج بكتابة الأوامر بدلًا من النقر على الأزرار. الـ terminal هو حيث تفعل ذلك. يبدو خاليًا، لكنه دقيق وسريع وسهل الأتمتة.
Claude Code هو أداة CLI. وهذه الدورة كلّها تدور حول أن تشعر بالارتياح في التحدّث إلى حاسوبك بهذه الطريقة.
انظر أيضًاTerminal
النافذة التي تكتب فيها الأوامر وتقرأ مخرجاتها — طريقة نصّية صرفة للتحدّث إلى حاسوبك. هو الجهاز نفسه كسطح مكتبك المعتاد، لكنه باب مختلف للدخول. («الـ shell» هو البرنامج بداخله الذي يقرأ أوامرك فعليًا.)
إنه القاعدة الأساسية لـ Claude Code ومعظم أدوات المطوّرين. يبدو مخيفًا؛ لكنه في الحقيقة مجرّد محادثة نصّية مع حاسوبك.
انظر أيضًاCLI
كيف يطلب برنامج من برنامج آخر أن يفعل شيئًا — مجموعة محدّدة من الـ requests يوافق خدمةٌ على الاستجابة لها. حين يعرض لك تطبيقٌ حالة الطقس، فهو يسأل خدمة طقس بهدوء عبر الـ API الخاص بها. إنه قائمة بما يُسمح لك أن تطلبه، وبصيغة الطلب.
عبارة «استخدم الـ X API» تعني فقط «اجعل كودك يتحدّث إلى خدمة X بالطريقة التي وثّقتها X».
انظر أيضًاServerBackendClientRequest / response
الطرف من التطبيق الذي يرسل الـ request — جهازك عادةً. متصفّحك هو client: يطلب صفحةً من server ويعرض لك ما يعود. الـ client يسأل؛ والـ server يجيب.
إنه نصف ثنائية «client/server»، وهي الشكل الأساسي لطريقة عمل الإنترنت. الـ client هو الجزء الماثل أمامك مباشرةً.
انظر أيضًاServerFrontendRequest / response
حاسوب وظيفته كلّها أن ينتظر الـ requests ويجيب عنها — يعمل دائمًا. حين تفتح موقعًا، فإن server ما في مكان ما استقبل طلبك وأعاد إليك الصفحة. إنه حاسوب عادي في دور، لا آلة خاصّة.
«الـ server» هو حيث يعمل الموقع أو التطبيق فعليًا ويخزّن أشياءه — على خلاف جهازك الذي يعيش فيه الـ frontend.
الجزء من التطبيق الذي تراه وتلمسه فعلًا — الأزرار والنصوص والشاشات — ويعمل على جهازك أنت. كل ما هو بصري هو frontend. إنه قاعة الطعام في المطعم: حيث تجلس وتطلب وتُخدَم.
حين يقول أحدهم «هذا تغيير في الـ frontend»، فهو يقصد الشكل أو الإحساس — لا المنطق الذي يجري خلف الكواليس.
الجزء من التطبيق الذي لا تراه — المنطق والقواعد والبيانات المخزَّنة، ويعمل على server. إنه المطبخ خلف المطعم: حيث يجري العمل الحقيقي، بعيدًا عن الأنظار. الـ frontend يأخذ طلبك؛ والـ backend يحضّره.
عمليات تسجيل الدخول والبيانات المحفوظة والمدفوعات هي عادةً عمل backend — يُعالَج على server، لا على شاشتك.
الأخذ والردّ الأساسي للإنترنت: يرسل client طلبًا (request) («أعطني هذه الصفحة»)، ويرسل server ردًّا (response) (الصفحة). كل نقرة وكل تحميل صفحة هو واحدة من هذه الجولات القصيرة.
كل شيء على الإنترنت تقريبًا هو requests وresponses. وحالما تستطيع رؤيتها، يكفّ الويب عن أن يبدو سحرًا.
