Interpretation of xBubble SOP: Packaging Vibe Coding for non-technical users

مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تضاعفت إنتاجية مستخدمي أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Codex وClaude Code عشرات أو حتى مئات المرات. بالنسبة للمستخدمين التقنيين، طالما أنهم يعرفون كيفية كتابة الأوامر (Prompts)، وتصحيح الأخطاء، والتكرار، وتطوير المهارات (Skills)، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح بالفعل أداة إنتاجية عالية التأثير.

ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين غير التقنيين (OPCs)، أو الشركات الصغيرة والمتوسطة، أو العمليات التجارية، لا يزال استخدام الذكاء الاصطناعي يمثل تحدياً كبيراً:

1. إذا حاولوا استخدامه مباشرة، فسيحتاجون إلى قضاء الكثير من الوقت في التعلم وتصحيح الأخطاء. فالنماذج المختلفة لها قدرات متفاوتة، وكتابة الأوامر تختلف، كما يتعين عليهم استكشاف أخطاء النتائج الفاشلة وإصلاحها بأنفسهم. إن تطوير مهارة (Skill) قابلة للاستخدام له عتبة دخول عالية. وفي الوقت نفسه، غالباً ما تتعارض أفضل ممارسات "برمجة المشاعر" (Vibe Coding) مع عادات العديد من المستخدمين. يفضل الكثيرون كتابة جميع المتطلبات دفعة واحدة، آملين أن يقدم الذكاء الاصطناعي نتيجة مرضية مباشرة، ولكن غالباً ما يصعب تحقيق ذلك. في معظم الحالات، يتطلب سير عمل الذكاء الاصطناعي الفعال جولات متعددة من الحوار، والتوجيه المستمر، والاختبار، والتعديل قبل الوصول إلى النتيجة المرجوة.

2. إذا قاموا بتوظيف شخص لاستخدامه، فعادة ما يكون من الصعب العثور على الشخص المناسب، ولا يوجد عبء عمل مستقر بما يكفي، بالإضافة إلى تكاليف الرواتب الإضافية. ليس من السهل العثور على موظف استباقي يمكنه استخدام الذكاء الاصطناعي بفعالية؛ فمعظم الموظفين لديهم موقف سلبي تجاه العمل وقد يجدون أنه من الأسهل التواصل مباشرة مع الذكاء الاصطناعي. قد تكون النتيجة إنفاق المال على الذكاء الاصطناعي دون تحقيق وفورات حقيقية في التكاليف، وقد يكون الأمر أسوأ من عدم توظيف أي شخص.

هل ستختفي هذه المعضلة مع تقدم قدرات النماذج الضخمة الأساسية للذكاء الاصطناعي؟ حالياً، يبدو هذا غير مرجح.

إن وجود المهارات (Skills) بحد ذاته يثبت أن المخرجات المباشرة للنماذج الضخمة غالباً ما تعجز عن تلبية احتياجات محددة وتتطلب مهارات محددة مسبقاً لتحسين النتائج. حتى لو أصبح الذكاء الاصطناعي بذكاء البشر في المستقبل، ستظل هذه المشكلة قائمة. في الواقع، ما لم يتم تحقيق درجة معينة من التقييس، فإن توصيل الاحتياجات بوضوح والحصول على النتائج المرجوة في خطوة واحدة أمر صعب بطبيعته.

لذلك، من الواضح أن أولئك الذين لا يعرفون كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي وأولئك الذين يتقنون استخدامه سيواجهون فجوة إنتاجية متزايدة في عصر الذكاء الاصطناعي سريع التقدم، وهذا هو الخلفية الحقيقية وراء "قلق الذكاء الاصطناعي" لدى الكثيرين. يبدو أننا نتعلم باستمرار كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بفعالية، لكن الأشياء الجديدة تظهر بسرعة كبيرة، مما يجعلنا نشعر وكأننا لا نستطيع إنهاء التعلم أبداً.

إن xBubble الذي أطلقته DAPPOS يستهدف هذا المجال تحديداً. لا يتطلب نهجه من كل مستخدم أن يصبح خبيراً في الذكاء الاصطناعي أو يتعلم "برمجة المشاعر" (Vibe Coding)، بل يستخدم نظام إجراءات العمل القياسية (SOP) لتغليف مبرمجي المشاعر (Vibe Coder) لمشكلات معينة، مما يساعد الشركات الصغيرة والمتوسطة غير التقنية أو الأفراد على استخدام الذكاء الاصطناعي دون قضاء وقت في التعلم وتصحيح الأخطاء، ودون الحاجة إلى توظيف موظفين إضافيين.

بنية xBubble

إجراءات العمل القياسية (SOP) هي الحل الذي يستخدمه xBubble عبر الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات محددة. إنها ليست مهارة مستقلة أو أمراً طويلاً، بل هي تغليف للمهارات، وبيئات التشغيل، واختيار النماذج، وبروتوكولات MCP، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) التابعة لجهات خارجية معاً لتحقيق أداء مستقر نسبياً لمشكلات مجال معين.

حول نظام SOP، يمكن تقسيم بنية منتج xBubble إلى نظامين: Bubble Engine وBubble Pilot.

Bubble Engine هو طبقة توليد الحلول. وهو مسؤول عن توليد وتدريب إجراءات العمل القياسية (SOPs)، وبناء حلول لمهام محددة من خلال وكلاء البرمجة (Coding Agents) بالذكاء الاصطناعي، وتعديل النتائج باستمرار من خلال الاختبار والتقييم والتكرار لتلبية الاحتياجات بشكل أفضل.

Bubble Pilot هو طبقة توزيع وقت التشغيل. يقرأ طلبات المستخدم، ويحدد أنواع المهام، ثم يجد الحل الأكثر ملاءمة من مكتبة SOP للتنفيذ. إذا لم يكن هناك SOP مخصص مناسب، فيمكنه الرجوع إلى حلول أكثر عمومية، مثل Computer SOP.

يتم وضع SOP بين الاثنين. المحرك (Engine) مسؤول عن إنشاء إجراءات العمل القياسية، بينما الطيار (Pilot) مسؤول عن إرسالها.

بهذه الطريقة، لا يواجه المستخدمون مجموعة كاملة من سلاسل أدوات الذكاء الاصطناعي المعقدة، بل نقطة دخول أكثر مباشرة تتمثل في "حدد المهمة، واحصل على النتيجة". يتم التعامل مع اختيار النموذج، وبيئة التشغيل، واستدعاء المهارات، وتكوين واجهة برمجة التطبيقات، ومنطق التكرار على جانب النظام قدر الإمكان.

ما هي إجراءات العمل القياسية (SOP)؟

في xBubble:

SOP = المهارات + بيئة التشغيل + واجهات برمجة التطبيقات (APIs) + بروتوكولات MCP + اختيار النموذج

لا يمكن للمهارة وحدها ضمان نتائج مستقرة. تعتمد المخرجات الفعلية أيضاً على النموذج المستخدم، والبيئة التي يعمل فيها، وما إذا كانت واجهات برمجة التطبيقات الضرورية متصلة، وما إذا كانت هناك بروتوكولات MCP مناسبة، وكيفية التعامل مع الاستثناءات والتكرارات أثناء التنفيذ.

إذا تُركت هذه الأمور للمستخدمين لتكوينها بأنفسهم، فستظل عتبة الاستخدام مرتفعة. نهج xBubble هو تغليف هذه المتغيرات في إجراءات عمل قياسية (SOPs). لا يحتاج المستخدمون إلى اختيار النماذج بشكل منفصل، أو تكوين واجهات برمجة التطبيقات بأنفسهم، أو الاختبار بشكل متكرر بين مهارات متشابهة؛ بدلاً من ذلك، يقومون بتشغيل مسار الحل المقابل مباشرة بناءً على أوصاف المهام.