مجلد مشروع يتتبّع تاريخه الخاص — اختصارًا «repo». كل تغيير محفوظ يُسجَّل، فتستطيع أن ترى ما تغيّر، ومتى، وأن تتراجع عن أيٍّ منه. إنه مجلد بذاكرة كاملة.
يعيش كودك عادةً في repo. وهو ما يجعل التجربة آمنة — يمكنك دائمًا العودة إلى ما كانت عليه الأمور.
انظر أيضًاGitCommitDependency
الأداة التي تتتبّع تاريخ كودك — كل تغيير، ومن أجراه، والقدرة على العودة. الـ repository هو مشروع تحت رقابة Git. إنه المعيار في version control.
Git هو كيف تعمل الفرق على الكود نفسه دون فوضى، وكيف تتراجع عن تغيير سيّئ. والمستوى الثامن مخصّص بالكامل لاستخدامه مع Claude.
انظر أيضًاRepositoryCommitBranch
لقطة محفوظة من كودك في لحظة واحدة، مع ملاحظة قصيرة عمّا تغيّر. تصطفّ الـ commits في تاريخ يمكنك قراءته وإرجاعه. تخيّله نقطة حفظ في لعبة.
الـ commits الجيدة تجعل قصّة المشروع قابلةً للقراءة — وتجعل التجربة آمنة، لأنك تستطيع دائمًا العودة إلى آخر واحدة.
انظر أيضًاGitRepositoryBranch
خطّ عمل موازٍ في git — تتفرّع جانبًا، وتجري التغييرات بأمان، ثم تدمجها (merge) عند الجاهزية، دون المساس بالنسخة الرئيسية. أشبه بتحرير نسخة من مستند ثم دمج تعديلاتك لاحقًا.
الـ branches تتيح لك تجربة أمر محفوف بالمخاطر دون كسر ما يعمل أصلًا. والميزات الجديدة تبدأ عادةً على واحد.
انظر أيضًاGitCommitRepository
كود خارجي يعتمد عليه مشروعك — عمل شخص آخر تبني فوقه بدلًا من كتابة كل شيء بنفسك. تعتمد الوصفة على دقيق مشترًى جاهزًا؛ ويعتمد مشروعك على قطع جاهزة. ومعظم البرمجيات هي في غالبها dependencies.
حين «يثبّت» مشروعٌ الـ dependencies، فهو ينزّل تلك اللبنات حتى يستطيع الكود أن يعمل.
انظر أيضًاRepository
هيكل جاهز لبناء البرمجيات — قطع وبنية شائعة موجودة سلفًا، حتى لا تبدأ من صفحة فارغة. أشبه ببيت جاهز التركيب: الهيكل قائم؛ وأنت تتولّى الغرف.
عبارة «مبنيّ بـ React / Next / Django» تسمّي الـ framework. وهو يشكّل كيفية تنظيم الـ codebase بأكمله.
انظر أيضًاDependencyFrontendBackend
إعداد يُحفظ خارج كودك يقرأه البرنامج حين يعمل — غالبًا سرّ مثل API key، أو قيمة تختلف بين حاسوبك المحمول والـ server الحقيقي. يقول الكود «اقرأ المفتاح من الـ environment» بدلًا من كتابته صراحةً.
إنه كيف تبقى الأسرار والإعدادات الخاصّة بكل جهاز خارج الكود نفسه. وستلتقي بها عادةً في صورة ملفات .env.
خطأ في الكود يجعله يتصرّف بشكل غير صحيح — تعطّل، أو إجابة خاطئة، أو خلل غريب. علق الاسم بعد العثور على فراشة (moth) حقيقية تعطّل أحد الحواسيب الأولى. كل برنامج فيه أخطاء؛ والعثور عليها وإصلاحها نصف العمل.
عبارة «هناك bug» تعني فقط أن شيئًا ما معطوب في الكود. وClaude بارع حقًّا في تعقّبها معك.
انظر أيضًاDependencyRepository