مقارنة بسوق المهارات التقليدي، يتمتع نظام SOP الخاص بـ xBubble بثلاث مزايا رئيسية:

1. أداء مستقر

نظراً لأن إجراءات العمل القياسية (SOPs) لا تتضمن المهارات فحسب، بل تغلف أيضاً بيئات التشغيل، واختيار النماذج، وبروتوكولات MCP، وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية، فإن هذا يلغي بشكل فعال العديد من حالات عدم اليقين أثناء التنفيذ، مما ينتج نتائج أكثر استقراراً. في الوقت نفسه، تُستخدم إجراءات العمل القياسية فقط لإكمال المشكلات ضمن نطاق تم التحقق منه وسيتم اختبارها ضمن هذا النطاق. لذلك، عندما تقع المهمة ضمن نطاق وصف SOP، تكون التأثيرات عادةً مستقرة جداً.

هذا يختلف عن منطق المهارات مفتوحة المصدر. غالباً ما تهدف المهارات مفتوحة المصدر إلى الحصول على المزيد من التقييمات وتميل إلى أن تكون أكثر عمومية. في حين أن العمومية لها فوائدها، فإن الجانب السلبي هو أن العديد من المهارات لم يتم اختبارها بشكل كافٍ خارج الأمثلة، وهناك العديد من المهارات ذات الوظائف المتشابهة. والنتيجة هي أن المستخدمين لا يزالون بحاجة إلى قضاء الوقت في الاختبار والمقارنة والتحقق لتحديد ما إذا كانت مهارة معينة يمكن أن تلبي احتياجاتهم. هذه المهمة بحد ذاتها هي في الأساس عمل مبرمج المشاعر (Vibe Coder).

تؤكد إجراءات العمل القياسية (SOP) في xBubble على النطاق القابل للتطبيق الذي تم التحقق منه. هذا لا يعني أن SOP يمكنها فعل كل شيء، بل يعني أنه ضمن النطاق المحدد والمختبر، تسعى جاهدة لإنتاج نتائج مستقرة.

2. بسيطة وسهلة الاستخدام

تأخذ إجراءات العمل القياسية (SOP) وصف مهمة المستخدم كمدخل رئيسي. لا يحتاج المستخدمون إلى اختيار النماذج، أو تكوين أو دفع تكاليف واجهات برمجة التطبيقات الخارجية، ولا يحتاجون إلى فهم المهارة التي يتم استدعاؤها خلف الكواليس.

سيحدد Bubble Pilot نوع المهمة بناءً على احتياجات المستخدم ويعطي الأولوية للتوصية بإجراءات عمل قياسية (SOPs) أكثر تخصصاً. نظراً لأنه تم اختبار إجراءات العمل القياسية والتحقق منها ضمن نطاق معين، لا يحتاج المستخدمون عادةً إلى مقارنة إجراءات عمل قياسية متعددة بشكل متكرر. إذا كانت هناك SOP مخصصة تغطي المهمة بالفعل، فسيتم إعطاؤها الأولوية. إذا كانت النتائج لا تزال غير مثالية، يمكن للمستخدمين الاستمرار في التكرار والتحسين تلقائياً من خلال خدمة Bubble Engine (عن طريق إرسال "Bubble Up").

بمعنى آخر، ما يهدف xBubble إلى حله ليس "هل يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك؟" بل "هل يمكن للمستخدمين العاديين جعل الذكاء الاصطناعي يقوم بذلك بتكلفة منخفضة وبشكل مستقر؟". تم نقل تصحيح أخطاء الأوامر، واختيار النموذج، وتكوين واجهة برمجة التطبيقات، وتكرار النتائج التي كان يحتاج المستخدمون في الأصل إلى التعامل معها بأنفسهم إلى جانب النظام قدر الإمكان.

3. التوليد الذاتي

تطوير مهارة قابلة للاستخدام له عتبة معينة ويتطلب وقتاً للتصحيح والتحسين. بالنسبة للمستخدمين الذين ليس لديهم خلفية تقنية، هذا غير ودود بطبيعته. علاوة على ذلك، غالباً ما تكون المهارات مفتوحة المصدر عامة جداً وتكافح لتغطية الاحتياجات الأكثر تخصيصاً مثل التنسيقات الداخلية، أو العادات الشخصية، أو قوالب الصناعة.

هدف xBubble هو تغليف مبرمجي المشاعر (Vibe Coders). بالنسبة للغالبية العظمى من الاحتياجات، لا يتطلب الأمر من المستخدمين تطوير وتصحيح المهارات بأنفسهم، بل يساعد المستخدمين على تغليف هذا التعقيد، مما يسمح لهم بتوليد إجراءات عمل قياسية (SOPs) مخصصة ذاتياً من خلال Bubble Engine.

في الوقت نفسه، يمكن أن يكون النطاق القابل للتطبيق لإجراءات العمل القياسية واسعاً أو ضيقاً. على سبيل المثال، في وضع العمل (Work mode)، إذا لم تكن هناك SOP مخصصة للتعامل مع نوع معين من المهام، فسيستخدم النظام عادةً Bubble Computer SOP لمعالجة المشكلات العامة. ومع ذلك، إذا كان لدى المستخدمين احتياجات محددة جداً، مثل إنشاء عروض تقديمية (PPTs) وفقاً لمواصفات قالب شركتهم، أو إنشاء مستندات بتنسيق ثابت، أو إنتاج محتوى بأسلوب داخلي معين، فيمكنهم أيضاً توليد إجراءات عمل قياسية (SOPs) تنطبق فقط على مستخدم أو مؤسسة معينة.

هذا أيضاً أحد الفروق بين نظام SOP وسوق المهارات العادي. فهو لا يوفر مجرد مجموعة من المكونات العامة للمستخدمين للاختيار من بينها، بل يسمح للمستخدمين بتوليد حلول أكثر تخصصاً حول حدود مهامهم.

كيف يتم تدريب إجراءات العمل القياسية (SOP)

في xBubble، يتم استخدام Bubble Engine لتدريب إجراءات العمل القياسية (SOPs)، بهدف استبدال مبرمجي المشاعر (Vibe Coders) وتوليد إجراءات عمل قياسية تلبي احتياجات المستخدم مباشرة. ميكانيكياً، يمكن اعتبار إجراءات العمل القياسية وظائف تربط أوامر محددة بالنتائج. لذلك، يمكن تبسيط المشكلة المراد حلها في ضبط الأداء إلى:

الحد الأقصى للترتيب (SOP(prompt))

هذا يعني أنه بالنسبة لنفس حاجة المستخدم التي تتم معالجتها من خلال SOP، يجب أن تحتل النتيجة المولدة أعلى مرتبة ممكنة في نظام التقييم، لتقترب مما يريده المستخدم حقاً.

حالات التدريب

يدور تدريب إجراءات العمل القياسية (SOP) حول الحالات.

يمكن للمستخدمين إرسال بعض الحالات التي يعتقدون أنها تلبي المتطلبات مباشرة، مثل الأوامر التي تشير إلى إعلان فيديو لشركة معينة أو إرسال نتائج أكملوها يدوياً سابقاً. يمكن أن تكون هذه الحالات مستندات، أو عروض تقديمية (PPTs)، أو مقاطع فيديو إعلانية، أو أنماط صفحات ويب، أو أي نمط مخرجات يأملون أن يقلده النظام.

إذا لم تكن هناك حالات ذات صلة في مهمة التدريب، يمكن لـ Bubble Engine أيضاً البحث تلقائياً عن مواد مرجعية عبر الإنترنت أو استخدام النتائج التي تم إنشاؤها بواسطة منتجات ذكاء اصطناعي أخرى كحالات تدريب.

بمجرد تأكيد الحالات، سيستنتج النظام الأوامر بناءً على المشكلة الأصلية وتعقيد مدخلات المستخدم، مما يشكل مجموعات من تركيبات (الأمر، النتيجة). ستصبح هذه التركيبات الأساس لتوليد وتقييم إجراءات العمل القياسية اللاحقة.

مفتاح التدريب ليس مجرد نسخ الحالات، بل إيجاد طرق مناسبة لتوليد نتائج قريبة من نتائج الحالة بناءً على الأوامر، دون خلط معلومات النتيجة أثناء التطوير. وإلا، فقد يعمل النظام بشكل جيد فقط على حالات التدريب ولكنه يفشل في مهام مماثلة.

دورة التكرار

بعد ذلك، سيقوم Bubble Engine بتطوير إجراءات عمل قياسية (SOPs) مخصصة جديدة بناءً على بعض إجراءات العمل القياسية المعيارية من خلال وكلاء البرمجة.

لتجنب الإفراط في التخصيص (Overfitting)، ستتجنب عملية التطوير أيضاً خلط معلومات نتيجة محددة مباشرة في إجراءات العمل القياسية. وإلا، فقد يبدو أن نتائج التدريب جيدة، ولكن الاستخدام الفعلي قد يكون له قدرة تعميم ضعيفة.

بعد اكتمال التطوير، سيقوم النظام بإجراء اختبارات باستخدام SOP الجديدة وتقييم النتائج، وتلخيص أي مشكلات قائمة.

يتكون التقييم بشكل رئيسي من جانبين:

1. استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد ما إذا كانت النتائج تلبي المتطلبات المحددة من قبل المستخدمين في مهام التدريب. على سبيل المثال، ما إذا كان التنسيق صحيحاً، وما إذا كان المحتوى كاملاً، وما إذا كان يلبي القيود الصريحة التي وضعها المستخدم.

2. تحديد ما إذا كانت النتائج قريبة بما يكفي من الحالات. على سبيل المثال، يجب أن يكون النمط، والهيكل، وتنظيم المحتوى، وشكل المخرجات مشابهاً للنتائج المرجعية التي قدمها المستخدم.

بناءً على نتائج التقييم، سيستمر وكيل البرمجة في تعديل SOP، والتوليد مرة أخرى، والتقييم مرة أخرى، والتعديل مرة أخرى. ستستمر هذه العملية حتى لا يمكن تحسين النتائج بشكل كبير.

هذه العملية برمتها تؤتمت في الأساس ما كان يفعله مبرمجو المشاعر (Vibe Coders) يدوياً في الأصل: مراجعة الحالات، وكتابة الخطط، وتشغيل النتائج، وتحديد المشكلات، وتعديل الخطط، والتكرار بشكل متكرر.

تعريف النطاق

قبل توصيل SOP التي تم ضبط أدائها بالنظام، من الضروري تحديد نطاقها القابل للتطبيق.

هذه الخطوة حاسمة. لأن إجراءات العمل القياسية (SOPs) المخصصة ليست أفضل كلما زاد عددها، ولا ينبغي إعطاؤها الأولوية في جميع الأوقات. إذا كانت SOP فعالة فقط لمهمة ضيقة جداً ولكن تم استخدامها للتعامل مع مشكلات أوسع، فقد تكون أسوأ من SOP عامة.

سيحدد Bubble Engine المهام التي تناسبها SOP وتلك التي لا تناسبها عن طريق اختبار حالات مختلفة وتحليل محتوى المهارة داخل SOP.

الهدف من هذه الخطوة هو التأكد من أن Bubble Pilot لا يوصي بإجراءات عمل قياسية (SOPs) مخصصة إلا عندما يكون أداؤها أفضل من أداء إجراءات العمل القياسية العامة. وإلا، سيعود النظام إلى حلول أكثر عمومية.

حلول احترافية

بالنسبة لتوليد إجراءات عمل قياسية (SOPs) معقدة بشكل خاص، مثل المهام التي تتطلب واجهات برمجة تطبيقات مدفوعة من جهات خارجية أو المهام التي لا يمكن لقدرات النماذج الضخمة الحالية أتمتتها بالكامل، يوفر xBubble أيضاً حلولاً احترافية بمساعدة بشرية لتغطية الاحتياجات المخصصة لمستخدمي المؤسسات.

يعمل هذا النوع من المساعدة البشرية كطبقة انتقالية بين قدرات النموذج الحالية واحتياجات المؤسسة. مع استمرار تحسن نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية، سينخفض عدد الحالات التي تتطلب مساعدة بشرية بسرعة.

ملخص التفسير

من منظور منطق المنتج، لا يقوم نظام SOP الخاص بـ xBubble بإنشاء سوق مهارات عادي فحسب، ولا يربط ببساطة بين العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي؛ بل إنه يحول فعل "برمجة المشاعر" (Vibe Coding) نفسه إلى منتج.

يعالج سوق المهارات سؤال "ما هي المهارات المتاحة؟" ولكن بالنسبة للمستخدمين غير التقنيين، غالباً ما يكون الجزء الأكثر تحدياً هو الأخير: ما هي المهارة المناسبة لسيناريوهاتي؟ ما هو النموذج الذي يجب إقرانه؟ كيف يتم تشغيله؟ ماذا لو كانت النتائج غير مستقرة؟ هل يمكن إعادة استخدامه في المرة القادمة؟ إذا لم تنجح المهارات مفتوحة المصدر، كيف يمكنني إنشاء مهارة قابلة للاستخدام؟

تهدف إجراءات العمل القياسية (SOP) إلى حل هذه المشكلات بدقة. إنها تحاول نقل مهام الاختيار، والتكوين، والاختبار، والتطوير، وتعريف النطاق، والتكرار—التي كانت في الأصل عمل مبرمجي المشاعر (Vibe Coders)—إلى جانب النظام. يحتاج المستخدمون فقط إلى وصف المهمة من جانبهم.

بالطبع، يعتمد مدى وصول هذا النظام في النهاية على متغيرين: ما إذا كانت جودة إجراءات العمل القياسية (SOPs) التي يولدها Bubble Engine مستقرة بما يكفي، وما إذا كانت سرعة تغطية SOP يمكن أن تواكب التغيرات في احتياجات المستخدم وقدرات الوكيل (Agent) العامة.

ولكن على الأقل في المرحلة الحالية، بالنسبة للأفراد الذين ليس لديهم خلفية تقنية والشركات الصغيرة والمتوسطة، يوفر xBubble مساراً مختلفاً: ليس تعلم سلسلة أدوات الذكاء الاصطناعي بأكملها ثم محاولة استخدام الذكاء الاصطناعي، بل تغليف إنتاجية الذكاء الاصطناعي المتطورة مباشرة في سير عمل قابل لإعادة الاستخدام من خلال إجراءات عمل قياسية (SOPs) على مستوى المهمة.

يوضح المستخدمون أهدافهم، ويتولى xBubble عمليات الذكاء الاصطناعي الأساسية.

حول DAPPOS

DAPPOS هي شركة ذكاء اصطناعي تركز على منتجات الذكاء الاصطناعي ذات عتبة التشغيل المنخفضة، وتبني سير عمل ذكاء اصطناعي أسهل في الاستخدام للمستخدمين العاديين والمحترفين. أكملت DAPPOS تمويلاً بأكثر من 20 مليون دولار، ويشمل مستثمروها Polychain وBinance Labs وSequoia China وIDG Capital وOKX Ventures ومؤسسات أخرى.

حول xBubble

xBubble هو منتج وكيل ذكاء اصطناعي (AI Agent) منخفض الأوامر أطلقته DAPPOS، ويهدف إلى مساعدة المستخدمين على إكمال مهام مثل المستندات، والعروض التقديمية (PPTs)، ومواقع الويب، والصور، ومقاطع الفيديو، والأبحاث، والأتمتة، والمهام المجدولة بأوصاف متطلبات أقصر.

يغلف xBubble إنتاجية الذكاء الاصطناعي المتطورة بتكلفة تعلم أقل للمستخدمين العاديين من خلال إجراءات عمل قياسية (SOPs) على مستوى المهمة، مما يسمح للمستخدمين باكتساب إنتاجية ذكاء اصطناعي بمستوى احترافي دون الحاجة إلى تعلم سلسلة أدوات الذكاء الاصطناعي بأكملها.